Research methodThe application of t

Research method
The application of the method and the empirical analysis of our case are conducted in four
stages.
Figure 1. The Pyrenees mountain region.
Tourism Geographies 517
Downloaded by [kattaem kwangkhwang] at 01:32 17 January 2015 In the first stage, information about the existing attractions was gathered from published
tourism guides of the Pyrenees region. About 50 guidebooks covering the Pyrenees
were identified, from which 12 were selected on the basis of three criteria: being recently
published, covering the whole Pyrenees region, and being addressed to both the generalpurpose
segment with emphasis on car routes and the more specific active or mountain
sport tourists.
Within the selected guidebooks, a total number of 321 attractions were identified.
Tourism attractions were then categorized according to two different criteria. On one
hand, attractions were classified into those with higher level of attractiveness (level 1)
and those with lower level of attractiveness (level 2) following a number of criteria, such
as length of text written in the guides, format of text using bold fonts, inclusion of images
and ranking of stars given by the editors to each attraction. In total, 23 attractions of level
1 and 298 attractions of level 2 were identified. On the other hand, attractions were also
classified with regard to their nature in the following categories: cultural attractions,
active tourism attractions, nature-based tourism, entertainment attractions, ‘spa and wellness’,
and ‘sun and beach’. The tourism attractions were located in a total of 187
municipalities.
The categorization was independently made by the authors and then compared and
discussed to ensure reliability. The issue of lack of validity of data is addressed by many
authors (Camprubi, Guia, & Comas, 2012; Holsti, 1968). Thus we considered
Kassarjian’s (1977) directives to increase the objectivity and reliability of the results.
The second step focused on measuring the distances between attractions. Distances
between these municipalities were calculated in time by road. In fact, in mountain areas,
the use of geodesic distances could generate bizarre results, as in locations geodetically
close to each other and in separate sides of the mountain ridge, geodesic distance is negatively
correlated with time distance; in other words, the closer the geodesic distance, the
farther the distance in time by road.
Third, we built a matrix with these time distances, which was then used for the identifi-
cation of clusters, with the SPSS software. As mentioned above, the decision to use hierarchical
cluster analysis is justified by the fact that it is the most widely used form of
clustering (Kettenring, 2006) and because it copes with similarity or dissimilarity of all
types of distances among variables, including time distance. The Ward algorithm (Ward,
1963) is the preferred method because it optimizes the minimal intra-group variance and
hence adds less noise to the groups formed, in comparison to the original data (Aldenderfer
& Blashfield, 1984; Cea, 2002; Ferreira & Hitchcock, 2009; Hair, 1998). This method also
tends to form more similar-sized clusters (Kuiper & Fisher, 1975), or tourist zones in our
case. The nine-cluster solution was chosen as the resulting areas have an average diameter
