PT
A zona turística rural no norte de Portugal é uma das áreas escolhidas por alguns turistas
que visitam o nosso País. A auto-imagem desses turistas pode aferir-se mediante
atributos capazes de caracterizar também o destino visitado.
Neste trabalho aplica-se a metodologia de estimação de modelos de mistura finita para
constituição e caracterização dos segmentos de turistas com base em atributos de autoimagem.
Na modelação atende-se ao tipo de escala – Semântica Diferencial – de dois modos
distintos: 1 – as variáveis base são modeladas como métricas e usada uma mistura de
distribuições normais; 2 – as variáveis base são modeladas como ordinais e usada uma
mistura de multinomiais.
Aplica-se a metodologia de validação cruzada com o auxílio dos índices de
concordância para comparar a estabilidade das soluções alternativas de agrupamento,
com base na modelação das variáveis como métricas ou ordinais.
No trabalho desenvolvido o agrupamento com base nas variáveis ordinais tem uma
maior estabilidade. Este agrupamento é seleccionado e caracterizado.
EN
The touristic rural zone in the north of Portugal is one of the areas chosen by some
tourists who visit our Country. The auto-image of these tourists can be checked by
means of attributes able to also characterize the visited destination.
In this paper, the favorite methodology of finite mixture models for constitution and
characterization of the segments of tourists on basis of attributes of auto-image is
applied.
In the modulation, the type of scale is reached – Semantic Differential – by two
different ways: 1 – the base variables are modulated as metrics and a mixture of normal
distributions is used; 2 – the base variables are modulated as ordinals and a multinomial
mixture is used.
The methodology of cross-validation is applied by using the rand indexes in order to
compare the stability of the alternative solutions for Grouping, on basis on the
modulation of the variables such as metrics or ordinals.
In the developed work, the Grouping on basis of the ordinal variables has a bigger
stability. This Grouping has been selected and characterized.
