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SPSS统计分析与应用课程报告城市旅游业与星级酒店相关分析姓名：学号：2013年6月30日城市旅游业与星级酒店相关分析摘要酒店是城市旅游产业客源的主要承载部门，酒店的客源市场取决于城市的旅游客源市场。随着城市面貌的巨大变化，旅游业也飞速发展，一个城市拥有高档次星级酒店的多少，反映了一个地方旅游接待能力水平的高低，长期以来，中国城市旅游业以入境观光为龙头而超常发展。然而进入二十世纪九十年代中期以后，我国旅游市场环境发生了根本性的变化，酒店业进入了买房市场需求约束性状态1。各城市酒店业在入境客人、国内客人等主要客源市场上表现出不同的特点。豪华酒店的热潮可以说席卷了全国，从一线到二三线城市，从CBD到风景区，大量的五星级酒店或者是含五星级酒店的高端城市综合项目在进行，高星级酒店的热度超乎想象。关键词星级酒店城市级别单因素方差分析f检验聚类分析回归分析一、利用单因素方差分析1．建立数据文件。定义变量名：市别、宾馆总数、五星级酒店、四星级酒店、三星级酒店、二星级酒店、一星级酒店、客房、床位、客房出租。并将城市按照中国城市等级榜1将其分等。图12.选择菜单“分析(Analyze)→比较均值→单因素”，弹出“单因素方差分析”对话框。在对话框左侧的变量列表中选择变量“宾馆酒店”、“五星级酒店”、“四星级酒店”、“三星级酒店”“二星级酒店”、“一星级酒店”进入“因变量列表”框，选择“城市级别”进入“因子”框。图23．设置均值多重比较类型。单击“两两比较（PostHoc）”按钮，弹出“单因素：两两比较”对话框。在“假定方差齐性（EqualVariancesAssumed）”复选框组中，选择LSD法进行方差齐时两两均值的比较。图34．方差齐性检验，单击“选项”按钮，弹出“单因素：选项”对话框。在“统计量”复选框组中，选择“描述性”输出观测变量的基本描述统计量，选择“方差同质性检验”表示进行方差齐性检验。图35．单击“确定（OK）”按钮，执行多因素方差分析，得到输出结果。描述N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限五星级酒店1219.001.4141.0006.2931.711820225.503.5362.500-26.2737.2738385.756.4972.297.3211.1812141.00....0051.00....00681.13.991.350.301.9503总数224.736.4821.3821.857.60021四星级酒店1235.004.2433.000-3.1273.123238228.001.4141.000-4.7120.71793811.257.4982.6514.9817.52325414.00....44511.00....11683.501.414.5002.324.6825总数229.5010.1122.1565.0213.98138三星级酒店12108.5054.44738.500-380.69597.69701472241.5031.82022.500-244.39327.3919643829.0013.7944.87717.4740.53748415.00....555118.00....18186812.886.8132.4097.1818.57424总数2229.9131.8826.79715.7744.044147二星级酒店1235.0012.7289.000-79.36149.362644227.001.4141.000-5.7119.7168388.136.1282.1673.0013.25221413.00....335111.00....1111685.253.6151.2782.238.27010总数229.329.8432.0994.9513.68044一星级酒店12.00.000.000.00.000022.50.707.500-5.856.850138.88.835.295.181.570241.00....00511.00....1168.00.000.000.00.0000总数22.41.666.142.11.7002宾馆酒店121291.50686.601485.500-4877.367460.36806177722447.5034.64824.500136.20758.8042347238395.38262.68192.872175.77614.98286924112.00....121251825.00....82582568332.00179.61563.504181.84482.1634604总数22460.64381.91081.423291.31629.97121777方差齐性检验Levene统计量df1df2显著性五星级酒店1.777a316.192四星级酒店4.053b316.025三星级酒店26.448c316.000二星级酒店3.276d316.048一星级酒店7.432e316.002宾馆酒店10.133f316.001方差齐性检验Levene统计量df1df2显著性五星级酒店1.777a316.192四星级酒店4.053b316.025三星级酒店26.448c316.000二星级酒店3.276d316.048一星级酒店7.432e316.002宾馆酒店10.133f316.001a.在计算五星级酒店的方差齐性检验时，将忽略仅有一个案例的组。b.在计算四星级酒店的方差齐性检验时，将忽略仅有一个案例的组。c.在计算三星级酒店的方差齐性检验时，将忽略仅有一个案例的组。d.在计算二星级酒店的方差齐性检验时，将忽略仅有一个案例的组。e.在计算一星级酒店的方差齐性检验时，将忽略仅有一个案例的组。f.在计算宾馆酒店的方差齐性检验时，将忽略仅有一个案例的组。