본 연구의 가설을 검증하기 위해, 탐색적 요인분석에서 추출된 항목들을 요인점 수에 의해 변수별로 측정 항목을 하나로 요약하였으며, 요약된 값을 이용하여 만 족도와 독립변수 간의 다중회귀분석을 실시하였다. 회귀분석에 활용된 자료는 7개 의 테마파크별로 각 76개 씩, 총 532개의 데이터 세트이다.
가설을 검증하기 위한 회귀 모형은 다음과 같다.
테마파크 만족도 = α + β1테마성 + β2통일성 + β3비일상성 + β4배타성 +β5종합성 + β6독창성 + β7신기함 + β8즐거움 +β9휴식 + β10교육성 + ε ………(1)
회귀분석 결과 회귀모형은 수정된 R제곱값이 0.713으로 전체의 71.3%를 설명하 고 있으며, 회귀모형의 분산분석에서 F값이 127.3으로 통계적으로 유의하였다. 따 라서 설정된 회귀모형은 매우 적합한 모형이라 할 수 있다. 회귀모형의 적합도는
<표 4-6>과 같다.
<표 4-6> 회귀 모형의 적합도
R R 제곱 수정된 R 제곱 추정값의 표준오차
분산분석의 F값(유의확률)
.848 .719 .713 .5364 127.30(0.000)
<표 4-7> 회귀 모형의 공선성 진단표
차원 고유값 상태 지수
분산비율
상수 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 상수 1.859 1.000 .00 .03 .00 .04 .02 .03 .04 .05 .05 .03 .02 테마성 1.396 1.154 .00 .00 .00 .01 .01 .11 .07 .05 .00 .16 .00 통일성 1.287 1.202 .00 .11 .01 .02 .03 .03 .05 .05 .04 .05 .10 비일상성 1.208 1.240 .00 .09 .00 .14 .00 .03 .00 .01 .10 .00 .15 배타성 1.011 1.356 .54 .03 .02 .01 .29 .00 .00 .00 .00 .00 .00 종합성 1.002 1.362 .05 .00 .88 .00 .00 .01 .00 .00 .00 .00 .00 독창성 .983 1.375 .40 .05 .03 .01 .37 .01 .01 .00 .00 .00 .00 신기함 .792 1.532 .00 .17 .00 .22 .00 .02 .00 .01 .14 .00 .23 즐거움 .720 1.607 .00 .20 .02 .05 .03 .04 .10 .09 .08 .07 .16 휴식 .595 1.768 .00 .00 .00 .01 .03 .29 .13 .09 .00 .42 .02 교육성 .145 3.585 .00 .32 .03 .49 .22 .42 .58 .66 .59 .27 .32
다중회귀분석에서는 여러 개의 독립변수가 동시에 투입되기 때문에 다중공선성 의 영향이 존재하는 지를 검토해야한다. 다중공선성은 분산팽창요인(Variance Inflation Factor: VIF)의 검토, 고유값(Eigenvalue), 조건지수(Condition Index), 분산비율(Variance Proportion) 등으로 검증할 수 있다. 일반적으로 VIF 는 10이상, 고유값 0.01이하, 조건지수가 1000이상, 아주 작은 고유값에 대응하는 변수의 분산비율이 아주 큰 경우 등이 다중공선성이 존재하는 경우이다.70)
본 연구에 활용된 회귀모형의 VIF값은 모두 2.3미만으로 공선성이 존재한다고 판정하는 10보다 훨씬 작다. 또한 모든 고유값이 0.14이상이며, 조건지수가 3.6미 만으로 나타나 다중공선성이 존재하지 않는다고 할 수 있다. 회귀모형의 공선성
70) 성내경, 「SAS/STAT-회귀분석」, 서울: 자유아카데미, 1991.
진단 표는 <표 4-7>과 같다.
본 연구 모형의 회귀분석 결과는 다음 <표 4-8>과 같다.
<표 4-8> 연구모형의 회귀분석 결과
변수 비표준화
계수(B) 표준오차 표준화
계수(β) t 유의확률 (p)
공선성 통계량 공차한계 VIF
(상수) .004 .024 .167 .867
테마성 .223 .028 .223 7.889 .000*** .708 1.413
통일성 .040 .024 .041 1.682 .093* .973 1.027
비일상성 .091 .031 .091 2.952 .003*** .592 1.690
배타성 .073 .026 .073 2.773 .006*** .818 1.223
종합성 .064 .031 .064 2.076 .038** .596 1.679
독창성 .138 .034 .138 4.089 .000*** .496 2.017
신기함 .204 .035 .205 5.773 .000*** .450 2.225
즐거움 .388 .033 .388 11.721 .000*** .515 1.943
휴식 .312 .030 .304 10.526 .000*** .678 1.474
교육성 .297 .028 .297 10.531 .000*** .708 1.412
주) *: p<0.10, **: p<0.05, ***: p<0.01
회귀계수의 t-test 결과 물리적 디자인요소 중 테마성은 표준화 계수 0.223, t=7.889(p=0.000)로 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가설1은 지지되었다.
물리적 디자인요소 중 통일성은 표준화 회귀계수 0.041, t=1.682(p=0.093)로 유 의수준 0.10에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 가설2는 유의수준 0.10에서 지지되었다.