of about 1–2 hours’ drive time (see Figure 2) and thus are representative of the actual
within-destination space consumption pattern of hub-and-spoke tourists.
In the last step we assessed both the new tourism zones and original destinations in
terms of several criteria with regard to their tourism attractiveness and managerial implications:
(1) number of borders, measuring the number of interregional and international
borders within the area; (2) number of beds, measuring the number of hotel beds in the
area; (3) population, measuring the number of inhabitants within the area; (4) intensity of
attractions, measuring the number of attractions within the area; (5) specificity of attractions,
measuring the level of attractiveness of the attractions, rating 1 for higher attractivity
and 2 for lower attractivity; and (6) variety of attractions, measuring the number of
existing attraction categories. We then calculated their correlation coefficients and compared
their values for the new tourism zones and the original destinations. Finally, in the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการวิจัยการประยุกต์วิธีการและการวิเคราะห์ผลของเราจะดำเนินการใน 4ขั้นตอนการรูปที่ 1 ภูมิภาคเขาพิเรนีสท่องเที่ยว Geographies 517ดาวน์โหลด [kattaem kwangkhwang] ที่ 01:32 17 2015 มกราคมในระยะแรก ข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่ท่องเที่ยวที่มีอยู่ถูกรวบรวมมาจากการเผยแพร่แนะนำการท่องเที่ยวของภูมิภาคพิเรนีส หนังสือนำเที่ยวประมาณ 50 พิเรนีสครอบคลุมระบุ 12 ที่เลือกตามเงื่อนไขที่สาม: การล่าสุดประกาศ ครอบคลุมภูมิภาคพิเรนีสทั้งหมด และถูกระบุไปทั้ง generalpurposeเซกเมนต์ โดยเน้นเส้นทางรถยนต์ และใช้งานเฉพาะ หรือภูเขานักกีฬาภายในหนังสือนำเที่ยวเลือก มีระบุจำนวน 321 สถานที่ท่องเที่ยวท่องเที่ยวแหล่งท่องเที่ยวได้แล้วแบ่งตามเกณฑ์ต่าง ๆ 2 หนึ่งมือ สถานที่ท่องเที่ยวได้แบ่งผู้ที่มีศิลปะ (ระดับ 1) ในระดับที่สูงขึ้นและคนระดับล่างของศิลปะ (ระดับ 2) ตามจำนวนเกณฑ์ เช่นเป็นความยาวของข้อความที่เขียนในคู่มือ รูปแบบของข้อความโดยใช้แบบอักษรตัวหนา รวมภาพและการจัดอันดับดาวให้ โดยบรรณาธิการของแต่ละสถานที่ รวม สถานที่ท่องเที่ยวที่ 23 ระดับ298 และ 1 สถานที่ท่องเที่ยวระดับ 2 ได้ระบุ บนมืออื่น ๆ สถานที่ท่องเที่ยวแนะนำจำแนกตามธรรมชาติของพวกเขาในประเภทต่อไปนี้: สถานที่ท่องเที่ยวทางวัฒนธรรมสถานที่ท่องเที่ยวงานท่องเที่ยว ท่องเที่ยวตามธรรมชาติ สถานที่ท่อง เที่ยวความบันเทิง "สปาและสุขภาพ"'ซันและหาด' ด้วย สถานที่ท่องเที่ยวที่อยู่ในจำนวน 187อำเภอประเภทที่ทำอย่างอิสระ โดยผู้เขียน และจากนั้น เปรียบเทียบ และกล่าวให้ความน่าเชื่อถือ ปัญหาขาดความถูกต้องของข้อมูลมีอยู่หลายผู้เขียน (Camprubi เกีย และ Comas, 2012 Holsti, 1968) ดังนั้น เราถือว่าคำสั่ง (1977) ของ Kassarjian เพื่อเพิ่มปรวิสัยและความน่าเชื่อถือของผลการขั้นตอนสองมุ่งเน้นในการวัดระยะทางระหว่างแหล่งท่องเที่ยว ระยะทางระหว่างอำเภอเหล่านี้มีคำนวณเวลาตามถนน ในความเป็นจริง ในพื้นที่ภูเขาใช้ระยะทาง geodesic อาจสร้างผลลัพธ์ที่แปลกประหลาด ในสถาน geodeticallyใกล้ ชิดกัน และ ในด้านแยกของภูเขาสันเขา ระยะทาง geodesic เป็นในเชิงลบcorrelated กับระยะเวลา ในคำอื่น ๆ ใกล้ระยะทาง geodesic การอยู่ห่างระยะทางเวลาโดยการที่สาม เราสร้างเมตริกซ์กับระยะทางเวลาเหล่านี้ ซึ่งถูกใช้สำหรับ identifi-cation ของคลัสเตอร์ ซอฟต์แวร์โปรแกรม ดังกล่าวข้างต้น การตัดสินใจใช้ตามลำดับชั้นแบ่งเป็นธรรมที่เป็นรูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคลัสเตอร์ (Kettenring, 2006) และเนื่อง จากมัน copes คล้ายหรือ dissimilarity ของทั้งหมดชนิดของระยะทางระหว่างตัวแปร