IV. 연구 2: 시청자들의 스포츠 방송 시청 결 정요인
4. 연구결과
1) 모형의 적합성 검증
본 연구의 연구 모형 적합성 검증은 종속변인과 절편만으로 이 루어진 기저 모형(baseline model), 시청자의 프로그램 레퍼토리 군집이 포 함되지 않은 비교 모형(alternative model) 그리고 모든 변인이 포함된 연 구 모형간의 우도비(likelihood)를 비교한 𝑥2검정과 베이지안 정보 기준
그림 2. 시청흐름 변수 예
１１７
(Bayesian Information Criteria: BIC)을 비교하는 방법 두 가지를 적용하였다.
𝑥2검정은 기저 모형의 우도비와 추정 모형 간의 우도비를 비교하여 추 정 모형의 우도비가 기저 모형에 대해 통계적으로 유의하게 증가 하였는 지를 확인하는 방법으로 최대우도비를 추정하고자 하는 MLE방식의 추 정법에서 모형의 적합성 검증을 위해 주로 사용하는 방법이다. BIC는
Schwarz(1978)에 의해 개발된 방법으로 기존의 우도비를 통한 적합성 검
증 시 추정하고자 하는 모수변인(parameter)수가 증가할수록 우도비의 값 이 커져 과도하게 적합하게 되는 현상을 극복하고자 기존의 우도비에 패 널티항을 추가한 방법이다. BIC를 활용한 적합성 검증은 다양한 모형 중 가장 BIC가 작은 모형이 가장 적합하다고 가정하는 것이다. BIC의 계산 방법은 식 (21)의 방법과 같다.
BIC = −2 𝑙𝑛(𝐿) + 𝑘 ∙ 𝑙𝑛(𝑛) (21) 여기서 L은 추정식의 우도비, k는 추정하고자 하는 모부변인의 수, n는 관측치의 수를 의미한다. 이를 통해 본 연구에서 사용한 연구모 형의 검증결과는 다음과 같다.
표 10. 모형의 적합성 검정
모형 우도비 𝑥2 df p BIC 기저모형 -1033534 2067148 비교모형 -862475.8 342116.368 192 <.01 1727515 연구모형 -819756.2 427555.682 276 <.01 1643197
𝑥2를 통한 검증에서는 비교모형과 연구모형 모두 기저모형에 비 해 통계적으로 유의한 값을 기록하여 모형이 타당함을 나타내었다. BIC 를 통한 비교결과를 살펴보면 비교모형과 연구모형 모두 기저모형
１１８
(2067148)에 비해 낮은 BIC를 기록하였다. 특히 연구모형의 BIC는
1643197로 비교모형의 BIC인 1727515보다 더 낮은 값을 기록하여 본 연
구에서 사용하고자 한 연구모형이 비교모형에 비해 더 적합함을 보장하 였다.
<표 11>은 모형의 설명력을 나타내는 변수를 제시한 것으로 다
양한 R제곱 값을 의미한다. 다항로짓모형의 경우 축약형을 통해 파라미 터의 해를 구하는 형식의 추정방식이 아니기 때문에 R제곱을 구하는 방 식이 다양한데, 본 연구에서는 그 중 대표적인 4가지의 방법을 적용해 보았다. 가장 낮은 McFadden의 R제곱은 0.207이며 가장 높은 Cragg &
Uhler의 R제곱은 0.513이다. 이를 통해 본 모형은 시청자들의 프로그램
선택행위에 대해 낮게는 20.7%, 높게는 51.3%정도를 설명할 수 있다고 할 수 있다.
