수렴타당성 및 판별타당성 검증

1) 신뢰도 및 탐색적 요인분석

측정하는 속성 및 개념이 설문응답자로부터 일관되고 명확하게 측정되었는지 확인하기 위해 신뢰도 분석을 수행한다. 일반적으로 측정변수의 일관성에 대한 신뢰도 측정할 때 Cronbach’^ 계수를 이용하며, Cronbach’^ 계수는 0과 1사이의 값을 가지게 된다.

Cronbach’^ 계수가 0.6이상이면 비교적 신뢰도가 높은 것으로 판단하고, 1에 가까울수록 신뢰도가 좋은 것으로 볼 수 있다.

분석도구의 구성요인들에 대한 신뢰도 분석 결과는 <표 Ⅳ-1>에 나타난 바와 같이 기 업내부위험(Cronbach’^=0.920), 산업환경위험(Cronbach’^=0.816), 고객사위험 (Cronbach’^=0.915), 고객사관계관리(Cronbach’^=0.856), 고객사위험관리(Cronbach’^

=0.929), 품질성과(Cronbach’^=0.920), 비용성과(Cronbach’^=0.835), 고객만족경영성과 (Cronbach’^=0.920)로 모든 변수들의 Cronbach’^ 값이 0.7이상으로 나타나 분석도구의 신뢰성이 확보되었다.

타당성은 측정하고자 하는 속성과 개념을 얼마나 정확하게 측정하는가를 파악한다. 요 인분석은 타당성을 검증하기 위한 도구로써 측정하는 변수들이 동일한 개념을 가진 요인 들로 구성되는지를 검증하는 것이다. 이를 통해 측정도구의 타당성, 변수의 구조 파악, 변 수의 축소를 검증할 수 있다.

본 연구에서는 측정 변수의 척도 순화과정을 거쳐 일부 항목을 제거하였으며, 주성분 분석방식을 요인추출 모형에 활용하였다. 요인의 구조를 정확히 파악하기 위해 베리맥스 (varimax) 방식을 사용하여 요인회전을 실시하였다.

측정문항 Eigenvalue 3.965 3.926 3.876 3.352 3.024 2.718 2.629 2.296

Variance(%) 11.66 11.53 11.40 9.859 8.893 7.995 7.731 6.753

∆Variance(%) 11.66 23.21 34.61 44.47 53.36 61.36 69.09 75.84

<표 Ⅳ-1> 중심기업이 공급사측면 연구모형: 신뢰도 및 탐색적 요인분석

인적재량은 0.4이상, 고유값이 1.0이상이면 유의한 변수로 간주할 수 있다.

분석결과는 <표 Ⅳ-1>와 같이, 설명된 총 분산은 75.84%로 타당성이 확보되었으며, 제 1요인은 고객사위험관리, 제2요인은 기업내부위험, 제3요인은 품질성과, 제4요인은 고 객사위험, 제5요인은 고객만족경영성과, 제6요인은 비용성과, 제7요인은 산업환경위험, 제8 요인은 고객사관계관리로 나타났다.

모든 구성요인의 고유값(Eigen value)은 최저 2.296으로 모두 1이상이며, 요인적재량은 모두 0.4이상으로 기준치 이상의 값으로 나타나 유의한 변수로 간주된다.

2) 수렴타당성 및 판별타당성 검증

측정문항 간의 수렴타당성 및 판별타당성을 통계적으로 검증하기 위해 확인적 요인분석 (Confirmatory Factor Analysis; CFA) 방법론을 활용한다(Anerson et al., 1998). 이 분석방법을 통해 잠재요인과 측정변수 간의 관계를 나타낼 수 있는 측정방정식 (Meaurement Equation)에 대한 유의성을 검증할 수 있다. 또한 실질적으로 잠재요인들 이 측정변수에 의하여 적절하게 측정되었는지는 개념 타당성(Construct Validity)을 통하 여 이루어진다. 따라서 측정변수들에 대한 신뢰성과 집중타당성을 확보하기 위해 확인적 요인분석을 수행하였으며, 측정모형 분석결과 <표 Ⅳ-2>로 나타났다. 확인적 요인분석방 법은 일반적으로 인과관계 연구에서 자료의 타당성을 규명하는데 사용된다.

구조방정식 모델에서는 측정되는 미지수와 분석에 활용되는 표본 수 간의 비율이 최소 1:5가 넘어야함을 요구하는데(Bentler, 1990), 본 연구모형의 표본 수는 601개로 이러한 기준을 충족시키고 있다.

또한 내적일관성 검증법을 사용하여 신뢰도를 분석하였고, Cronbach’^ 값을 활용하여 구성변수들의 내적일관성을 검증하였다. 통상적으로 사회과학분야에서는 Cronbach’^ 값 이 0.6이상을 기준으로 하며, 1에 가까울수록 더 좋은 측정도구로 평가된다.

신뢰성 분석을 수행한 이후에 측정항목들에 대한 연구 단위의 측정모형을 도출하기 위 해 확인적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석은 가설을 설정하고 데이터에서 보여 지는 관계를 설명하는 정도를 나타내는 방법으로 분석과정에서 연구자는 이론적 결과를 통해 가설형식으로 모형화 한다. 각 단계별 항목구성의 최적상태를 도출하기 위한 적합도 평가를 위해 ^에 대한 p값, GFI 등의 관련지수를 사용하였다.

