본 연구의 가설을 검증하는데는 다중회귀분석방법을 이용하였다. 다중회귀분석은 두 개 이상의 독립변수들이 하나의 종속변수에 미치는 영향을 측정하는 방법이다.
회귀식에서 독립변수가 많이 투입된다면 이들 독립변수들간의 상관관계, 즉 다중공 선성(multicollinearity)에 대한 검토가 필요하다. 다중공선성이란 독립변수간의 상관관 계가 존재한다는 것을 의미한다.
다중회귀분석을 실시할 경우 가장 범하기 쉽고, 그러면서도 지나치기 쉬운 문제가 독립변수들간의 상관관계로 일어나는 다중공선성이다. 이를 고려하지 않고 결정계수 (R2)의 값이 매우 높아지고 다중회귀분석모형 전체의 유의성 검정을 위한 F값이 유의 하다고 하더라도, 추정된 계수 각각에 대한 t검정결과 일부계수들이 유의하지 않아 추 정된 모수의 신뢰성이 결여된다.
본 연구에서는 다중공선성 여부를 확인하기 위하여 독립변수들간의 상관관계와 분 산확대지수(VIF : Variance Inflation Factor)를 이용하였다.
마르쿼드(Marquardt)는 분산확대지수의 판별기준으로 어느 한 분산확대지수의 값이 10보다 클 경우 다중공선성 문제가 존재한다고 보아도 좋다141)고 하여, 본 연구에서도 분산확대지수의 값으로 10을 기준으로 이용하고 있다.
1) 가설 1의 검증(기능적 서비스와 고객만족과의 관계)
가설 1은 기능적 서비스(종업원들의 공손함과 반응성, 신뢰성과 확신성, 고객지향성) 가 고객만족에 영향을 미치는 지 알아보기 위한 것이다.
가설 1을 검증하기 위하여 기능적 서비스를 독립변수로, 고객만족을 종속변수로 설 정하고 나서 피어슨 상관계수(Pearsosn Correlation)를 이용하여 요인들간에는 상관관 계가 거의 없음을 확인하였고, 회귀분석을 실시하였다. 그 결과는 <표 4-8>과 <표 141) 김원종, 서비스 접점에서 종업원들의 직무만족, 고객지향성, 관계질간의 관련성, 박사학위논
문, 영남대학교 대학원, 1997, p.107. 재인용.
4-9>에 나타나고 있다.
<표 48> 상관계수를 이용한 요인들간의 상관관계 분석(1) -기능적 서비스와 고객만족
고객만족 공손함과
반응성
신뢰성과
확신성 고객지향성
Pearson 의 상관계수
고객만족 1.000 .431 .516 .315
공손함과 반응성 .431 1.000 .007 .002 신뢰성과 확신성 .516 .007 1.000 .000
고객지향성 .315 .002 .000 1.000
먼저 기능적 서비스가 고객만족에 미치는 영향분석으로 결정계수 R2 = .548로서 기 능적 서비스가 고객만족에 대한 설명력이 약 55% 정도라는 것을 보여주고 있다.
그리고 분산분석에 대한 유의도는 0.000이므로 각 독립변수들은 유의수준 0.01 이내 에서 모두 유의함을 알 수 있다. 모든 회귀계수들의 유의도가 0.000으로 나타나고 있 어서 독립변수들이 종속변수에 유의한 영향을 미치고 있다고 할 수 있다.
또한 계수 값(B)이 모두 양의 방향이므로 정의 영향을 미치고 있음을 알 수 있으며, 다중공선성을 결정하기 위하여 분산확대지수를 확인한 결과 전부 1.0으로 나타나고 있 어서 독립변수들간의 상관관계가 거의 배제된 상태에서 기능적 서비스가 고객만족에 미치는 영향을 설명하고 있다.
따라서 여기서 도출되는 회귀식은 아래와 같다.
고객만족 = 3.889 + 0.339Q2 + 0.285Q1 + 0.208Q3 Q1 : 공손함과 반응성, Q2 : 신뢰성과 확신성, Q3 : 고객지향성
위의 수식에서 본다면 종업원들의 공손함과 반응성, 신뢰성과 확신성, 그리고 고객
지향성 순으로 고객의 전체적 고객만족에 정(+)의 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
따라서 가설 1은 채택될 수 있다.