표 11. 모형의 설명력
지수명 값
McFadden’s R2 0.207
McFadden’s Adj. R2 0.207
Maximum Likelihood R2 0.494
Cragg & Uhler’s R2 0.513
2) 연구문제 검증 결과
<표 12>부터 <표 17>은 기타 방송 프로그램을 선택한 경우를 기
저모형으로 하여 추정한 다항로짓모형의 결과를 각 종속변인별로 구별하 여 정리한 결과이다. 로짓모형의 경우 추정 계수를 직접적으로 분석하는 것 보다는 이에 대한 승산비(odds ratio)를 분석하는 것이 모형의 이해에
１１９
더 용이하다. 승산비는 계수에 초월(exponential)함수값을 취한 값으로 각 변수의 변화에 의한 종속변인의 선택확률의 기저모형에 대한 비율을 의 미한다. 즉 승산비가 1.1이라 하면 기저모형에 비해 종속변인을 선택할 확률이 1.1배(10%) 더 높다는 것을 의미한다. 시청자의 인구통계학적 변 인이 프로그램 선택에 미치는 영향에 대한 연구인 연구문제 II-1에 대한 검증 결과는 다음과 같다.
표 12. 다항로짓모형 추정결과: 아동 프로그램 선택의 경우 종속변인: 아동
변수 계수 표준오차 P값 승산비
Demographic
SEX 0.178 0.033 0.000 1.194
AGE 0.614 0.078 0.000 1.847
AGE2 -0.001 0.000 0.000 0.999
MARITAL 0.836 0.072 0.000 2.306
H_OWNER -0.085 0.028 0.002 0.919
INCOME 0.258 0.037 0.000 1.294
INCOME2 -0.034 0.004 0.000 0.967
SCL_
1 -0.361 0.061 0.000 0.697
2 -0.704 0.060 0.000 0.495
3 -0.838 0.063 0.000 0.433
OCC_
1 -15.008 631.733 0.981 0.000
2 -0.294 0.060 0.000 0.745
3 -0.604 0.075 0.000 0.547
4 -0.022 0.073 0.760 0.978
5 0.134 0.068 0.048 1.143
6 -0.372 0.067 0.000 0.689
7 0.630 0.096 0.000 1.877
8 0.355 0.130 0.006 1.426
9 -0.070 0.245 0.774 0.932
Program
AD_COST -8.187 0.277 0.000 0.000
Time
WKEND -0.698 0.029 0.000 0.497
GOLD_8 -1.079 0.034 0.000 0.340
GOLD_9 -1.024 0.037 0.000 0.359
GOLD_10 -1.191 0.041 0.000 0.304
１２０
Switching CLUSTER
2 0.164 0.164 0.316 1.179
3 0.537 0.149 0.000 1.710
4 -0.486 0.183 0.008 0.615
5 0.431 0.153 0.005 1.539
6 -0.093 0.157 0.554 0.911
7 0.276 0.160 0.084 1.318
8 0.670 0.163 0.000 1.954
9 0.426 0.145 0.003 1.531
10 -0.118 0.167 0.479 0.889
11 0.259 0.171 0.129 1.295
12 0.974 0.150 0.000 2.649
13 2.813 0.154 0.000 16.653
14 0.236 0.148 0.111 1.267
15 -0.322 0.155 0.038 0.725
16 1.738 0.150 0.000 5.683
AIR -1.364 0.037 0.000 0.256
START -1.798 0.309 0.000 0.166
S_START -0.990 0.311 0.001 0.371
S_MID -0.983 0.311 0.002 0.374
S_CLMX -1.028 0.311 0.001 0.358
S_FIN -1.097 0.309 0.000 0.334
(intersection) 0.756 0.383 0.048 2.129
<표 12>는 다항로짓모형의 추정 결과 중 아동 프로그램의 결과
만을 분리하여 정리한 표이다. 아동용 프로그램의 경우 남성이 더 많이 보는 것으로 나타났으며 나이가 많을수록 더 시청하며 임대주택에 사는 기혼자가 많이 시청하는 것으로 나타났다. 이는 단순히 아동프로그램을 아동이 혼자 보는 것이 아니라 부모와 같이 보기 때문에 나타나는 현상 으로 분석할 수 있다. 학력은 초졸 이하가 가장 많이 보며 자영업, 학생 및 미취학아동 위주로 시청이 이루어지는 것으로 나타나 아동용 프로그 램 시청자에 대한 일반적인 상식에 부합한다.
