Analisis factorial de los viajeros que visitan cc.aa
Enviado por keruv1988 • 25 de Abril de 2020 • Trabajo • 1.397 Palabras (6 Páginas) • 174 Visitas
Mª Carmen Manrique Estevez
Alba Gallego Saldaña
Pertenecemos a una gran cadena hotelera, llamada AM; la cual cuenta con diversos hoteles a nivel internacional.
Estamos interesados en introducirnos en España y crear un hotel en el cual los españoles encuentren su paraíso, pero se sientan como si estuvieran en casa.
Por eso, nos gustaría conocer sus costumbres, hábitos, fiestas típicas, comidas…
Según nuestros análisis, dependen mucho de la Comunidad Autónoma a la que pertenecen.
Por lo cual hemos llevado a cabo un estudio en el que hemos investigado hacia donde viajan los habitantes en función de su lugar de residencia habitual.
El objetivo principal de la Encuesta de Ocupación Hotelera es conocer el comportamiento de diversas variables que permitan describir las características fundamentales del sector hotelero.
La Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) mide la evolución de la oferta y ocupación en los alojamientos hoteleros a través del análisis de varias variables.
La recogida de la información se realizo durante siete días consecutivos del mes de referencia, de forma que entre todos los establecimientos se cubrió el mes completo. La recogida de datos es exhaustiva en todas las provincias.
En los datos facilitados se refleja la doble vertiente que se considera en el estudio del turismo: del lado de la demanda, se ofrece información sobre viajeros por Comunidad Autónoma de procedencia; y del lado de la oferta se proporciona grados de ocupación del sector.
VARIABLES BÁSICAS INVESTIGADAS
- Punto turístico
Municipio donde la concentración de la oferta turística es significativa.
- Zona turística
Conjunto de municipios en los que se localiza de forma específica la afluencia turística. Se ofrece información de las principales zonas de interés turístico.
Análisis
Comunidades Autónomas | ||
Inicial | Extracción | |
Valenciana | 1,000 | ,721 |
Extremadura | 1,000 | ,502 |
Galicia | 1,000 | ,845 |
Madrid | 1,000 | ,600 |
Murcia | 1,000 | ,576 |
Navarra | 1,000 | ,753 |
P.Vasco | 1,000 | ,754 |
Rioja | 1,000 | ,710 |
CeutayMelilla | 1,000 | ,882 |
Método de extracción: Análisis de Componentes principales. |
Nos permite eliminar información repetida, y aunque perdamos cierta averiguación, ganamos en veracidad.
Esta tabla nos indica la información que utilizamos de cada comunidad autónoma. Ceuta y Melilla, eliminando los datos inservibles, nos proporciona un 88.2%; y por el contrario la que menos información nos sirve, después de los ajustes, es Extremadura con un 50.2%
Varianza total explicada | |||||||||
Componente | Autovalores iniciales | Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción | Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación | ||||||
Total | % de la varianza | % acumulado | Total | % de la varianza | % acumulado | Total | % de la varianza | % acumulado | |
1 | 2,440 | 27,114 | 27,114 | 2,440 | 27,114 | 27,114 | 2,346 | 26,061 | 26,061 |
2 | 1,529 | 16,985 | 44,099 | 1,529 | 16,985 | 44,099 | 1,570 | 17,443 | 43,504 |
3 | 1,320 | 14,664 | 58,763 | 1,320 | 14,664 | 58,763 | 1,329 | 14,767 | 58,271 |
4 | 1,055 | 11,718 | 70,482 | 1,055 | 11,718 | 70,482 | 1,099 | 12,210 | 70,482 |
5 | ,829 | 9,207 | 79,688 | ||||||
6 | ,650 | 7,218 | 86,906 | ||||||
7 | ,462 | 5,129 | 92,035 | ||||||
8 | ,387 | 4,295 | 96,330 | ||||||
9 | ,330 | 3,670 | 100,000 | ||||||
Método de extracción: Análisis de Componentes principales. |
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