ABSTRACT
3. 판매시설물에 대한 한국과 중국 비교 분석
유니버설 디자인 측면의 공공시설에서 판매시설물은 키오스크와 자동판매기로 구분하 며 이들에 대한 공평성, 융통성, 정보성, 안전성, 접근성, 쾌적성, 심미성 각각에 대해 한국과 중국인들의 반응을 살펴보고자 한다.
가. 키오스크에 대한 한국과 중국 비교 (1) 공평성
[표 5-97] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 화장실
-심미성
한국 63 3.159 .919 .116
중국 67 2.388 .778 .095
[표 5-98] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
화장실 심미성-
등분산
가정됨이 .187 .666 5.171 128 .000 .771 .149 .476 1.066 등분산
가정되이 지않음
5.144 121.722 .000 .771 .150 .474 1.067
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.449로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 적기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다.[표5-99, 5-100 참조]. 결론적으로 키오스크의 공평성에 대해서는 한국(m=3.127)이 중국(m=2.642)보다 더 높게 나타났다.
(2) 융통성
[표 5-99]집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-공평성
한국 63 3.127 .647 .082
중국 67 2.642 .563 .069
[표 5-100]독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스 공평성크-
등분산이
가정됨 0.577 0.449 4.568 128 .000 .485 .106 .275 .695 등분산
가정되이 지않음
4.548 123.051 000 .485 .107 .274 .696
[표 5-101] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-융통성
한국 63 3.206 .732 .092
중국 67 2.662 .607 .074
[표 5-102] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스크 - 융통성
등분산이
가정됨 1.678 .197 4.629 128 .000 .545 .118 .312 .777 등분산
이 가정되지않음
4.603 120.723 .000 .545 .118 .310 .779
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.197로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다.[표5-101, 5-102 참조]. 결론적으로 키오스크의 융통성에 대해서는 한국(m=3.206)이 중국(m=2.662)보다 더 높게 나타났다.
(3) 정보성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.862로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-103, 5-104 참조]. 결론적으로 키오스크의 정보성에 대해서는 한국(m=3.286)이 중국(m=2.522)보다 더 높게 나타났다.
(4) 안전성
[표 5-103] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-정보성
한국 63 3.286 .688 .087
중국 67 2.552 .719 .088
[표 5-104] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스 정보성크-
등분산이
가정됨 .030 .862 5.937 128 .000 .733 .124 .489 .978 등분산이
가정되 지않음
5.945 127.954 .000 .733 .123 .489 .978
[표 5-105] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-안전성
한국 63 3.148 .644 .081
중국 67 2.697 .712 .087
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.496로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-105, 5-106 참조]. 결론적으로 키오스크 의 안전성에 대해서는 한국(m=3.148)이 중국(m=2.697)보다 더 높게 나타났다.
(5) 접근성
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.144로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-107, 5-108 참조]. 결론적으로 키오스크의 접근성에 대해서는 한국(m=3.080)이 중국(m=2.642)보다 더 높게 나타났다.
(6) 쾌적성
[표 5-106] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스크 -안전성
등분산
가정됨이 .466 .496 3.783 128 .000 .452 .119 .215 .688 등분산이
가정되 지않음
3.795 127.810 .000 .452 .119 .216 .687
[표 5-107] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-접근성
한국 63 3.080 .597 .075
중국 67 2.642 .738 .090
[표 5-108] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키스오크- 접근성
등분산이
가정됨 2.162 .144 3.704 128 .000 .438 .118 .204 .671 등분산
이 가정되지않음
3.728 125.278 .000 .438 .117 .205 .670
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.598로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-109, 5-110 참조]. 결론적으로 키오스크 의 쾌적성에 대해서는 한국(m=3.147)이 중국(m=2.563)보다 더 높게 나타났다.