<표 4-9> 기능적 서비스가 고객만족에 미치는 영향
구 분 B SE B Beta T 유의 확률
공차
한계 VIF 상수 3.899 .025 154.920 .000***
Q1 : 공손함과
반응성 .285 .025 .427 11.230 .000*** 1.000 1.000 Q2 : 신뢰성과
확신성 .339 .025 .513 13.486 .000*** 1.000 1.000 Q3 : 고객지향성 .208 .025 .314 8.257 .000*** 1.000 1.000
R2 = .548 DF = 3 F = 126.142 Sig. = .000***
* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01
2) 가설 2의 검증
(1) 가설 2의 검증(고객의 참여정도에 따른 기능적 서비스와 고객만족과의 관계에 대한 영향)
가설 2는 고객참여가 기능적 서비스와 고객만족간의 관계에 영향을 미치는 지 알아 보기 위한 것이다. 가설 2를 검증하기 위하여 통제변수인 고객참여를 더미변수 (dummy variables)로 가변수화하여 고객참여와 기능적 서비스를 독립변수로, 고객만 족을 종속변수로 설정하고 있다.
또한 고객참여가 높은 집단과 고객참여가 낮은 집단으로 분류하기 위하여 그 기준
으로서 고객참여의 각 요인별 평균값을 이용하여 고객참여가 높은 집단을 “1”, 그리고 고객참여가 낮은 집단을 “0”으로 변환하여 분석에 이용하였다.
이 더미변수는 독립변수 혹은 종속변수에 이용될 수 있다. 또한 여러 개의 독립변수 를 가진 회귀식에 투입하여 각 집단간의 차이를 분석하는데 이용될 수 있으며, 더미변 수를 이용한 회귀분석의 결과는 이들 변수로 사용하여 분산분석(ANOVA)을 실시한 것과 같은 결과를 가져온다.142)
분석에 앞서, 피어슨 상관계수를 이용하여 상관관계를 확인한 결과, 요인들간의 상 관관계가 약간 나타나고는 있으나, 다중공선성 검토에서는 독립변수들끼리 문제가 존 재하지 않는 것으로 판명되었다. 그리고 나서 회귀분석을 실시하였고, 그 결과는 <표 4-10>과 <표 4-11>에 나타나고 있다.
<표 4-10> 상관계수를 이용한 요인들간의 상관관계 분석(2) - 고객참여, 기능적 서비스, 고객만족
고객만족 기능적 서비스 고객참여
Pearson 의 상관계수
고객만족 1.000 .730 .358
기능적 서비스 .730 1.000 .380
고객참여 .358 .380 1.000
먼저 고객참여 정도에 따라 기능적 서비스가 고객만족에 미치는 영향분석으로 결정 계수 R2 = 0.540으로서 고객참여와 기능적 서비스가 고객만족에 대한 설명력이 약 54% 정도라는 것을 보여주고 있다.
그리고 분산분석에 대한 유의도는 0.000이므로 각 독립변수들은 유의수준 0.01 이내 에서 모두 유의함을 알 수 있다. 고객참여와 기능적 서비스의 회귀계수들의 유의도가 각각 0.025와 0.000으로 나타나고 있어서 유의수준 0.05와 0.01 이내에서 두 독립변수 들은 종속변수인 고객만족에 유의한 영향을 미치고 있다고 할 수 있다.
142) 강병서ㆍ 김계수 공저, 「사회과학통계분석」, (주)데이타솔루션, 2001, pp.257-264.
또한 계수 값(B)이 모두 양의 방향이므로 정(+)의 영향을 미치고 있음을 알 수 있으 며, 다중공선성을 결정하기 위하여 분산확대지수를 확인한 결과 전부 1.168로 나타나 고 있어서 독립변수들간의 상관관계가 거의 배제된 상태에서 기능적 서비스가 고객만 족에 미치는 영향을 설명하고 있다고 할 수 있다.
따라서 여기서 도출되는 회귀식은 아래와 같다.
고객만족 = 0.780 + 0.824Q + 0.125C Q : 기능적 서비스, C : 고객참여
베타(Beta)는 회귀계수를 표준화한 것으로서 회귀계수의 중요도를 나타낸다. 따라서 고객참여 정도에 따라 종업원들이 제공하는 기능적 서비스는 고객만족에 유의적인 영 향을 미친다고 할 수 있으며, 고객의 참여정도가 많고 적음에 따른 두 집단간의 차이 는 약 0.125 정도로서 가설 2는 채택되고 있다.