１２１
표 13. 다항로짓모형 추정결과: 드라마와 영화 프로그램 선택의 경우 종속변인: 드라마와 영화
변수 계수 표준오차 P값 승산비
Demographic
SEX -0.025 0.023 0.280 0.975
AGE -0.092 0.051 0.070 0.912
AGE2 0.000 0.000 0.000 1.000
MARITAL -0.089 0.040 0.025 0.914
H_OWNER 0.001 0.018 0.973 1.001
INCOME 0.180 0.024 0.000 1.197
INCOME2 -0.014 0.003 0.000 0.987
SCL_
1 0.137 0.042 0.001 1.147
2 0.066 0.039 0.087 1.068
3 0.066 0.039 0.095 1.068
OCC_
1 1.235 0.200 0.000 3.440
2 -0.070 0.034 0.041 0.933
3 -0.130 0.038 0.001 0.879
4 -0.044 0.041 0.285 0.957
5 0.049 0.040 0.225 1.050
6 -0.116 0.038 0.002 0.891
7 -0.266 0.059 0.000 0.767
8 -0.543 0.098 0.000 0.581
9 0.605 0.124 0.000 1.831
Program
AD_COST 3.715 0.037 0.000 41.076
Time
WKEND -0.583 0.018 0.000 0.558
GOLD_8 -0.293 0.022 0.000 0.746
GOLD_9 -0.243 0.023 0.000 0.784
GOLD_10 0.173 0.025 0.000 1.189
Switching CLUSTER
2 -0.387 0.084 0.000 0.679
3 -0.103 0.079 0.193 0.902
4 -0.629 0.085 0.000 0.533
5 -0.812 0.084 0.000 0.444
6 -0.805 0.079 0.000 0.447
7 -0.137 0.081 0.090 0.872
8 -0.237 0.089 0.008 0.789
9 -0.294 0.076 0.000 0.745
10 -0.543 0.082 0.000 0.581
11 -0.436 0.092 0.000 0.647
１２２
12 -0.077 0.079 0.328 0.926
13 -0.385 0.092 0.000 0.680
14 -0.122 0.077 0.115 0.885
15 -0.773 0.084 0.000 0.461
16 -1.287 0.087 0.000 0.276
AIR 0.173 0.019 0.000 1.189
START -1.963 0.115 0.000 0.140
S_START -0.602 0.118 0.000 0.548
S_MID 0.545 0.118 0.000 1.725
S_CLMX 0.484 0.118 0.000 1.622
S_FIN 0.101 0.114 0.376 1.106
(intersection) 1.244 0.182 0.000 3.468
<표 13>은 드라마 및 영화 프로그램에 대한 추정 결과이다. 드
라마 및 영화는 여성 시청자에게 더 높은 인기를 끌고 있으며 나이가 어 릴수록 시청 확률이 높아지는 것을 확인할 수 있다. 기혼자에 비해 미혼 자의 시청 확률이 더 높으며 주택보유여부는 시청 선택에 큰 영향을 미 치지 않는 것으로 나타났다. 초졸 이하 보다 높은 학력 대에서 높은 선 택 확률을 보였으며 농림어업, 자영업 등의 직업군에서 높은 시청 확률 을 나타냈다.
