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斜線型IPA改進(jìn)方法的分析

2021-03-09 06:55:07陳日光
旅游縱覽 2021年1期
關(guān)鍵詞:游客滿意度重要性

陳日光

摘 要:本研究提出斜線型“重要性-表現(xiàn)程度”分析法(Importance-Performance Analysis,IPA)的改進(jìn)方法,采用要素績效與總體滿意度的常用對數(shù)轉(zhuǎn)換值相對應(yīng)的偏相關(guān)系數(shù)作為引申重要度,并且以要素對總體滿意度平均影響性所獲得的斜線斜率,取代傳統(tǒng)45度斜線的區(qū)隔線,使分析結(jié)果更為精確。本文以廣東省肇慶市七星巖旅游區(qū)的游客滿意度為實(shí)證案例,驗(yàn)證此改進(jìn)方法的可用性。

關(guān)鍵詞:重要性-表現(xiàn)程度分析法;斜線型IPA;游客滿意度

中圖分類號:F592.7 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

引言

原始的“重要性-表現(xiàn)程度”分析法(Importanceperformance Analysis,IPA)由Martilla和James(1977)所提出,而斜線型重要度―績效(IPA)模型由Hawes與Rao(1985)首先提出,其以I=P的45度斜線區(qū)分要素為兩個(gè)區(qū)域:45度斜線上方為市場機(jī)會(huì)與45度斜線下方為滿足需要兩部分,作為營銷決策的依據(jù)[1]。Pi eiro等人(2006)將45度斜線模型區(qū)分成4個(gè)象限,包括45度斜線上方的聚焦改善,45度斜線下方進(jìn)一步區(qū)分的低績效且低重要度的低順位,高績效且高重要度的繼續(xù)保持,及高績效但低重要度的努力過度,共4個(gè)區(qū)域[2]。Biesok與Wyród-Wróbel(2015)更進(jìn)一步將Pi eiro等人的模型斜線上方的聚焦改善區(qū)進(jìn)一步劃分為警示、改善區(qū)域,共6個(gè)區(qū)域模型,如圖1所示[3]。

一、研究背景

許多研究指出IPA的重要度采間接量測法是優(yōu)于直接量測法的,然而斜線型IPA模型皆為采用直接量測法。且斜線型IPA模型皆采用45度的斜線為區(qū)隔線。但本研究認(rèn)為因重要度與績效是要素不同的變量,僅以兩者相等的45度斜線作為區(qū)分改善優(yōu)先度的原理太過簡略。

二、斜線型IPA的改進(jìn)方法

(一)改進(jìn)重要度計(jì)算方法

以往研究中,重要度計(jì)算方法采用間接量測法,常見做法是將整體滿意度與個(gè)別要素的多元回歸系數(shù)視為要素的重要度,然而變數(shù)間可能存在多元共線性的問題,以及非線性的可能性。因此本文以總體滿意度分值的常用對數(shù)轉(zhuǎn)換,以解決總體滿意度與要素之間潛在的非線性關(guān)系,并以偏相關(guān)系數(shù)取代回歸系數(shù)來避免共線性問題。

(二)斜線的斜率

大多數(shù)研究學(xué)者對45度斜線為區(qū)格線的概念沒有解釋清楚,或過于簡略。本文采用各要素的引申重要度與個(gè)別績效的比值,透過反正切函數(shù)表示此要素在IPA圖上所表示的斜率,并以所有要素的平均斜率為此斜線的斜率,代表此條斜線的區(qū)隔線由要素對整體滿意度的平均影響度所決定,而非傳統(tǒng)方法簡單地以45度斜線區(qū)分。詳細(xì)步驟如下。

(1)將整體滿意度值(y)以常用對數(shù)做轉(zhuǎn)換(logy);

其中,xm表第m個(gè)要素的績效值;

(3)計(jì)算出每一要素與整體滿意度的偏相關(guān)系數(shù),即得到各要素的引申重要度;

三、實(shí)例驗(yàn)證

本文以廣東肇慶七星巖景區(qū)的游客滿意度為驗(yàn)證案例,采用最新的6區(qū)域的斜線型IPA改進(jìn)的方法,分析出景區(qū)針對游客滿意度須采取的策略。

(一)問卷設(shè)計(jì)、發(fā)放與回收

參考相關(guān)旅游景區(qū)游客滿意度的研究,筆者匯整出4個(gè)維度、21個(gè)要素題項(xiàng)。問卷由基本資料問題及21題項(xiàng)分別詢問游客感知的重要度與滿意度,采從不重要(不滿意)至非常重要(非常滿意)的李克特5等量表,分別以0.2,0.4,0.6,0.8及1計(jì)分。最后一題請游客填寫總體滿意度分?jǐn)?shù)(0~10分)。筆者通過走訪調(diào)研的形式,在七星巖景區(qū)內(nèi)部及出入口隨機(jī)邀請游客填寫。一共調(diào)研訪問了300位游客,剔除42份無效問卷,有效問卷回收率為85.3%。運(yùn)用SPSS 20.0分析得到Cronbachs α值為0.856,可知本次問卷的總體信度是足夠的。另外采用抽樣適合性檢驗(yàn)(Kaiser-Meyer-Olkin,KMO)與Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)效度,其中KMO值皆達(dá)0.856,Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的顯著值為0.000 2,小于顯著性水平0.05,說明適合作因子分析。之后基于主成分和方差最大的正交旋轉(zhuǎn)分析,得到3個(gè)主成分,其累計(jì)解釋總方差為68.234%,說明本問卷的結(jié)構(gòu)效度良好。

(二)引申重要度與斜線斜率計(jì)算

本研究就回收后的有效問卷,統(tǒng)計(jì)出每一要素的直接重要度與滿意度,然后將每一個(gè)總體滿意度的分?jǐn)?shù)用對數(shù)轉(zhuǎn)換后,與各題的滿意度建立多元回歸模型,以計(jì)算出各要素的偏相關(guān)系數(shù),并視各要素的偏相關(guān)系數(shù)為引申重要度,然后根據(jù)各要素的引申重要度與個(gè)別滿意度的比值(I/P)求算出反正切函數(shù),即為各要素對應(yīng)的斜線斜率,再進(jìn)一步求算出平均的斜線斜率為30.63度,如表1所示。

(三)斜線型IPA改進(jìn)方法的分析結(jié)果

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