度假酒店顧客信息搜尋行為研究
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號(hào)】:F224;F719
【圖文】:
222lll.15666.74111100.00000000000提取方法:主成分分析法圖4.1是關(guān)于前因變量的因子提取碎石圖,從圖上可以看出,共有4個(gè)因子的特征值大于1,后面的因子分布坡度線變得較為平坦,因而在前因變量中提取4個(gè)因子較為合適。碎石圖____一一 ___征特植成分?jǐn)?shù)圖4.1前因變量的因子提取碎石圖采用主成分分析法,以Kaise:方差最大法作正交旋轉(zhuǎn)后,所得到的因子負(fù)
llllll.204441.85777100.00000000000提取方法:主成分分析法圖4.2是關(guān)于卷入程度的因子提取碎石圖,從圖上可以看出,只有2個(gè)因子的特征值大于1,后面的因子分布坡度線變得較為平坦,因而在卷入程度中提取2個(gè)因子較為適宜。
浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文研究分析結(jié)果圖4.3是關(guān)于信息搜尋行為的因子提取碎石圖,從圖上可以看出,只有1個(gè)因子的特征值大于l,后面的因子分布坡度線變得較為平坦,因而在感知收益中提取1個(gè)因子較為適宜。 ::::::___…__一…一… …成分教圖4.3信息搜尋行為的因子提取碎石圖采用主成分分析法,得到因子的負(fù)載矩陣,如表4.巧所示。從表上可以看出,所有因子荷載均高于0.6,因此沒有需要?jiǎng)h除的項(xiàng)目。表4.15提取后的因子負(fù)載矩陣因因子子題項(xiàng)項(xiàng)主成分因子子 lllllllll lllllSlll.85333 SSSSS222
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本文編號(hào):2780509
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