표 14. 다항로짓모형 추정결과: 예능 프로그램 선택의 경우 종속변인: 예능
변수 계수 표준오차 P값 승산비
Demographic
SEX -0.038 0.023 0.100 0.963
AGE -0.096 0.051 0.059 0.908
AGE2 0.000 0.000 0.063 1.000
MARITAL -0.063 0.040 0.118 0.939
H_OWNER -0.120 0.018 0.000 0.887
INCOME 0.187 0.024 0.000 1.205
INCOME2 -0.014 0.003 0.000 0.986
SCL_
1 0.047 0.042 0.261 1.048
2 0.121 0.039 0.002 1.129
１２３
3 0.125 0.040 0.002 1.133
OCC_
1 0.443 0.206 0.032 1.557
2 -0.011 0.035 0.742 0.989
3 0.004 0.038 0.916 1.004
4 -0.058 0.042 0.167 0.944
5 0.141 0.041 0.001 1.152
6 0.211 0.038 0.000 1.235
7 -0.067 0.059 0.258 0.935
8 -0.583 0.097 0.000 0.558
9 0.731 0.124 0.000 2.078
Program
AD_COST 3.296 0.037 0.000 26.994
Time
WKEND 0.247 0.018 0.000 1.280
GOLD_8 -1.404 0.022 0.000 0.246
GOLD_9 -0.571 0.023 0.000 0.565
GOLD_10 -0.721 0.025 0.000 0.486
Switching CLUSTER
2 -0.192 0.085 0.023 0.825
3 -0.099 0.080 0.214 0.906
4 -0.675 0.085 0.000 0.509
5 -0.771 0.085 0.000 0.463
6 -0.325 0.080 0.000 0.722
7 -0.024 0.082 0.771 0.976
8 0.033 0.089 0.712 1.034
9 -0.318 0.077 0.000 0.728
10 -0.240 0.083 0.004 0.787
11 -0.125 0.092 0.177 0.883
12 -0.031 0.080 0.698 0.970
13 -0.234 0.093 0.012 0.791
14 -0.307 0.078 0.000 0.736
15 -0.281 0.084 0.001 0.755
16 -0.834 0.087 0.000 0.434
AIR 0.049 0.020 0.013 1.050
START -3.063 0.131 0.000 0.047
S_START -1.802 0.133 0.000 0.165
S_MID -0.457 0.133 0.001 0.633
S_CLMX -0.501 0.133 0.000 0.606
S_FIN -0.354 0.130 0.007 0.702
(intersection) 2.460 0.192 0.000 11.702
１２４
<표 14>는 예능 프로그램에 대한 추정 결과이다. 여성이 남성에
비해, 미혼자가 기혼자에 비해 높은 시청 확률을 나타냈고 나이가 어릴 수록 더 시청하는 것을 확인하였다. 초졸 이하 학력에 비해 기타 학력자 들이 더 높은 시청 확률을 기록하였으며 농림어업, 사무직, 자영업자, 서 비스직종, 학생 등 다양한 직업군에서 높은 시청 확률을 기록하였다.
표 15. 다항로짓모형 추정결과: 정보 프로그램 선택의 경우 종속변인: 정보
변수 계수 표준오차 P값 승산비
Demographic
SEX 0.144 0.024 0.000 1.155
AGE 0.249 0.053 0.000 1.283
AGE2 0.000 0.000 0.005 1.000
MARITAL -0.107 0.041 0.010 0.898
H_OWNER 0.070 0.019 0.000 1.073
INCOME -0.004 0.025 0.866 0.996
INCOME2 0.007 0.003 0.019 1.007
SCL_
1 -0.024 0.043 0.573 0.976
2 0.019 0.040 0.635 1.019
3 0.040 0.041 0.320 1.041
OCC_
1 0.251 0.202 0.214 1.286
2 0.123 0.035 0.000 1.131
3 -0.025 0.039 0.526 0.975
4 0.076 0.042 0.073 1.079
5 0.136 0.041 0.001 1.146
6 0.260 0.039 0.000 1.296
7 0.211 0.063 0.001 1.235
8 0.051 0.106 0.628 1.053