측정모델을 분석한 이후 해당모델의 타당성을 평가하였으며, 이를 위해 집중타당성과

판별타당성을 구분하여 실시하였다. 집중타당성 평가를 위해 개념 신뢰도 값을 사용하였

내부위험3 0.864 0.789 0.038 22.520 0.623

내부위험4 1.035 0.915 0.037 27.898 0.837

내부위험5 1.000* 0.869 0.039 25.979 0.755

산업위험 산업위험2산업위험3 1.000*1.201 0.7830.985 0.185- 0.000*6.496 0.6140.970 0.809 0.882

고객사위험

고객사위험1 1.011 0.838 0.040 25.249 0.703

0.759 0.915

고객사위험2 0.997 0.852 0.039 25.901 0.726

고객사위험3 1.000* 0.847 - 0.000* 0.718

고객사위험4 1.049 0.878 0.039 27.118 0.770

관계관리고객사 관계관리1관계관리2 1.000*0.996 0.8850.863 0.051- 0.000*19.515 0.7830.745 0.787 0.866

위험관리고객사

위험관리1 1.000* 0.775 - 0.000* 0.600

0.782 0.926

위험관리2 1.089 0.857 0.047 23.241 0.734

위험관리3 1.201 0.932 0.047 25.828 0.869

위험관리4 1.208 0.909 0.048 25.072 0.826

품질성과

품질성과1 1.000* 0.828 - 0.000* 0.686

0.763 0.917

품질성과2 1.131 0.934 0.039 28.890 0.872

품질성과3 1.026 0.852 0.040 25.405 0.725

품질성과4 0.973 0.807 0.042 23.399 0.651

비용성과 비용성과1 1.000* 0.793 - 0.000* 0.629

0.681 0.836

비용성과2 1.041 0.832 0.057 18.268 0.693

비용성과4 0.861 0.753 0.049 17.571 0.567

고객만족경영성과

만족성과1 1.000* 0.918 - 0.000* 0.842

0.817 0.923

만족성과2 1.041 0.914 0.030 34.978 0.836

만족성과3 0.968 0.849 0.032 30.001 0.721

측정모델 적합도 ^=513.979, df=271, p=0.000, CMIN/DF=1.897, GFI=0.938, AGFI=0.920, CFI=0.978, RMR=0.037, RMSEA=0.039, NFI=0.956, IFI=0.979

<표 Ⅳ-2> 중심기업이 공급사측면 모형: 확인적 요인분석

연구모형의 속성이나 개념을 정확히 측정하였는가를 확인하기 위해 판별타당성과 집중 타당성을 검증하는 방법은 다음과 같다. 첫째, 표준화된 요인적재량의 기준치는 0.5 이상 이 되어야 하는데 본 연구모형은 요인 적재량이 모두 0.5 이상으로 나타났다. 둘째, 개념 신뢰도가 0.7 이상이면 집중타당도가 인정되는데 모두 0.7 이상으로 나타났다. 셋째, 평균

분산추출지수 값이 0.5이상이어야 판별타당성이 확보된 모형으로 해석할 수 있으며, 본 연구에서는 모두 0.5 이상으로 분석되었다.

개념 신뢰도(Construct Reliability)란 일관성, 정확성, 안정성, 예측가능성 등으로 표현 할 수 있으며, 이는 현상을 일관성 있게 측정할 수 있는 능력이다. 구성개념과의 상관관 계를 검증하기 위하여 개념 신뢰도를 분석하였다. 본 연구모형의 확인적 요인분석결과는 모든 구성개념들이 기준을 충족하였다.

판별타당성은 AVE와 각 요인 간의 상관계수를 비교하여 판별할 수 있다. 구성개념과 의 상관관계를 점검하기 위하여 판별타당성을 이용하였는데, 판별타당성이 확보되었는지 를 검증하기 위해 개별적인 잠재변수의 상관관계와 평균분산추출지수의 제곱근 (sqrt(AVE)) 값을 사용하였다. <표 Ⅳ-3>에서 보면, 평균분산추출지수의 제곱근 (sqrt(AVE))가 기업내부위험 0.869, 산업환경위험 0.900, 고객사위험 0.871, 고객사관계 관리 0.887, 고객사위험관리 0.884, 품질성과 0.873, 비용성과 0.825, 고객만족경영성과 0.904로 나타났다. 다른 잠재변수들의 상관계수보다 크게 나타나면서 모든 잠재변수 간의 판별타당성이 확보된 연구모형임을 알 수 있다.

구분 기업내부

위험 산업환경

위험 고객사

위험 고객사

관계관리 고객사

위험관리 품질성과 비용성과 고객만족

경영성과

기업내부위험 0.869 　 　 　 　 　 　 　

산업환경위험 0.059 0.900 　 　 　 　 　 　

고객사위험 0.229*** 0.023 0.871 　 　 　 　 　

관계관리고객사 -0.225*** 0.034 -0.444*** 0.887 　 　 　 　

위험관리고객사 -0.349*** 0.063 -0.464*** 0.480*** 0.884 　 　 　

품질성과 -0.425*** -0.014 -0.063 0.133*** 0.208*** 0.873 　 　

비용성과 -0.038 -0.151*** -0.013 0.054 0.059 0.037 0.825 　

고객만족경영성과 -0.374*** 0.004 -0.37*** 0.495*** 0.627*** 0.337*** 0.049 0.904

* : p<0.1, ** : p<0.05, *** : p<0.01

각 요인 간 상관계수를 나타내며, 대각선 요소는 Sqrt(AVE)

<표 Ⅳ-3> 중심기업이 공급사측면 연구모형: 잠재변수 상관관계 및 판별타당성