<표 4-11> 고객참여에 따라 기능적 서비스가 고객만족에 미치는 영향관계
구 분 B SE B Beta T 유의 확률
공차
한계 VIF
상수 .780 .177 4.398 .000***
Q : 기능적 서비스 .824 .050 .694 16.636 .000*** .856 1.168 C : 고객참여 .125 .056 .094 2.258 .025** .856 1.168
R2 = .540 DF = 2 F = 181.339 Sig. = .000***
* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01
(2) 가설 2-1, 2-2, 2-3의 검증
가설 2-1과 2-2, 그리고 2-3은 고객의 자발적 참여정도, 사전지식의 활용정도, 그리
고 역할이행의 정도에 따라 기능적 서비스가 고객만족에 미치는 영향에 차이가 있는 지를 알아보기 위한 것이다.
가설 2-1과 2-2, 2-3을 검증하기 위하여 고객의 자발적 참여, 사전지식의 활용, 그리 고 역할이행을 더미변수로 가변수화 하고 나서 기능적 서비스와 함께 독립변수로 설 정하고 있으며, 고객만족을 종속변수로 설정하고 나서 평균값을 이용하여 다중회귀분 석을 실시하였다.
분석에 앞서 피어슨 상관계수를 이용한 결과 약간의 상관관계가 나타나고는 있으나, 다중공선성 검토에서는 독립변수들끼리 문제가 존재하지 않는 것으로 판명되었다. 그 리고 나서 회귀분석을 실시하였으며, 그 결과는 <표 4-12>과 <표 4-13>에서 보여지 고 있다.
<표 412> 상관계수를 이용한 요인들간의 상관관계 분석(3) -자발적 참여, 사전지식 활용, 역할이행, 기능적 서비스, 그리고 고객만족
고객만족 기능적
서비스
자발적 참여
사전지식
활용 역할이행
Pearson의 상관계수
고객만족 1.000 .730 .199 .339 .320
기능적 서비스 .730 1.000 .257 .373 .307 자발적 참여 .199 .257 1.000 .296 .173 사전지식 활용 .339 .373 .296 1.000 .372
역할이행 .320 .307 .173 .372 1.000
먼저 자발적 참여, 사전지식의 활용, 역할이행의 정도에 따라 기능적 서비스가 고객 만족에 미치는 영향관계에 대한 분석으로 회귀식이 통계적 유의성을 검정하는 값인 결정계수 R2 = 0.544 이므로, 위의 세 변수와 기능적 서비스가 고객만족에 대한 설명 력이 약 54% 정도라는 것을 보여주고 있다.
다중공선성을 결정하기 위하여 분산확대지수를 확인한 결과 두 독립변수들의 값이 1.1 - 1.3 대로 나타나고 있어서 독립변수들간의 상관관계가 거의 배제된다고 할 수
있다. 그리고 분산분석에 대한 유의도는 0.000이므로 각 독립변수들은 유의수준 0.01 이내에서 모두 유의함을 알 수 있다.
기능적 서비스와 역할이행의 회귀계수는 모두 양(+)의 방향을 향하고 있으며, 그 유 의도는 각각 p=0.000과 p=0.031이므로 유의수준 0.01, 그리고 0.05 이내에서 유의하다고 할 수 있으며, 이 두 독립변수들은 종속변수에 유의한 영향을 미친다고 할 수 있으므 로 가설 2-3은 채택되고 있다.
그러나 자발적 참여의 회귀계수(p=0.855)와 사전지식 활용의 회귀계수(p=0.250)는 그 유의도가 낮아서(p>0.1) 통계적으로 유의한 영향을 미친다고 할 수 없다. 따라서 세부 가설 2-1과 2-2는 기각된다. 따라서 여기서 도출되는 회귀식은 아래와 같다.
고객만족 = 0.787 + 0.813Q + 0.123C3 Q : 기능적 서비스, C3 : 역할이행
<표 4-13> 자발적 참여, 사전지식의 활용, 역할 이행, 그리고 기능적 서비스가
<표 4-13> 자발적 참여, 사전지식의 활용, 역할 이행, 그리고 기능적 서비스가