9 0.842 0.127 0.000 2.320
Program
AD_COST 1.477 0.038 0.000 4.379
Time
WKEND -1.027 0.019 0.000 0.358
GOLD_8 -1.023 0.023 0.000 0.360
GOLD_9 -0.689 0.024 0.000 0.502
GOLD_10 -0.122 0.025 0.000 0.885
１２５
Switching CLUSTER
2 -0.101 0.088 0.251 0.904
3 -0.059 0.083 0.474 0.942
4 -0.590 0.089 0.000 0.554
5 -0.831 0.090 0.000 0.436
6 0.437 0.083 0.000 1.548
7 0.204 0.084 0.016 1.226
8 0.105 0.092 0.257 1.110
9 -0.365 0.080 0.000 0.694
10 -0.067 0.085 0.430 0.935
11 -0.193 0.096 0.045 0.824
12 0.163 0.082 0.048 1.177
13 -0.255 0.096 0.008 0.775
14 -0.258 0.081 0.001 0.773
15 -0.869 0.090 0.000 0.419
16 -0.915 0.093 0.000 0.401
AIR 1.669 0.020 0.000 5.306
START -2.369 0.129 0.000 0.094
S_START -1.294 0.131 0.000 0.274
S_MID -0.289 0.131 0.028 0.749
S_CLMX -0.287 0.131 0.029 0.750
S_FIN -0.342 0.128 0.008 0.710
(intersection) 0.768 0.196 0.000 2.155
<표 15>는 정보 프로그램에 대한 추정 결과이다. 정보프로그램
은 남성이고 나이가 많을수록 시청 확률이 높아지는 것으로 분석되었다.
대졸에서 높은 시청 확률을 기록하였으며 무직자에 비해 모든 직업군에 서 유사한 높은 시청 확률을 보이는 것으로 나타났다.
표 16. 다항로짓모형 추정결과: 보도 프로그램 선택의 경우 종속변인: 보도
변수 계수 표준오차 P값 승산비
Demographic
SEX 0.275 0.024 0.000 1.317
AGE 0.166 0.053 0.002 1.181
AGE2 0.000 0.000 0.521 1.000
１２６
MARITAL 0.011 0.041 0.790 1.011
H_OWNER -0.031 0.019 0.103 0.970
INCOME 0.007 0.025 0.765 1.007
INCOME2 0.000 0.003 0.932 1.000
SCL_
1 0.105 0.043 0.014 1.111
2 0.087 0.039 0.027 1.091
3 0.092 0.040 0.022 1.097
OCC_
1 0.384 0.199 0.053 1.469
2 0.076 0.035 0.028 1.079
3 0.021 0.039 0.594 1.021
4 0.034 0.042 0.414 1.035
5 0.111 0.041 0.006 1.118
6 -0.029 0.038 0.456 0.972
7 0.164 0.063 0.009 1.178
8 0.031 0.106 0.770 1.032
9 0.646 0.128 0.000 1.907
Program
AD_COST 2.083 0.037 0.000 8.027
Time
WKEND -1.003 0.019 0.000 0.367
GOLD_8 -0.016 0.022 0.470 0.984
GOLD_9 0.643 0.024 0.000 1.902
GOLD_10 -0.253 0.026 0.000 0.777
Switching CLUSTER
2 -0.129 0.089 0.144 0.879
3 0.405 0.083 0.000 1.499
4 -0.210 0.089 0.018 0.811
5 -0.721 0.091 0.000 0.486
6 0.946 0.083 0.000 2.575
7 0.593 0.085 0.000 1.809
8 0.144 0.093 0.122 1.155
9 -0.305 0.081 0.000 0.737
10 0.110 0.086 0.204 1.116
11 -0.082 0.097 0.398 0.921
12 0.598 0.083 0.000 1.819
13 0.078 0.097 0.420 1.081
14 -0.224 0.082 0.006 0.800
15 -0.981 0.092 0.000 0.375
16 -0.868 0.094 0.000 0.420
AIR 1.024 0.020 0.000 2.784
