Se ha procedido de igual modo que en el apartado anterior, a buscar una posible estructura latente menor con la reducción a factores de los 5 indicadores que representan la satisfacción:
he disfrutado durante mi estancia actual en Gandia, mi elección de Gandia fue acertada, estoy satisfecho con mi experiencia actual en Gandia, Gandia es exactamente lo que necesitaba y su experiencia en general.
Como resultado del análisis factorial exploratorio obtenemos un KMO alto de 0,836 que indica que las variables están muy correlacionadas entre sí, un test de esfericidad de Barlett de 283,014 (10 gl) muy significativo con un valor p inferior a 0,05.
Ahora vamos a analizar la varianza total explicada de la variable satisfacción del turista y siguiendo el criterio de los autovalores superiores a 1, vemos que el análisis aporta un solo factor.
Analizando los resultados de la tabla 8 obtenemos que el valor de la varianza explicada es de 64,967% en el que observamos que existe un solo componente que tenga un autovalor superior a 1, por lo tanto este componente explica en su totalidad la información contenida en el cuestionario en torno a la satisfacción con la ciudad de Gandía.
Después de haber obtenido la varianza total explicada, se analiza la matriz de componentes en el que cada indicador cargará en el componente 1, el cual será nombrado satisfacción., entendiendo que la satisfacción en nuestro estudio es una variable unidimensional.
Al observar la tabla 9 interpretamos que la elección de elegir Gandia fue acertada y que he disfrutado durante mi estancia en Gandia son los indicadores más representativos de la escala de satisfacción del turista, esto significa que los turistas encuestado consideran favorable la experiencia de visitar Gandia.
Al ser un análisis unidimensional no tiene sentido realizar la matriz de componentes rotados.
Existen otras variables que también plantean aproximaciones a la satisfacción unidimensional o bidimensional como son las emociones como medida de la satisfacción (Oliver, 1997) en donde son tratadas en dos escalas diferentes una escala positiva y otra escala negativa, en nuestro caso sólo se ha planteado una escala positiva. Esto se realiza para que el turista experimente un estado emocional positivo o negativo, pero no dos a la vez, ya que si utilizasen las dos escalas juntas el turista viviría emociones completamente opuestas durante su estancia en el destino. No obstante, también se puede entender la satisfacción como una evaluación unidimensional, legándose a manifestar en ocasiones como monoindicador.
4.3.1.3. Análisis factorial sobre la lealtad
Se ha procedido a la reducción de los 4 indicadores que representan la lealtad a factores
Siendo los 4 indicadores que se han elegido para medir la lealtad: intentaré volver a Gandía en los próximos años, tras mi experiencia actual pienso que visitaré de nuevo Gandia, animaré a mis familiares a que visiten Gandia y recomendaría Gandia si alguien pide consejo.
Como resultado del análisis factorial exploratorio obtenemos un KMO alto de 0,748 que indica que las variables están muy correlacionadas entre sí, un test de esfericidad de Barlett de 204,440 (6 gl) muy significativo con un valor p inferior a 0,05.
Ahora vamos a analizar la varianza total explicada de la variable lealtad, para saber cuantos factores son relevantes para resumir los indicadores que miden la lealtad, hallándose nuevamente una escala unidimensional.
Analizando los resultados de la tabla 10 obtenemos que el valor de la varianza explicada es de 69,077% en el que observamos que existe un solo componente que tenga un autovalor superior a 1, por lo tanto este componente explica en su totalidad la varianza explicada.
En la matriz de componentes el que cada indicador cargara en el componente 1, el
cual será nombrado lealtad. Al observar la tabla 11 interpretamos que se
intentará volver a Gandía en los próximos años y tras la experiencia actual se
piensa que se volverá a visitar son los indicadores más representativos de la
escala de lealtad, esto significa que si un turista está satisfecho con su
experiencia querrá volver a visitar ese destino.
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