Page 152 - Sikošek, Marijana. 2017. Kongresna dejavnost: vidiki privlačnosti destinacije. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 152
gresna dejavnost: vidiki privlačnosti destinacije
Primernost vključitve spremenljivk v končni faktorski model smo
preverili s statistiko KMO; njena vrednost je znašala 0,74, kar kaže na
srednjo primernost podatkov (KMO > 0,7) za nadaljnjo faktorsko obrav-
navo. Na ustreznost podatkov za izvedbo končne faktorske rešitve smo
sklepali tudi na podlagi Bartlettovega preizkusa sferičnosti (p = 0,0).
Vrednosti preizkusa prikazujemo v preglednici 52.
Preglednica 50: KMO in Bartlettov preizkus – atributi privlačnosti destinacije (kraja) z vidi-
ka ponudnika
Kaiser-Meyer-Olkin mera primernosti vzorčenja 0,737
521,069
Približek hi-kvadrat
78
Bartlettov preizkus sferičnosti Stopinje prostosti 0,000
152 Stopnja značilnosti
Nadaljevali smo z oceno celotne pojasnjene variance in lastne vred-
nosti posameznih faktorjev (priloga 4), ki smo jih preverili tudi z diagra-
mom lastnih vrednosti (slika 15). Njegov potek kaže na to, da gre za en iz-
razitejši dejavnik in tri nekoliko manj izrazite. Iz rezultatov torej izhaja,
da je mnenja anketiranih ponudnikov glede atributov privlačnosti desti-
nacije mogoče pojasniti s štirimi skupnimi dejavniki, pri čemer vsi skupaj
pojasnjujejo 53,3 % celotne pojasnjene variance, kar je sprejemljiva vred-
nost.
Vrednosti ocen deležev celotne pojasnjene variance in lastnih vred-
nosti posameznih faktorjev so narekovale odločitev, da v model vključi-
mo štiri dejavnike, za katere smo najprej izračunali matriko faktorskih
uteži. Ker ta običajno ne daje dovolj jasne strukture faktorskih uteži, smo
zato opravili rotacijo z metodo varimax. Po vsebinskem pregledu rotirane
faktorske rešitve smo ugotovili, da izbrane spremenljivke smiselno poja-
snjujejo skupne dejavnike, zato smo rešitev sprejeli kot končno faktorsko
rešitev. Prikazujemo jo v preglednici 53, strukturi faktorskih uteži pa do-
dajamo izračunan delež celotne pojasnjene variance in koeficient zaneslji-
vosti posameznega dejavnika.
Ugotovimo lahko, da se vrednosti faktorskih uteži v strukturni ma-
triki razporejajo tako, da so vrednosti visoke le pri eni spremenljivki, iz
česar lahko sklepamo, da posamezna spremenljivka primerno pojasnjuje
dejavnik. Atribute privlačnosti destinacije kot kraja, kjer se odvija konfe-
renca, je po mnenju anketiranih ponudnikov mogoče opredeliti s petimi
skupnimi dejavniki.
Primernost vključitve spremenljivk v končni faktorski model smo
preverili s statistiko KMO; njena vrednost je znašala 0,74, kar kaže na
srednjo primernost podatkov (KMO > 0,7) za nadaljnjo faktorsko obrav-
navo. Na ustreznost podatkov za izvedbo končne faktorske rešitve smo
sklepali tudi na podlagi Bartlettovega preizkusa sferičnosti (p = 0,0).
Vrednosti preizkusa prikazujemo v preglednici 52.
Preglednica 50: KMO in Bartlettov preizkus – atributi privlačnosti destinacije (kraja) z vidi-
ka ponudnika
Kaiser-Meyer-Olkin mera primernosti vzorčenja 0,737
521,069
Približek hi-kvadrat
78
Bartlettov preizkus sferičnosti Stopinje prostosti 0,000
152 Stopnja značilnosti
Nadaljevali smo z oceno celotne pojasnjene variance in lastne vred-
nosti posameznih faktorjev (priloga 4), ki smo jih preverili tudi z diagra-
mom lastnih vrednosti (slika 15). Njegov potek kaže na to, da gre za en iz-
razitejši dejavnik in tri nekoliko manj izrazite. Iz rezultatov torej izhaja,
da je mnenja anketiranih ponudnikov glede atributov privlačnosti desti-
nacije mogoče pojasniti s štirimi skupnimi dejavniki, pri čemer vsi skupaj
pojasnjujejo 53,3 % celotne pojasnjene variance, kar je sprejemljiva vred-
nost.
Vrednosti ocen deležev celotne pojasnjene variance in lastnih vred-
nosti posameznih faktorjev so narekovale odločitev, da v model vključi-
mo štiri dejavnike, za katere smo najprej izračunali matriko faktorskih
uteži. Ker ta običajno ne daje dovolj jasne strukture faktorskih uteži, smo
zato opravili rotacijo z metodo varimax. Po vsebinskem pregledu rotirane
faktorske rešitve smo ugotovili, da izbrane spremenljivke smiselno poja-
snjujejo skupne dejavnike, zato smo rešitev sprejeli kot končno faktorsko
rešitev. Prikazujemo jo v preglednici 53, strukturi faktorskih uteži pa do-
dajamo izračunan delež celotne pojasnjene variance in koeficient zaneslji-
vosti posameznega dejavnika.
Ugotovimo lahko, da se vrednosti faktorskih uteži v strukturni ma-
triki razporejajo tako, da so vrednosti visoke le pri eni spremenljivki, iz
česar lahko sklepamo, da posamezna spremenljivka primerno pojasnjuje
dejavnik. Atribute privlačnosti destinacije kot kraja, kjer se odvija konfe-
renca, je po mnenju anketiranih ponudnikov mogoče opredeliti s petimi
skupnimi dejavniki.