START -1.811 0.116 0.000 0.163
S_START -0.996 0.119 0.000 0.369
１２７
S_MID -0.403 0.119 0.001 0.668
S_CLMX -0.607 0.119 0.000 0.545
S_FIN -0.454 0.115 0.000 0.635
(intersection) 0.460 0.189 0.015 1.584
<표 16>은 보도 프로그램에 대한 추정 결과이다. 보도는 정보
프로그램과 유사하게 남성이 여성에 비해, 나이가 많을수록 시청 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 학력은 초졸에 비해 기타 학력에서 높은 시 청 확률을 기록하였으며 무직자에 비해 대부분의 직업군에서 높은 시청 확률을 기록하는 것을 확인할 수 있다,
표 17. 다항로짓모형 추정결과: 스포츠 프로그램 선택의 경우 종속변인: 스포츠
변수 계수 표준오차 P값 승산비
Demographic
SEX 0.483 0.029 0.000 1.622
AGE 0.199 0.061 0.001 1.220
AGE2 0.000 0.000 0.000 1.000
MARITAL -0.203 0.046 0.000 0.816
H_OWNER 0.184 0.022 0.000 1.202
INCOME 0.398 0.029 0.000 1.490
INCOME2 -0.043 0.003 0.000 0.958
SCL_
1 -0.348 0.053 0.000 0.706
2 -0.061 0.047 0.195 0.941
3 -0.087 0.048 0.072 0.917
OCC_
1 -0.576 0.335 0.086 0.562
2 0.147 0.043 0.001 1.158
3 0.223 0.045 0.000 1.249
4 0.478 0.047 0.000 1.613
5 0.161 0.046 0.001 1.175
6 0.036 0.044 0.413 1.037
7 0.165 0.070 0.018 1.179
8 -0.948 0.137 0.000 0.388
9 -0.938 0.246 0.000 0.391
Program
１２８
AD_COST 4.301 0.043 0.000 73.798
Time
WKEND -0.127 0.021 0.000 0.880
GOLD_8 -0.310 0.026 0.000 0.733
GOLD_9 -0.065 0.028 0.019 0.937
GOLD_10 -0.838 0.030 0.000 0.433
Switching CLUSTER
2 0.476 0.131 0.000 1.610
3 2.793 0.120 0.000 16.323
4 1.606 0.125 0.000 4.984
5 0.899 0.125 0.000 2.457
6 0.296 0.122 0.015 1.345
7 1.040 0.124 0.000 2.828
8 0.670 0.133 0.000 1.954
9 0.073 0.120 0.545 1.075
10 0.334 0.128 0.009 1.397
11 0.548 0.136 0.000 1.730
12 1.284 0.122 0.000 3.611
13 0.150 0.144 0.298 1.162
14 0.722 0.121 0.000 2.058
15 -0.004 0.128 0.977 0.996
16 0.272 0.130 0.037 1.312
AIR -4.482 0.040 0.000 0.011
START -3.645 0.289 0.000 0.026
S_START -2.597 0.292 0.000 0.075
S_MID -0.871 0.292 0.003 0.419
S_CLMX -0.987 0.292 0.001 0.373
S_FIN -0.651 0.290 0.025 0.522
(intersection) -0.510 0.344 0.138 0.601
<표 17>은 스포츠 프로그램에 대한 추정 결과이다. 스포츠는 남
성이 여성에 비해, 나이가 많을수록 높은 시청 확률을 기록하였으며 기 혼자의 경우 시청 확률이 큰 폭으로 하락하는 것으로 나타났다. 중졸 이 하의 경우 초졸 이하에 비해 낮은 시청 확률을 기록하였으며 고졸 및 대 졸이상의 학력에서는 학력이 시청 확률에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이는 중학생 청소년 사이에서 스포츠 중계방송이 큰 인기를 얻지 못하고 있음을 의미한다. 직업의 경우 미취학 아동과 농림어업 종
１２９
사자들은 무직자에 비해 매우 낮은 시청 확률을 보인 반면 다른 직종 종 사자들은 무직자와 유사한 시청 확률 혹은 더 높은 시청 확률을 기록하 였다.