รวมทั้งระยะเวลา ขั้นตอนวิธีวอร์ด (Ward1963) เป็นวิธีที่ต้องการ เพราะมันเพิ่มประสิทธิภาพความแปรปรวนภายในกลุ่มน้อยที่สุด และจึง เพิ่มเสียงน้อยกว่ากลุ่มที่เกิดขึ้น โดยข้อมูลต้นฉบับ (Aldenderfer& Blashfield, 1984 Cea, 2002 Ferreira & ฮิตช์ค็อก 2009 ผม 1998) วิธีการนี้ยังมีแนวโน้ม มากคล้ายขนาดคลัสเตอร์ (Kuiper & Fisher, 1975), หรือนักท่องเที่ยวโซนในของเรากรณี โซลูชันคลัสเตอร์เก้าถูกเลือกเป็นพื้นที่ผลมีเส้นผ่าศูนย์กลางมีค่าเฉลี่ยของเกี่ยวกับเวลาขับรถ 1-2 ชั่วโมง (ดูรูปที่ 2) และตัวแทนของจริงรูปแบบการใช้พื้นที่ภายในปลายของนักท่องเที่ยวฮับ และพูดในขั้นตอนสุดท้าย เราประเมินโซนท่องเที่ยวใหม่และสถานที่เดิมเงื่อนไขของเงื่อนไขต่าง ๆ เกี่ยวกับการท่องเที่ยวศิลปะและจัดการผลกระทบ:(1) จำนวนเส้นขอบ วัดจำนวนฟิต และนานาชาติเส้นขอบภายในพื้นที่ (2) จำนวนเตียง จำนวนเตียงโรงแรมในวัดที่ตั้ง (3) ประชากร วัดจำนวนประชากรภายในพื้นที่ (4) ความเข้มของสถานที่ท่องเที่ยว วัดจำนวนแหล่งท่องเที่ยวภายในพื้นที่ (5) specificity สถานที่ท่องเที่ยววัดระดับของของสถานที่ท่องเที่ยว อันดับ 1 สำหรับ attractivity สูงและ 2 สำหรับ attractivity ล่าง และ (6) สถานที่ท่องเที่ยว วัดจำนวนประเภทแหล่งท่องเที่ยวที่มีอยู่ เราแล้วคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของพวกเขา และเปรียบเทียบค่าของในโซนท่องเที่ยวใหม่และจุดหมายปลายทางเดิม สุดท้าย ในการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการวิจัย
การประยุกต์วิธีการและการวิเคราะห์เชิงประจักษ์ของกรณีของเราจะดำเนินการในขั้นตอนที่ 4
.
1 รูป Pyrenees ภูเขาภาคเหนือ การท่องเที่ยว ซึ่งตอนนี้

[ kattaem ดาวน์โหลดโดย kwangkhwang ] ที่ 01:32 17 มกราคม 2015 ในขั้นตอนแรกข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งท่องเที่ยวที่มีอยู่ ได้มาจากการตีพิมพ์
มัคคุเทศก์ของ Pyrenees )คู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ 50 Pyrenees
ถูกระบุจากที่ 12 ถูกเลือกบนพื้นฐานของเกณฑ์ที่สาม : การตีพิมพ์เมื่อเร็วๆนี้
ครอบคลุมทั้งเทือกเขาพิเรนีส ภูมิภาค และถูกส่งไปยังทั้ง generalpurpose
ส่วน เน้นเส้นทางรถยนต์และเฉพาะเจาะจงมากขึ้นงานหรือภูเขา

นักท่องเที่ยวกีฬา ภายในคู่มือที่เลือก ,จำนวน 321 สถานที่ท่องเที่ยวระบุ .
สถานที่ท่องเที่ยวการท่องเที่ยว เป็นการแบ่งประเภทตามสองเงื่อนไขที่แตกต่างกัน ในหนึ่ง
มือ , แหล่งท่องเที่ยวออกเป็นผู้ที่มีระดับที่สูงขึ้นของความน่าดึงดูดใจ ( ระดับ 1 )
และผู้ที่มีระดับความน่าดึงดูดใจ ( ระดับ 2 ) ตามจำนวนเกณฑ์ เช่น
ตามความยาวของข้อความที่เขียนไว้ในคู่มือ รูปแบบของข้อความโดยใช้แบบอักษรตัวหนารวมภาพ
และการจัดอันดับดาวให้โดยบรรณาธิการสถานที่แต่ละที่ รวม 23 สถานที่ท่องเที่ยวระดับ
1 และ 298 สถานที่ท่องเที่ยวระดับ 2 มีการระบุ . บนมืออื่น ๆที่น่าสนใจยัง
จัดเกี่ยวกับธรรมชาติของพวกเขาในประเภทต่อไปนี้ : แหล่งท่องเที่ยวทางวัฒนธรรม
สถานที่ท่องเที่ยวการท่องเที่ยว ปราดเปรียว ธรรมชาติ ท่องเที่ยว ตามสถานที่ท่องเที่ยวบันเทิง , สปาและสุขภาพ
' 'และ ' ดวงอาทิตย์และชายหาด ' การท่องเที่ยวแหล่งท่องเที่ยวตั้งอยู่ในทั้งหมด 187

เป็นอิสระเทศบาล การจัดทำโดยผู้เขียนและจากนั้นเปรียบเทียบและ
กล่าวเพื่อให้ความน่าเชื่อถือ ปัญหาของการขาดของความถูกต้องของข้อมูลที่ระบุ โดยมากผู้เขียน ( camprubi
, & Guia , โคม่า , 2012 ; holsti , 1968 ) เราจึงถือว่า
kassarjian ( 1977 ) สั่งเพิ่มความเป็นกลางและความน่าเชื่อถือของผล
ขั้นตอนที่สองเน้นการวัดระยะทางระหว่างสถานที่ท่องเที่ยว ระยะทาง
ระหว่างเทศบาลเหล่านี้ได้ในเวลา โดยถนน ในความเป็นจริงในพื้นที่ภูเขา
ใช้ geodesic ระยะทางสามารถสร้างผลลัพธ์ที่มหัศจรรย์ ในสถานที่ geodetically
ใกล้ชิดกับแต่ละอื่น ๆและในด้านที่แยกต่างหากจากสันเขา , geodesic ระยะทางส่ง
มีความสัมพันธ์กับระยะทาง เวลา ในคำอื่น ๆใกล้ไกล geodesic ,
ไกลระยะทางในเวลา โดยถนน .
