基于体验视角在线旅游网站满意度,本文是一篇关于旅游网站论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
旅游网站论文参考文献：
【摘 要】 通过研究体验视角下在线旅游网站各维度和满意度之间的关系,来为在线旅游网站提高用户满意度提供理论参考依据.在对网站满意度的相关文献回顾基础上,从体验视角找出网站影响用户满意度的主要维度构建在线旅游网站衡量体系.使用结构方程模型来验证在线旅游网站各维度和满意度之间的关系假设模型,最终得到在线旅游网站各维度和满意度之间的关系.根据结构方程模型数据显示,网站的设计和网站互动对满意度有显著的直接影响关系,个性化服务通过中间变量网站感知影响满意度,网站安全和满意度之间没有显著的影响关系.
【关键词】 体验视角 在线旅游网站 满意度 结构方程模型
近年来,在线旅游进入了快速发展的阶段,其较好前景吸引了大量的资本进入到该市场,在线旅游网站数量也因此大幅度增加.在线旅游网站的便利性,吸引着人们开始选择通过在线旅游网站来完成旅游产品的购买.因此,网站满意度研究成为一个研究热点.
李凯和王晓文[1]研究了旅游网站的个性化服务和消费者隐私关注之间的调节机理.胡田和郭英之[2]使用结构方程模型对旅游消费者在线购买旅游产品的信用度和满意度等进行研究,发现网站导航功能、安全感知和交易费用都对满意度有显著影响.丁娟[3]对旅行社在线服务质量进行了研究,并从可用性、信息质量和交互服务质量三个维度构建了评价体系.Hao等[4]使用一种遗传算法研究在线旅游网站的满意度,从便利性、销售、网站设计和资金安全四个维度评价网站.Faizan [5]使用最小二乘法研究了酒店网站的质量、感知流、满意度和购买意愿之间的关系,认为酒店网站质量通过感知流中间变量影响满意度.
以上学者的研究成果证实了网站某些维度和满意度之间存在显著关系,却没有进一步深入研究揭露网站各维度和满意度之间是存在直接关系还是通过网站感知的中间变量建立的间接关系.本文将对网站各维度和满意度之间的关系进行更深入的探讨,以期望揭示出网站各维度和满意度之间的关系.
2 研究模型和假设
2.1 问卷的设计
网站服务质量研究是基于信息系统视角或顾客满意视角下展开的[6].在信息系统角度下,Yoo和Donthu[7]提出包含易用性、美感设计、处理速度和安全4个维度的SITEQUAL量表.在顾客满意视角下,Parasuraman、Zeithaml和Malhotra[8]在经典的传统服务质量评价量表SERVQUAL的基础上针对网站开发出了包含效率、系统可靠性、商品的配送和隐私安全4个维度的E-S-QAUL量表[8].在线旅游网站和一般的购物网站显著的差异体现为在线旅游网站基本上没有商品的配送环节,以上两种常用的网站测量量表都不适合直接用来对在线旅游网站进行测量.因此,本文要对现有量表进行适当的调整,使其适合对在线旅游网站的测量.本文中的在线旅游网站测量表分为三个部分,第一部分为网站维度的测量,具体包括網站设计、网站互动、个性化服务和网站安全四个维度,第二部分为中间变量网站感知变量的测量,第三部分为结果变量满意度的测量.为了保证本问卷的信度和效度,问卷测量题项是在现有文献中的测量题项上稍作主题调整获得.本问卷采用五李克特量表来测度,用1表示非常不满意,5表示非常满意.
2.2 模型的假设
根据在线旅游网站四个维度和满意度之间是存在直接关系还是存在通过中间变量建立的间接关系,从而提出以下三个假设模型.通过对模型的拟合度比较来确定最终模型.
模型一：在线旅游网站各维度和满意度是通过中间变量建立的间接关系.在线旅游网站各维度直接作用于网站感知,而不和满意度产生直接关系,通过网站感知来影响满意度.
模型二：在线旅游网站各维度和满意度存在直接关系.在线旅游网站各维度分别直接作用于中间变量网站感知和满意度.
模型三：在线旅游网站各维度和满意度是部分存在直接或通过中间变量网站感知建立的间接关系.这种混合关系有四种类型.第一类是在线旅游网站某些维度和满意度既存在直接的关系,又存在通过中间变量建立的间接关系.第二类是在线旅游网站某些维度和满意度仅存在直接关系,不存在通过中间变量网站感知建立的间接关系.第三类是在线旅游网站某些维度和满意度仅存在通过中间变量网站感知建立的间接关系,不存在直接关系.第四类是在线旅游网站某些维度和满意度既不存在直接关系,也不存在通过中间变量网站感知建立的间接关系.
3 量表检验
此次调查问卷发放采用线下和线上结合的方式.线下发放300份调查问卷,收回280份,回收率93.33%.本问卷的调查对象具体情况如表1.
用SPSS22对该问卷进行效度检验分析,问卷总体克隆巴赫系数为0.898,任何题项的删除都会降低克隆巴赫系数降低,为了增加问卷题项的信度,删除校正项目后和总分相关性低于0.3的题项.对删除题项后的问卷进行因子分析,KMO值为0.865,根据Kaiser的观点,KMO值在0.8～0.9非常适合做因子分析.对每个维度的题项进行探索性因子分析,删除在因子上的负荷低于0.5的题项,获得修正后的量表.
修正后的问卷进行整体和因子层面的效度分析,结果显示修正后问卷的总体KMO值为0.854和克隆巴赫系数为0.898.问卷因子层面和总体的克隆巴赫系数全部大于0.63,说明量表具有较高的信度,所有题项的因子载荷值均在0.65以上,说明量表具有比较好的效度,可用于进一步的研究.
4 模型验证和分析
4.1 模型选择
用Amos22对三个假设模型进行检验,得到三个模型的各个适配指标值,见表2.标准显示三个模型的 （标准值小于3）和PGFI（标准值大于0.5）值都满足结构方程适配要求.模型一和模型二的RMSEA的值较大且远大于0.06临界值,GFI（标准值大于0.9）值、NFI（标准值大于0.95）值和CFI值偏离合适值程度都大于模型三.模型三在符合适配值的指标上和偏离合适指标值的程度上都要优于模型一和模型二.因此模型三被认为最佳模型,能很好的拟合本文研究对象的数据.由于模型三路径简单,模型并非是最佳的模型,所以该模型需要进行适当的微调来改善其适配度.
结论：适合旅游网站论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关旅游网站排名2017开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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