(1)
전체 측정 모형에 대한 확인적 요인분석모형의 구성체 타당도를 확인하기 위한 다음 단계로 AMOS 18.0을 이용 하여 모든 요인을 반영한 전체 측정모형을 대상으로 한 확인적 요인분석을 실시하였다. Normed χ2는 3미만일 경우 만족할만한 수준이라고 판단하며,
134
RMSEA(Root Mean Squared Error of Approximation)는 0.05이하이면 바람직하
고, .10이하면 수용할만하다고 하고, CFI(Comparative Fit Index), TLI(Turker-Lexis
Index), NFI(Normed Fit Index), 는 0.90이상이면 적합도를 수용할 수 있다고 하
였다(이학식 & 임지훈, 2011).
<그림 ４-9> 연구모델2의 확인적 요인분석 결과
135
전체 측정모형에 대한 확인적 요인분석 결과는 <그림 4-9>과 <표 4-10>으로 제안하였다. 주요 모델 적합도 지수들이 적절한 범위 내에 위치하는 것으로 나타나는 것을 확인할 수 있었다(χ2(d.f)=668.24(329), Normed χ2=2.10, CFI=0.95, TLI=0.94, NFI=0.91, IFI=0.95, RMSEA=0.06).
<표 ４-10> 측정모델2의 확인적 요인분석
요인 측정문항 요인
부하량 t-값 Cronbach’s
α AVE CR
유용성
U1 0.68 ._b
0.87 0.63 0.98
U2 0.76 11.55
U3 0.91 13.42
U4 0.82 12.33
큐레이션 확실성
CA1 0.73 ._b
0.90 0.60 0.99
CA2 0.83 13.78
CA3 0.74 12.19
CA4 0.89 14.61
CA5 0.84 13.93
프라이버시 염려
PC1 0.96 16.68
0.93 0.79 0.99
PC2 0.95 16.63
PC3 0.90 15.55
PC4 0.73 ._b
인지된 제약감
PCt1 0.70 ._b
0.79 0.56 0.95
PCt2 0.77 9.85
PCt3 0.77 9.85
행복감
H1 0.88 ._b
0.96 0.68 0.99
H2 0.93 24.07
H3 0.95 25.51
H4 0.89 21.99
H5 0.89 21.85
기업신뢰
T1 0.87 ._b
0.85 0.74 0.98
T2 0.89 19.17
T3 0.82 17.19
T4 0.57 10.30
구매의도
PI1 0.89 ._b
0.94 0.67 0.98
PI2 0.96 26.10
PI3 0.89 22.69
적합도 지수
χ2(d.f)= 668.24(329), Normed χ2=2.10, CFI=0.95, TLI=0.94, NFI=0.91, IFI=0.95, RMSEA=0.06
a) 요인부하량은 표준화된 계수로 모든 요인부하량은 통계적으로 유의함(p<.0001) b) 비표준화계수(unstandardized estimates)를 1로 고정, t값이 도출되지 않음
136
각 구성개념의 신뢰도를 측정하기 위해 내적 일관성 기준에 의한
Cronbach’s α 계수를 이용하여 검증하였다. 일반적으로 탐색적인 연구 분야에
서는 Cronbach’s α 계수가 0.6, 기초연구분야에서는 0.8, 응용연구 분야에서는 0.9 이상이면 충분하다고 주장하고 있으며 있으며(Nunnally & Bernstein, 1994), 조직단위의 분석 수준에서도 Cronbach’s α 계수 값이 0.6 이상이면 측정항목 의 신뢰도에 특별한 문제가 없다고 간주한다(Van de Ven & Ferry, 1980). 본 연 구의 신뢰도 측정 결과 Cronbach’s α 계수가 모두 0.7 이상의 높은 신뢰도를 나타내고 있다.
(2)
측정 변수들 간의 수렴 타당성 및 판별 타당성 확인큐레이션 서비스 특성(유용성, 큐레이션 확실성, 프라이버시 염려, 인지된 제약감)이 행복감, 신뢰, 구매의도가 서로 미치는 영향력을 분석하기 위해서 7 개 잠재변수의 구성체(construct) 타당성을 살펴보아야 한다. 구성체 타당성은 요인과 측정변수 간의 일치성 정도에 관한 것으로, 어떤 측정도구가 측정하고자 하는 요인의 값을 정확히 측정하는 정도에 관한 것이다(이학식 & 임지훈, 2011). 이를 평가하기 위하여 본 연구에서는 수렴(convergence) 타당성과 판별(discriminant) 타당성을 검토하고자 한다.
