多种旅游扶贫模式对原住民乡村地方性影响
整体样本生活民俗特性影响感知分析
（三）生活民俗特性影响感知描述性统计小结从社区居民对旅游扶贫的生活民俗特性积极影响和消极影响感知情况来看，总体呈现积极影响感知强烈，消极影响感知不强烈的特征。
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2023-06-11
自然地理特性对感知的影响结论
“景区带村”型社区在共同因子基础上将“自然环境消极影响”和“地理空间消极影响”聚合成一个因子即“自然地理特性消极影响”，其感知次序为“自然地理特性积极影响”强于“自然地理特性消极影响”。
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2023-06-11
案例选取背景及理由解析
其次，四川省旅游资源丰富，是乡村旅游“农家乐”发源地之一，在旅游扶贫方面具有得天独厚的优势。基于此，本书研究中结合与各地旅游部门的访谈及实地走访，对具体项目进行了筛选，选取了每种模式中最具有代表性的案例进行研究。
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2023-06-11
地方感、满意度和支持度的影响模型构建
Bott认为自然环境、文化环境、情感因素和功能因素是构成和影响地方感的主要因素[3]。认为文化和宗教对地方感的形成有重要的影响[4]。
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2023-06-11
《多种旅游扶贫模式对原住民乡村地方性影响》基础理论的运用
第三层面运用社会心理学的认同理论对社区地方性与居民地方感之间的关系进行分析，并提出理论假设：H1：社区地方性对居民地方感有显著影响。用社会心理学的社会认同理论解释不同群体的觉知差异，分不同社区之间觉知差异和不同群体的感知差异。
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2023-06-11
探索性因子分析：旅游扶贫对地方感、满意度及支持度的影响新路径
三、研究路径的创新本书基于探索性因子分析，对旅游扶贫的地方性影响、扶贫社区居民的地方感、社区居民对旅游扶贫的满意度和支持度之间的关系构建了结构方程模型，并进行了模型检验和讨论，得出旅游扶贫对地方性的影响直接和通过地方感、满意度间接影响了居民支持度，且验证了积极影响对支持度有显著正向影响，消极影响对支持度有显著负向影响，这为探寻旅游扶贫与居民支持态度寻求到了一条新的路径。
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2023-06-11
社区居民地方感、满意度和支持度的差异分析
表9-12不同扶贫模式社区地方感描述性统计结果二、不同社区居民满意度和支持度差异分析（一）不同社区居民满意度和支持度差异检验对不同扶贫模式社区分别赋值，“景区带村”型赋值“1”，“能人带户”型赋值“2”，“合作社+农户”型赋值“3”，“公司+农户”型（玉屏湖）赋值“4”。结果表明，四个不同旅游扶贫模式的乡村社区居民的满意度和支持度存在显著差异，满意度和支持度的P值均为0.000，其方差分析见表9-13。
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2023-06-11
地方影响与感知的关系模型：满意度与支持度检验
运用smartPLS2.0进行模型检验，由于在本书第六至第九章已经分别对地方性影响的3个维度和地方感、满意度、支持度分别进行了因子分析，因此本节将直接在因子分析基础上对模型进行验证检验。表10-7地方性影响、地方感、满意度、支持度关系模型信度检验续表（二）效度检验效度检测验主要包括收敛效度和区别效度两个方面。
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2023-06-11
旅游扶贫对居民感知的自然地理特性影响研究
对整体样本用独立样本t检验或单因素方差分析法比较不同社会人口学特征的社区居民在自然地理特性影响感知强度上的差异，如果存在差异则进一步采用Scheffe事后检验来判断差异程度。利用单因素方差分析检验不同旅游扶贫模式社区居民在自然地理特性影响感知上是否存在差异并进行初步分析。
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2023-06-11
历史文化特征对感知的影响：结论分析
中年群体对“历史文化特性积极影响”感知最强，老年群体对历史文化特性消极影响感知最强。“景区带村”型社区对历史文化特性的消极影响感知明显强于其他社区。
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2023-06-11
方法、内容及框架详解
再次，对相关数据和资料进行实证分析,运用因子分析、比较分析、方差分析等统计学分析方法，以旅游扶贫对乡村社区地方性的影响为主要研究内容,以社区居民对地方性影响感知的定量测量为技术手段，通过因子分析的方法,归纳了旅游扶贫对乡村社区地方性产生的三个维度影响的具体内容,比较了样本整体与个体、不同旅游扶贫模式下社区居民对地方性影响感知的差异,探讨了旅游扶贫社区居民地方性影响感知和地方感、支持度的关系。
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2023-06-11
数据分析和统计方法
比较研究法主要是为了对相关事物的同异关系进行比较和对照，从而揭示事物本质的一种思维方式和研究方法。单因子方差分析是在一个影响因子的不同水平下,对观测变量均值差异显著性的检验。因此本研究采用结构方程模型对地方性影响、地方感、满意度和支持度之间的关系进行拟合判断。目前，结构方程模型中的参数估计技术有协方差结构分析法、偏最小二乘法两种，这两种方法在应用中各有利弊。
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2023-06-11
问卷信效度分析技巧分享
也就是说，信度主要是指测量结果的稳定性或一致性。关于问卷信度的分析，一般都采用克朗巴哈系数法进行分析。通常情况下α系数在0.6以上就被认为可信度较高。本研究主要从表面效度和构造效度两个方面对问卷的效度进行检验。
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2023-06-11
整体样本地方感、满意度与支持度分析
表9-5整体样本满意度和支持度描述性统计结果（二）整体样本满意度与支持度因子分析对满意度和支持度4个变量进行KMO值计算和Bartlett’s球形检验，计算结果表明，整体样本的KMO值为0.704＞0.7，显著性（p值）为0.000＜0.001，说明变量间的相应矩阵不是单位矩阵，各变量间具有一定的相关性，可以进行因子分析。
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2023-06-11
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