타당성은 측정 하고자 하는 개념이나 속성을 어느 정도로 정확하게 측정하 였는가를 나타내게 되며, 개념이나 속성을 측정하기 위하여 개발된 측정도구 가 무엇을 측정하고 있느냐 하는 문제인 동시에 평가하려는 문제를 정확하게 측정하는가의 문제이다(강병서, 1999).
타당성(validity)은 그 평가방법에 따라 세 가지로 나뉘는데 첫째는 내용타 당성(content validity)으로, 측정도구를 구성하고 있는 항목들이 측정하고자
하는 개념을 대표하고 있는 정도를 의미한다. 이는 연구자나 전문가의 주관 적 판단에 의해 이루어진다. 둘째, 예측타당성(predictive validity)은 한 속 성이나 개념에 대한 측정값이 다른 속성의 변화를 예측하는 정도에 의해 평 가되는 타당성을 의미한다. 셋째, 구성타당성(construct validity)은 측정도 구가 연구하고자 하는 개념, 측 구성을 측정하였는지를 검증하는 방법이다.
구성타당성을 평가하는 방법은 다속성 다측정 방법(multi-trait multi-method matrix), 요인분석방법 등이 있다(김계수, 2001).
본 연구의 구성타당성 분석 방법은 요인분석기법을 적용하였다.
요인분석의 기본 원리는 항목들 간의 상관관계가 높은 것끼리 하나의 요인 으로 묶어 내며, 요인들 간에는 상호독립성을 유지하도록 할 수 있다. 따라 서 요인들 사이에는 서로 상관관계가 없으므로, 각 요인들은 서로 상이한 개 념이라고 할 수 있다. 이는 요인 내의 항목들은 집중타당성을 유지하고 요인 간에는 판별타당성이 유지되는 것으로 해석될 수 있다.
주의할 것은 신뢰도가 높아진다고 해서 타당도가 높아지는 것은 아니다.
그러나 타당도가 높아지면 신뢰도가 높아지게 된다(강병서, 김계수, 2005).
요인추출방법은 정보의 손실을 최소화하면서 보다 적은 수의 요인을 구하고 자 할 때 주로 이용되며, 자료의 총 분산을 분석하는 주성분분석(principle component analysis)을 사용하였으며, 요인적재치의 단순화를 위해 직각회 전(varimax)을 실시하였다. 요인분석 결과 각 변수별 내부항목들 간의 상관 계수가 낮거나, 상이한 변수와의 외부변수 항목들 간의 상관계수가 높은 항 목들은 선별하여 제거한 후 반복적으로 요인분석을 실시하였다.
본 연구에서 채택된 요인의 수는 고유값(eigen value)이 1이상이 되는 것으로 선택하였으며 요인적재량이 0.4이하인 변수는 분석에서 제외하였다.
그 결과는 <표 9>, <표 10>, <표 11>, <표 12>와 같다.
문 항 FactorLoadings C R M
CRM 1 .904
CRM 2 .867
CRM 3 .853
CRM 4 .846
CRM 5 .659
고유치(Eigenvalue) 분산률(%) 누적률(%)
3.447 68.937 68.937
〈표 9〉 CRM의 탐색적 요인분석
문항 FactorLoadings
신뢰성 유형성 확신성 공감성 응답성
x5 .821 .135 .287 .203 .081 x6 .757 .188 .257 .173 .180 x7 .716 .298 .328 .138 .123 x8 .660 .002 .139 .391 .235 x9 .604 .403 .440 .046 .200 x1 .085 .811 .183 .207 .234 x2 .236 .771 .175 .260 .198 x3 .183 .730 .168 .274 .249 x4 .314 .581 .291 .192 .299 x14 .195 .148 .845 .145 .099 x15 .256 .064 .762 .331 .163 x16 .267 .315 .747 .088 .196 x17 .316 .205 .725 .150 .176 x18 .153 .230 .180 .806 .254 x19 .239 .410 .237 .692 .170 x20 .159 .532 .090 .636 .081 x21 .386 .271 .250 .602 .258 x22 .284 .137 .292 .493 .432 x10 .126 .174 .154 .178 .841 x11 .067 .361 .219 .116 .777 x12 .290 .170 .138 .399 .635 x13 .490 .315 .099 .178 .599 고유치(Eigenvalue)
분산률(%) 누적률(%)
11.237 51.078 51.078
1.860 8.457 59.535
1.238 5.626 65.161
1.144 5.198 70.359
1.008 4.580 74.939
〈표 10〉 서비스품질의 탐색적 요인분석
문 항 FactorLoadings 신뢰
신뢰 1 .911
신뢰 2 .908
신뢰 3 .882
고유치(Eigenvalue) 분산률(%) 누적률(%)
2.430 81.013 81.013
〈표 11〉 신뢰의 탐색적 요인분석
문 항 FactorLoadings
고객충성도
재등록 .900
추천 .877
구매의사 .869
구매결정 .852
우선순위 .847
친근감 .754
고유치(Eigenvalue) 분산률(%) 누적률(%)
4.347 72.449 72.449
〈표 12〉 고객충성도의 탐색적 요인분석
요인분석 결과 <표 9>, <표 10>, <표 11>, <표 12>와 같이 모두 공통 요 인으로 묶이기 때문에 판별타당성에 의한 개념타당성이 확보되었다.
또한 지각된 관계적 노력에 대한 CRM의 설명력은 68.937%, 서비스품질 5요인에 대한 설명력은 74.939%, 신뢰 81.013%, 고객충성도 72.449%로 각 변인에 대한 설명력이 비교적 높은 것으로 조사되었다.