수렴타당성은 한 요인에 대한 두 개의 측정도구가 상관관계를 갖는 정도를 의미하며, 상관관계 값이 클수록 수렴타당성이 높다(이학식 &
임지훈, 2011). 수렴타당성을 평가하는 대표적인 방법으로는 평균분산추출(AVE: Average Variance Extracted)과 개념신뢰도(construct
reliability)가 있다. 평균분산추출값(AVE)은 요인에 의해 설명되는 분산의
비율을 나타내는 표준화된 요인부하량을 제곱한 값들의 평균으로 일반적으로 0.50 이상이면 수렴타당성을 갖는 것으로 받아들인다(Fornell &
137
Larcker, 1981). 본 측정모델의 평균 분산 추출지수 값을 계산한 결과 <표 4-
10>에서 제시된 것과 같이 모두 0.56에서 0.79사이 값으로 나타나 기준치인
0.5 이상으로 모두 만족되었다. 개념신뢰도는 한 요인의 측정변수들 간의 공유분산을 가리키는 것으로, 요인부하량과 오차분산의 값으로부터 계산할 수 있다. 개념 신뢰도 값은 0.70 이상이면 수렴타당성이 있는 것으로 간주되는데(Hair et al., 2012), <표 4-10>에서 확인할 수 있듯이 본 연구의 개념 신뢰도는 0.95~0.99 의 범위를 보이며 역시 수렴타당성을 갖는다. 따라서 유용성, 큐레이션 확실성, 프라이버시 염려, 인지된 제약감, 행복감, 기업신뢰, 구매의도 요인으로 이루어진 본 연구모형은 개별 측정문항들이 모두 잠재변인을 잘 설명하고 있음을 확인하였다.
<표 ４-11> 연구모델2 변수의 평균분산추출값 및 상관계수 제곱값
변수 유용성 큐레이션 확실성
프라이버 시 염려
인지된
제약감 행복감 기업 신뢰
구매 의도 유용성 0.63 a
큐레이션
확실성 0.49 b 0.60 프라이버
시 염려 0.03 0.01 0.79
인지된
제약감 0.01 0.01 0.01 0.56
행복감 0.41 0.44 0.01 0.01 0.68
기업신뢰 0.29 0.32 0.01 0.02 0.43 0.74
구매의도 0.37 0.32 0.01 0.01 0.47 0.31 0.67
a) 변수의 평균분산추출값(AVE) b) 두 변수간 상관계수의 제곱
판별타당성은 한 요인이 실제로 다른 요인과 얼마나 차이가 나는가를 나타내는 것으로, 상관관계 값이 클수록 수렴타당성이 높다. 측정모델의
138
판별 타당성을 검증하기 위해, Fornell & Larcker(1981)가 제안한 절차에 따라 각 잠재변인의 평균 분산 추출지수(AVE)와 각각의 두 변인간 상관계수의 제곱을 계산하여 비교하였다. <표 4-11>에서 제시된 것과 같이 모든 조합의 변인간 상관관계 제곱은 0.01-0.49 의 범위를 보여, 변수 별 평균 분산 추출지수보다 모두 작게 나타났다. 이로써 변인 각각이 측정변수로 설명되는 부분이 더 큰 것을 알 수 있어, 7 개 변인이 서로 다른 개념이라는 판별 타당성을 확인하였다.
(3)
연구모델 검증측정모델의 타당성을 확인한 후, 큐레이션 자율성, 유능감, 작가적 자부 심, 행복감, 구매의도에 어떤 영향을 미치는지를 확인하기 위한 구조모형을 검증하였다. 그 결과는 <표 4-12>와 <그림 4-10>에 제시하였다. 구조모형의 적합도 지수는 𝜒2/df: 2.10, NFI: 0.90, RFI: 0.89, IFI: 0.95, TLI: 0.94, CFI: 0.95,
RMSEA: 0.06으로 만족되었다.