물리적 디자인요소 중 비일상성은 표준화 회귀계수 0.091, t=2.952(p=0.003)로
유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 비일상성을 강조하는 디자인요소는 만족도에 영향을 미친다는 가설3은 지지되었다.
물리적 디자인요소 중 배타성은 표준화 회귀계수 0.073, t=2.773(p=0.006)으로 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 배타성을 강조하는 디자인요소는 만족도에 영향을 미친다는 가설4도 지지되었다.
물리적 디자인요소 중 종합성은 표준화 회귀계수 0.064, t=2.076(p=0.038)으로 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 종합성을 강조하는 디자인은 만족도에 영향을 미친다는 가설5도 지지 되었다.
물리적 디자인요소 중 독창성은 표준화 회귀계수=.138, t=4.089(p=0.000)로 유 의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 가설6도 지지되었다.
심리적 디자인요소 중 신기함은 표준화 회귀계수=0.205, t=5.773(p=0.000)으로 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 신기함을 강조하는 디자인은 만족도에 영향을 미친다는 가설7도 지지 되었다.
심리적 디자인요소 중 즐거움은 표준화 회귀계수=0.388, t=11.721(p=0.000)로 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 가설8도 지지되었다.
심리적 디자인요소 중 휴식은 표준화 회귀계수=0.304, t=10.526(p=0.000)으로 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 따라서 가설9도 지지되었다.
심리적 디자인요소 중 교육성은 표준화 회귀계수=0.297, t=10.531(p=0.000)로 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미하게 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났
다. 따라서 가설10도 지지되었다.
이상의 가설검증 결과는 <표 4-9>에 요약되어 있다.
<표 4-9> 가설검증 결과의 요약 가설
번호 가설 회귀계수(β) t-값71)
(유의도) 채택여부
Ⅰ-1 테마성 → 방문객 만족도 .223 7.889***
(.000) 채택
Ⅰ-2 통일성 → 방문객 만족도 .041 1.682*
(.093) 채택
Ⅰ-3 비일상성 → 방문객 만족도 .091 2.952***
(.003) 채택
Ⅰ-4 배타성 → 방문객 만족도 .073 2.773***
(.006) 채택
Ⅰ-5 종합성 → 방문객 만족도 .064 2.076**
(.038) 채택
Ⅰ-6 독창성 → 방문객 만족도 .138 4.089***
(.000) 채택
Ⅱ-1 신기함 → 방문객 만족도 .205 5.773***
(.000) 채택
Ⅱ-2 즐거움 → 방문객 만족도 .388 11.721***
(.000) 채택
Ⅱ-3 휴식성 → 방문객 만족도 .304 10.526***
(.000) 채택
Ⅱ-4 교육성 → 방문객 만족도 .297 10.531***
(.000) 채택
이상의 검증 결과에서 알 수 있듯이, 물리적 디자인 요소인 테마성, 통일성, 비 일상성, 배타성, 종합성, 그리고 독창성 모두가 만족도에 영향을 미치는 것으로
71) *: p<0.10, **: p<0.05,윻 ***: p<0.01
나타났으며, 통일성의 경우 유의수준 P<0.1 수준에서 한계적으로 유효한 것으로 나타나 가설을 채택 하였다. 심리적 디자인 요소인 신기함, 즐거움, 휴식성, 그리 고 교육성 등이 모두 테마파크 방문객 만족도에 영향을 주는 주요 변수인 것으로 밝혀졌다.
표준화된 회귀계수를 비교해보면, 회귀계수의 크기가 즐거움, 휴식, 교육성, 테 마성, 신기함, 독창성 등의 순서로 나타난다. 이것은 다른 변수들이 변화가 없다 고 가정할 때 특정변수가 만족도에 미치는 영향을 나타낸 것으로, 표준화계수의 크기순으로 만족도에 대한 영향이 크다는 것을 말한다. 따라서 테마파크 방문객의 만족도를 높이기 위해 가장 중요한 디자인 요소는 즐거움이며, 휴식, 교육성, 테 마성, 신기함, 독창성 등의 순으로 중요하다 할 수 있다.
표준화 계수의 비교에서 알 수 있듯이, 전반적으로 테마파크 디자인 요소 중 심 리적 디자인 요소가 물리적 디자인 요소보다 방문객의 만족도에 더 큰 영향을 미 친다는 것을 알 수 있다.
따라서 테마파크를 계획하는 디자이너들은 테마파크 방문객들이 심리적으로 즐 겁고, 휴식을 취했다고 느낄 수 있고, 교육효과가 있으며, 신기함을 느낄 수 있도 록 디자인하는데 주력해야 한다. 또한 물리적 요인 중에는 테마파크가 특정한 주 제를 분명히 나타낼 수 있어야 하며, 독창적이어야 방문객의 만족도가 증가한다는 것을 알 수 있다.
가설 검증 결과에서 알 수 있듯이, 본 연구에서 설정한 모형에 포함된 모든 변 수들이 만족도에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 또한 심리적 요인이 물리적 요 인보다 방문객 만족도에 더 큰 영향을 미친다는 것도 알 수 있었다. 따라서 디자 이너들은 본 연구에서 제시한 물리적 디자인 요소들과 심리적 디자인 요소들을 모 두 고려하여 테마파크를 디자인하되, 심리적 요소에 더 신경을 써서 디자인해야 방문객의 높은 만족을 이끌어낼 수 있을 것이다.