游客满意度调查报告

一、调查方法简介

20**年的大A省游客满意度调查以线上为主、线下为辅。线上方式 依托微信扫码、微信群推送、微信朋友圈分享答题、头条号、网易等自 媒体或网上调查开展，线下调查方式采用多阶段配额抽样的调查方法采样，采样地点覆盖大A省各市不同类型的旅游景区、乡村旅游点、游客 集散中心、宾馆酒店、汽车站、火车站等游客聚集的场所；抽样时间既 涵盖了国家法定节假日的出游高峰期，又顾及了普通时间段，确保样本结构有较强的代表性。

20**年采样时间段共计 5 个，分别为 5 月劳动节、6 月全月、8 月 平时、10 月国庆节以及 11 月平时。

回收问卷 23713，有效问卷 23606， 有效率为 99.5%，各市样本量分布与各市上年度接待游客量的结构一致。

经过分析，调查样本结构合理，数量充足，信度和效度均达到95%以上， 调查结果能够有效反映大A省及各城市的游客满意度和旅游服务质量状况。各城市的样本量回收情况如下表所示：

表：20**年各城市回收的样本量（略）

项目执行期间，91调查在 20**年共组织了204人次的督导员队伍、560 人次的调查员队伍参加现场调查，各督导员、调查员、研究员严格执行《大A省游客满意度质量控制手册》的要求，在数据调查、回收、复核、审核、录入、数据清洗等环节严格把关，确保了调查结果的 客观与公正。

 

 

二、分析方法与数据建模

20**年项目组沿用定量与定性相结合的分析方法，从旅游大环境、 旅游公共服务、旅游景区、旅游相关要素、旅游总体感受五个方面阐述 大A省该阶段的游客满意度状况。此外，本年调查新增加了文旅融合情况二级指标，以期使调查结果更加完善，体现游客对于大A省文旅融合工作开展的满意情况。为了与 20%%年进行纵向对比，客观评估满意度 指数得分变动情况，调查结果除了计算六项指标的满意度指数 (以下简 称“综合满意度指数”) 外，同时计算去除文旅融合的满意度指数 (以 下简称“同口径满意度指数”) 并进行对比分析，探查游客满意度的得 分变化及其原因，力求研究成果能够全面深刻、客观准确地反映大A省 游客满意度的阶段特征和发展趋势。

20**年的数据建模方法与前五年保持一致，继续采用偏最小二乘(Partial Least Square, PLS)路径进行建模。PLS 路径建模是将主成 分分析和典型相关分析和多元回归结合起来的迭代估计，是一种因果建模的方法。该方法对不同潜变量的显变量子集抽取主成分，放在模型系 统中，然后调整主成分权重，以最大化模型的预测能力。偏最小二乘路 径建模方法之“偏”，是因为估计的每一步都在给定其他参数条件下， 最小化某个参数子集的残差方差，最后在收敛极限时，联合最小化所有 残差方差。 当前， 以 ACSI 模型为代表的美国国家顾客满意度指数都采 用此种方法进行结构方程参数估计。PLS回归分析集中了主成分分析和典型相关分析的思想,按照逐步提取因素的回归建模方法,被提取的因子代表了自变量的大部分信息，而且与因变量高度相关。通过模型计算， 得出本指标体系各级指标的权重 (如下表所示) 。

表：大A省游客满意度调查综合指数计算权重（略）

基于游客调查数据，经过权重处理，形成最终得分，并根据国家文化和旅游部游客满意度调查的 7 个等级划分方法进行评价：

90 分以上	非常满意
85-90 分	满意度高
80-85 分	满意
75-80 分	基本满意
70-75 分	一般
65-70 分	及格
65 分以下	不满意

同时，项目组将问卷调查过程中采集的游客开放式意见、建议等主观评价资料采用内容分析的方法进行判别、归类、整理和分析，作为定量数据的重要补充，试图对游客满意度调查各要素、各指标的得分变化 及其原因给出科学合理的阐释。

 

三、游客满意度状况总述

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四、游客满意因素阐释

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五、游客不满因素阐释

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六、文旅融合情况阐释

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七、游客满意度提升建议

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