ANOVA平方和df均方F显著性五星级酒店组间565.4895113.0985.711.003组内316.8751619.805总数882.36421四星级酒店组间1720.0005344.00012.875.000组内427.5001626.719总数2147.50021三星级酒店组间15711.94353142.3898.924.000组内5633.87516352.117总数21345.81821二星级酒店组间1516.3985303.2809.361.000组内518.3751632.398总数2034.77321一星级酒店组间3.9435.7892.348.089组内5.37516.336总数9.31821宾馆酒店组间1881500.2165376300.0435.096.006组内1181460.8751673841.305总数3062961.09121图4图4图5图6图7由以上各图可以看出，第一级别的城市酒店宾馆拥有数量都最高，而三级城市的四星级酒店和五星级酒店比二级城市的多，三级城市的二星级酒店和一星级酒店数量都高于四级城市，而二星级城市在二至四级城市中，五级城市占有最多，宾馆酒店也是五级城市拥有最多。四级城市拥有的三星级酒店最少，甚至比低级过它的五级、六级城市还少。一级城市人口较多，流动人口以及外来出差、旅行的人相对比较多，对酒店的需求比较大，况且一级城市占地较大，为酒店的建设提供基本的条件。三级城市主要发展四星级酒店，这是由于三级城市主要是沿海城市，旅游业发展也比较好，有些城市的经济主导行业也是旅游业，外来出租酒店的人员都属于经济较为宽裕的人，所以偏向居住四星级酒店这种中等偏上又不至于需要花费大笔价钱如五星级酒店的住宿，所以三级城市的四星级酒店所占比例偏高，五星级酒店在数量上也超过了二级城市，这可能是由于二级城市出于广东省中部或北部，且二级城市一般不以旅游业为主导行业，旅游业发展并不十分发达，所以酒店数量相对较少也情有可原。五级城市的宾馆酒店和二星级酒店也相对较多，从中国城市排行榜中可以看到，五级城市是经济城市、重要交通枢纽城市以及重点旅游城市，所处位置决定了五级城市的酒店数量，交通枢纽城市必将带来大量的外来出差、旅行的人口，但是五级城市经济没有一级到四级城市那么发达，所以五级城市在除了一级城市以外的几个级别城市中，由于硬件条件不够，城市面积不够大，在规划上，酒店总数相对高级点的城市比较低，但二星级酒店、一星级酒店、宾馆酒店这类星级较低的酒店所占比例却在它们中显得较为突出。另一小部分三星及三星以下级的酒店销售良好，入住率很高，所以适合一些比较低级的城市发展，但酒店似乎发展到了一个坎儿上，员工热情、销售业绩、服务质量都无法再上一个台阶。撇开广东省，从大中国趋势上看，大多数四、五星级酒店在本行业纵向比，还算显得略高一等，但在国际上横着比，中国高档酒店在战略态势、管理精度、服务深化和全球运作方面和国际同等级酒店不可同日而语，中国的大多数四、五星级酒店的软环境只相当于国外三星甚至更低档次的酒店。所以城市酒店的级别与城市的级别没有太直接的关系，而与该城市的经济、主导行业、地理位置等的关系较为密切。二、利用聚类分析1．建立数据文件。2．单击“分析”--“分类”--“系统聚类”，将“宾馆酒店”、“五星级酒店”、“四星级酒店”、“三星级酒店”“二星级酒店”、“一星级酒店”进入“变量”框，选择“城市级别”进入“标注个案”框。图83.单击“Statistics（统计量）”按钮，弹出“HierarchicalClusterAnalysis:Statistics”对话框，选择“Proximitymatrix（相似性矩阵）”以显示距离矩阵，图94.在“系统聚类分析”对话框中单击“方法”按钮，打开“系统聚类分析：方法”对话框，选择群集法“组间联接”，度量标准采用“pearson相关性法”，在“转换值”中选择无。单击“继续”返回主对话框。图105.单击“绘制”按钮，弹出“系统聚类分析：绘制”对话框，选择“树状图”（树型图）选项，在“(方向)”中选择垂直方向。单击“继续”返回主对话框。图116．单击“OK（确定）”按钮，得到输出结果。案例处理汇总a案例有效缺失总计N百分比N百分比N百分比2643.33456.760100.0a.平均联结（组之间）案例值向量间的相关性1:广州2:深圳3:珠海4:汕头5:佛山6:顺德7:韶关8:河源9:梅州10:惠州11:汕尾12:东莞13:中山14:江门15:阳江16:湛江17:茂名18:肇庆19:清远20:潮州21:揭阳22:云浮23:珠三角24:东翼25:西翼26:山区1:广州1.0001.000.998.999.981.9331.000.999.8811.0001.000.959.999.999.999.999.998.999.999.910.998.9991.000.999.9991.0002:深圳1.0001.000.998.999.981.936.999.999.8801.000.999.962.999.999.999.999.998.998.999.912.998.9991.000.999.999.9993:珠海.998.9981.000.996.987.928.997.995.900.998.997.966.996.996.995.996.994.994.996.918.993.994.998.996.995.9974:汕头.999.999.9961.000.973.9301.0001.000.8651.0001.000.9521.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000.9001.0001.000.9991.0001.0001.0005:佛山.981.981.987.9731.000.948.976.971.951.978.975.976.973.973.973.972.969.969.973.963.967.972.980.973.972.9756:顺德.933.936.928.930.9481.000.928.927.864.931.928.944.928.925.928.929.929.926.928.9