(7) 심미성
[표 5-109] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-쾌적성
한국 63 3.147 .639 .081
중국 67 2.563 .678 .083
[표 5-110] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스크- 쾌적성
등분산
가정됨이 .279 .598 5.043 128 .000 .583 .116 .354 .812 등분산이
가정되지않음
5.052 127.998 .000 .583 .115 .355 .812
[표 5-111] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-심미성
한국 63 3.191 .619 .078
중국 67 2.522 .682 .083
[표 5-112] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스 크- 심미성
등분산이
가정됨 3.845 .052 5.838 128 .000 .668 .114 .442 .895 등분산
이 가정되지않음
5.856 127.834 .000 .668 .114 .442 .894
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.052로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-111, 5-112 참조]. 결론적으로 키오스크 의 심미성에 대해서는 한국(m=3.191)이 중국(m=2.522)보다 더 높게 나타났다.
나. 자동판매기에 대한 한국과 중국 비교 (1) 공평성
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.289로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 적기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-113, 5-114 참조]. 결론적으로 자동판매기 의 공평성에 대해서는 한국(m=3.127)이 중국(m=2.560)보다 더 높게 나타났다.
(2) 융통성
[표 5-113] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-공평성
한국 63 3.127 .701 .088
중국 67 2.560 .540 .066
[표 5-114] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
판매기자동 공평성-
등분산이
가정됨 1.132 .289 5.185 128 .000 .567 .109 .351 .784 등분산이
가정되지않음
5.144 116.445 .000 .567 .110 .349 .786
[표 5-115] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-융통성
한국 63 3.243 .734 .092
중국 67 2.503 .680 .083
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.691로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-115, 5-116 참조]. 결론적으로 자동 판매 기의 융통성에 대해서는 한국(m=3.243)이 중국(m=2.503)보다 더 높게 나타났다.
(3) 정보성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.825로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .001이므로 유의수준은 p<.01보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-117, 5-118 참조]. 결론적으로 자동판매 기의 정보성에 대해서는 한국(m=3.119)이 중국(m=2.657)보다 더 높게 나타났다.
[표 5-116] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기- 융통성
등분산
가정됨이 .159 .691 5.975 128 .000 .741 .124 .496 .986 등분산
가정되이 지않음
5.961 125.621 .000 .741 .124 .495 .987
[표 5-117] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-정보성
한국 63 3.119 .739 .093
중국 67 2.657 .745 .091
[표 5-118] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기 정보성-
등분산이
가정됨 .049 .825 3.551 128 .001 .462 .130 .205 .720 등분산
가정되이 지않음
3.552 127.624 .001 .462 .130 .205 .720
(4) 안전성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.631로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-119, 5-120 참조]. 결론적으로 자동판매 기의 안전성에 대해서는 한국(m=3.101)이 중국(m=2.453)보다 더 높게 나타났다.
(5) 접근성
[표 5-119] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-안전성
한국 63 3.101 .700 .088
중국 67 2.453 .630 .077
[표 5-120] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
판매기자동 - 안전성
등분산
가정됨이 .232 .631 5.555 128.000 .000 0.648 .117 .417 .879 등분산이
가정되지않음
5.537 124.523 .000 0.648 .117 .416 .879
[표 5-121] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-접근성
한국 63 3.071 .621 .078
중국 67 2.508 .771 .094
[표 5-122] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기- 접근성
등분산이
가정됨 4.914 .028 4.574 128 .000 .564 .123 .320 .808 등분산
가정되이 지않음
4.605 125.106 .000 .564 .122 .322 .806
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.028로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다.[표5-121, 5-122 참조]. 결론적으로 자동판매기 의 접근성에 대해서는 한국(m=3.071)이 중국(m=2.508)보다 더 높게 나타났다.
(6) 쾌적성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.003로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-123, 5-124 참조]. 결론적으로 자동판매기 의 쾌적성에 대해서는 한국(m=2.988)이 중국(m=2.355)보다 더 높게 나타났다.
(7) 심미성
[표 5-123] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-쾌적성
한국 63 2.988 .509 .064
중국 67 2.355 .710 .087
[표 5-124] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기- 쾌적성
등분산
가정됨이 9.206 .003 5.816 128 .000 .634 .109 .418 .849 등분산이
가정되 지않음
5.875 119.761 .000 .634 .108 .420 .847
[표 5-125] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-심미성
한국 63 2.952 .851 .107
중국 67 2.388 .887 .108