각 종속변인 간, 즉 프로그램 간 시청확률의 차이에 대한 분석을 하기 위해서는 좀 더 복잡한 방법의 승산비 계산법을 활용해야 한다. 예 를 들어 3개의 선택이 가능한, 즉 종속변인이 3개인 경우 다항로짓 모형 은 식 (22)와 같이 표현할 수 있다.
𝑝(𝑦 = 1) = 1
1 + exp(𝑋𝛽2) + exp (𝑋𝛽3) 𝑝(𝑦 = 2) = exp(𝑋𝛽2)
1 + exp(𝑋𝛽2) + exp (𝑋𝛽3) 𝑝(𝑦 = 3) = exp (𝑋𝛽3)
1 + exp(𝑋𝛽2) + exp (𝑋𝛽3)
(22)
이 때 2를 선택할 확률에 대한 3을 선택할 확률의 비율은 다음 과 같이 계산할 수 있다.
𝑝(𝑦 = 3) 𝑝(𝑦 = 2)=
exp(𝑋𝛽3)
1 + exp(𝑋𝛽2) + exp(𝑋𝛽3) exp(𝑋𝛽2)
1 + exp(𝑋𝛽2) + exp(𝑋𝛽3)
=exp(𝑋𝛽3) exp(𝑋𝛽2)
= exp (𝑋𝛽3− 𝑋𝛽2)
(23)
이와 같은 방법으로 모든 선택의 경우에 대해서 승산비를 구할 수 있지만 그 경우가 매우 다양하므로 본 연구에서는 일단 연구목적에 맞는 승산비 위주로 계산하여 보도록 한다. 우선 가장 기본이 되는 절편 항(intersection)을 살펴보면 승산비를 기준으로 하여 예능(11.702), 드라마
１３０
(3.468), 정보(2.155), 아동(2.129), 보도(1.584), 스포츠(0.601)순으로 나타나
고 있다. 이는 기저모형인 기타 프로그램에 대해 해당 프로그램을 선택 할 확률이 그만큼 더 높다 혹은 낮다는 것을 의미한다. 즉 기저상태(모 든 변인이 0)인 사람이 스포츠를 시청할 확률은 기타 프로그램을 시청할 확률에 비해 0.601배, 39.9% 낮음을 의미한다. 그러나 이는 다른 요인들 이 결합되지 않은 값이기 때문에 실제적으로 프로그램 간의 선호의 차이 를 의미한다고 할 수는 없다. 이러한 방법을 통하여 각각의 연구문제에 대해 검증해보도록 한다.
연구문제 II-1을 좀 더 자세히 분석하면, 모든 조건이 동일한 남 자가 드라마에 대해 스포츠를 선택할 확률은 <표 17>의 스포츠의 절편 의 승산비 0.601과 성별의 승산비 1.622을 곱한 값을 <표 13>의 드라마 절편의 승산비 3.468과 드라마 성별의 승산비 0.975을 곱한 값으로 나누 어 주면 된다. 즉 (0.601·1.622)/(3.468·0.975)를 계산한 0.288이 최종적 으로 도출한 승산비가 되며 이를 해석하면 드라마에 비해 스포츠를 선택 할 확률이 71.2% 더 낮다는 것을 의미한다.
시청자의 프로그램 레퍼토리가 시청선택에 미치는 영향에 대한 문제인 연구문제 II-2을 검증하기 위해서는 위 방법을 여러 번 적용하여 최종적인 승산비 결과를 도출하여야 한다. 우선 각 조합 별 승산비를 계 산하기 위해 연구 1에서 도출한 스포츠 시청과 관련된 군집인 1, 3, 4, 7,
15군의 대표적 인물을 설정하였다. 각 인물에 대한 설명은 <표 18>에 제
시하였다.
표 18. 각 군의 대표적 인물 설정 결과
1군 3군 4군 7군 15군
성별 여성 남성 남성 남성 여성
연령 39 44 50 55 23