以越南旅游目的地為例,從出境游客安全感知的角度出發(fā),根據(jù)2014—2018年間中國公民赴越游記中的旅游安全感知事件,采用最優(yōu)尺度分析方法下的非線性典型相關(guān)分析和多重對應(yīng)分析,對中國公民赴越旅游安全感知事件的具體類型及發(fā)生的時間和空間維度變量進行相關(guān)性分析并提出對策。中國政府、企業(yè)以及游客自身應(yīng)"因時制宜""因地制宜"地管控赴越旅游安全風(fēng)險,發(fā)揮各方專業(yè)防控、監(jiān)督引導(dǎo)、服務(wù)支撐、行為基礎(chǔ)的作用導(dǎo)向,進而有效管控我國公民的出境旅游安全風(fēng)險感知。 

【文章來源】：無錫商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2020,20(03)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1 時間因素與旅游安全感知事件亞類的多元對應(yīng)辨別度量圖

overals模塊分析結(jié)果輸出的中國游客赴越南旅游安全感知事件的不同事件亞類與時間因素（季度、月份、日時段）關(guān)聯(lián)關(guān)系質(zhì)心圖如圖2所示，大部分變量的質(zhì)心點落在（-2～2,-2～2）的坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)。為了更加清晰方便地分辨出不同變量之間的關(guān)系，分別添加半徑為1和半徑為2的兩個虛線同心圓，同時添加過原點做連接各季度質(zhì)心點的輔助射線。各事件亞類質(zhì)心點到輔助線的垂直距離越近，其相關(guān)性則越強，發(fā)生率也越高。1．季度與事件亞類

表4為overals模塊分析結(jié)果輸出的中國游客赴越南旅游安全感知事件的事件亞類與空間要素關(guān)系摘要表。結(jié)果顯示，各變量集合之間的overals擬合值為0.948，為第一維度（0.675）和第二維度（0.273）的特征值之和，這說明各變量集合之間的擬合度較好，對變量集合之間的相關(guān)性解釋較好，其中維數(shù)1進行了71.2%的實際擬合值解釋，維數(shù)2進行了28.8%的實際擬合值解釋。圖3為多重對應(yīng)分析輸出的辨別度量圖，同樣通過比較不同變量集合之間形成的射線關(guān)系來分析變量集合間的相關(guān)性。結(jié)果表示，中國游客赴越南旅游安全感知事件的事件亞類與旅游六要素場所、具體地點均存在非常密切的銳角關(guān)系，各變量集合之間具有極強的相關(guān)性。（二）變量質(zhì)心圖分析結(jié)果

【參考文獻】：
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