<표 ４-12> 연구모델2의 경로모형 지수
가설 경로 β t 채택여부
가설 1 유용성 -> 행복감 0.50*** 3.79 채택
가설 2 큐레이션 확실성 -> 행복감 0.27*** 2.24 채택
가설 3 프라이버시 염려 -> 행복감 -0.11* -1.99 채택
가설 4 인지된 제약감 -> 행복감 0.02 0.42 기각
가설 5 행복감 -> 기업신뢰 0.70*** 12.10 채택
가설 6 행복감 -> 구매의도 0.63*** 8.80 채택
가설 7 기업신뢰 -> 구매의도 0.14* 2.04 채택
적합도 지수
χ2(d.f)= 707.44(337), Normed χ2= 2.10, NFI: 0.90, RFI: 0.89, IFI: 0.95, TLI:
0.94, CFI: 0.95, RMSEA: 0.06
*** : p<.0001; ** : p<.001; * : p<.05
139 구체적인 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 큐레이션 서비스의 인지된 혜택은 모두 행복감에 정의 방향으로 유의한 영향을 미쳤다. 유용성→행복감(β=0.50***), 큐레이션 확실성→행복감
(β=0.27***)으로 가설 1, 가설 2가 채택되었다. 또한 큐레이션 서비스의 인지
된 위험으로 프라이버시 염려는 행복감에 부정적인 영향(β=-0.11*)을 미쳐 가설 3도 채택되었다. 반면, 인지된 제약감은 행복감에 부적 영향을 미칠 것 이라고 예측하였지만 분석결과 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀져 가설 4는 기각되었다.
각 경로간의 회귀계수의 차이로 경로간의 영향력을 비교하는 선행연구
(e.g., Wang, Duong, & Chen, 2016)에 따라 본 연구에서도 경로간의 회귀계수로
영향력을 비교하였다. 프라이버시 염려가 행복감에 미치는 영향력에 비해 유용성이 행복감에 미치는 영향력은 약 4.5배 이상 더 큰 것으로 나타났다
(β유용성=0.50 > β프라이버시 염려=-0.11). 또한 큐레이션 확실성이 행복감에 미치는
영향력은 프라이버시 염려에 비해 2.5배 이상 더 큰 영향력을 가진다는 것 을 알 수 있다(β큐레이션 확실성=0.27 > β프라이버시 염려=-0.11). 이 결과는 이는 프라이 버시 계산 이론으로 설명할 수 있는데, 소비자가 비록 프라이버시 염려를 인지한다고 하더라도 유용성과 큐레이션 확실성과 같은 혜택을 더욱 크게 인지하기 때문에 큐레이션 서비스를 통한 행복감과 큐레이션 서비스에 대한 행동의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 해석해 볼 수 있다.
둘째, 행복감은 기업신뢰와 구매의도에 유의한 영향을 준다는 것이 밝 혀졌다. 행복감→기업신뢰(β=0.70***), 행복감→구매의도(β=0.63***)으로 가설 5, 가설 6이 채택되었다. 행복감은 소비자의 서비스를 통한 만족감과 인생에 대한 전반적인 만족뿐만 아니라 긍정적인 감정을 포함하고 있다. 이러한 다 차원적인 변수인 행복감이 높을수록 큐레이션 서비스를 제공하는 기업에 대 한 신뢰가 높아지고, 구매의도가 높아지게 한다고 해석할 수 있다. 기업신뢰
140
는 기업에 대한 신임, 믿음을 나타내는 행동 혹은 마음가짐을 의미하는 복 잡한 개념으로, 기업에게 신뢰가 일단 형성되면 신뢰된 기업이 가진 잠재적 인 위험도 감수하기 때문에 기업에서는 매우 중요한 도구가 될 수 있다 (Berry, 1995; Dorseh, Swanson, & Kelley, 1998).
*** : p <.001 **: p <.01 *:p <.05
<그림 ４-10> 연구모델2의 구조방정식모델 분석 결과
따라서 큐레이션을 통한 행복감이 기업 신뢰에 정적으로 유의한 영향을 미친다는 결과는 소비자의 개인 정보 공개가 선행되어야 하는 큐레이션 맥 락에서는 더욱 의미 있다고 할 수 있다. 또한 소비자의 신념과 태도가 행동
141
으로 옮겨질 가능성의 지표인 구매의도(Engel, Blackwell, & Miniard, 1995)는 마케팅에서 주요 변수로 오랜 시간 동안 주목 받아 왔다. 큐레이션을 통한 행복감이 구매의도에 긍정적인 영향을 미친다는 결과는 행복감이라는 심리 적 기제를 밝힘으로써 더욱 의미 있는 결과라고 판단된다.
셋째, 기업신뢰는 구매의도에 정적 영향(β=0.14*)을 미치는 것으로 밝혀 져 가설 7이 채택되었다.