3 เราสร้างเมทริกซ์ด้วยระยะทาง เวลา เหล่านี้ ซึ่งถูกใช้เพื่อ identifi -
ในกลุ่ม กับโปรแกรมซอฟต์แวร์ ตามที่กล่าวไว้ข้างต้นการตัดสินใจที่จะใช้ในการวิเคราะห์กลุ่มลำดับชั้น
เป็นธรรมโดยข้อเท็จจริงที่ว่ามันเป็นกันอย่างแพร่หลายในรูปแบบของการจัดกลุ่ม (
kettenring , 2006 ) และเพราะมัน copes กับความเหมือน หรือความแตกต่างของชนิดของระยะทางระหว่าง
ตัวแปร ได้แก่ ระยะทาง เวลา วอร์ดของวอร์ด
1963 ) เป็นวิธีที่ต้องการเพราะมันแต่งน้อยที่สุดภายในกลุ่ม (
จึงเพิ่มเสียงรบกวนน้อยกว่ากลุ่มที่ขึ้นในการเปรียบเทียบกับข้อมูลเดิม ( aldenderfer
& blashfield , 1984 ; CEA , 2002 ; เฟร์& Hitchcock , 2009 ; ผม , 1998 ) วิธีการนี้ยัง
มีแนวโน้มที่จะฟอร์มที่คล้ายกันมากขนาดคลัสเตอร์ ( คุยเปอร์&ฟิชเชอร์ , 1975 ) , หรือท่องเที่ยวโซนในกรณีของเรา

เก้ากลุ่มโซลูชั่นได้รับเลือกให้เป็นพื้นที่ซึ่งมีเส้นผ่าศูนย์กลางเฉลี่ย
เวลาขับรถประมาณ 1 – 2 ชั่วโมง ( ดูรูปที่ 2 ) ซึ่งเป็นตัวแทนของจริง
ภายในพื้นที่ปลายทางรูปแบบการบริโภคของฮับและพูดนักท่องเที่ยว .
ในขั้นตอนสุดท้ายเราประเมินทั้งใหม่และจุดหมายปลายทางการท่องเที่ยวโซนเดิม
เงื่อนไขหลายเงื่อนไขในเรื่องของความน่าดึงดูดใจและความหมาย : การบริหารการท่องเที่ยว
( 1 ) จำนวนจำกัดวัดจำนวนความเชื่อมโยง และพรมแดนระหว่างประเทศ
ภายในพื้นที่ ( 2 ) วัด จำนวนเตียง จำนวนเตียงในโรงแรม
พื้นที่ ; ( 3 ) ประชากร การวัดจำนวนประชากรภายในพื้นที่ ; ( 4 ) ความเข้มของ
แหล่งท่องเที่ยว วัด หมายเลขของสถานที่น่าสนใจในพื้นที่ได้แก่ ( 5 ) ของแหล่งท่องเที่ยววิธี
วัดระดับความน่าสนใจของสถานที่ท่องเที่ยวอันดับที่ 1 สูงกว่า attractivity
2 สำหรับ attractivity ลดลง และ ( 6 ) ความหลากหลายของสถานที่ท่องเที่ยว วัดจำนวน
ประเภทแหล่งท่องเที่ยวที่มีอยู่ เราก็คำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของพวกเขาและเปรียบเทียบค่าของพวกเขาสำหรับโซนใหม่
การท่องเที่ยวและสถานที่เดิม ในที่สุด , ใน