신뢰성 분석은 측정하려는 것을 얼마나 안정적으로 일관성 있게 측정되었는가를 확인하는 것이다. 일반적으로 신뢰도를 측정할 때 크론바알파(Cronbach'a)값을 이 용한다. Cronbach'a 값이 높을수록 신뢰도가 높다고 볼 수 있다. 일반적으로 Cronbach'a값이 0.60 이상이면 신뢰도가 있다.
타당성을 검증하기 위하여 요인분석을 실시하였고. 요인분석은 타당성을 검증하 려고 하는 개념을 정확한 정도를 측정하는 것이다. 요인분석은 연구 목적에 따라 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석으로 구분한다.
본 연구에서는 타당성을 검증하기 위해 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다.
1) 탐색적 요인분석
요인의 구조를 더욱 명확히 보기 위하여 베리멕스(virimax) 회전법을 실시하였 다. KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)는 변수 간의 상관관계가 다른 변수에 의하여 잘 해설되는 정도를 나타내는 값이다. 일반적으로 0.90 이상 이면 매우 좋은 편이고, 0.80-0.89이면 약간 좋은 편이며, 0.70-0.79이면 적당히 좋은 편이다. 공통성은 주성분 분석으로 추출되는 값이다. 그 값은 0.50 이하 이면 낮다고 판단한다. 고유 값은 특정 요인에 적재된 모든 변수의 적재량을 제곱하여 총합한 값으로서 특정 요인에 관련된 표준화된 분산이다. 사회과학분야에서 일반적으로 고유값은 1.0 이 상, 요인적재량은 0.50 이상 이면 유의미한 변수로 볼 수 있다. 위에 측정 기준에 따라 종속변수 구매의도 총 4개 문항 중 ' 나는 이 라이브커머스에서 추천하는 제 품이나 서비스를 구매할 가능성이 높다.' 항목을 제거하였다. 이에 따라 본 연구에 서 사용된 타당한 구성요인을 확인되었다(<표 IV-2> 참조).
<표 Ⅳ-2> 탐색적 요인분석
성분
1 2 3 4 5 6 7 8
라이브커머스 왕홍은 풍부한 실천 경험이 있다.
.241 -.099 .161 .139
.732
.176 .173 .171 라이브커머스 왕홍은 이 제품분야에 관한 지식을 갖추고 있 다.
.194 .010 .249 .200
.754
.081 .107 .094라이브커머스 왕홍은 소비자 제품에 관련 질문에 전문적인 지도와 대답을 한다.
.264 -.166 .231 .198
.708
.110 .114 .106라이브커머스 왕홍은 보기 좋 은 외모를 가지고 있다.
.136 .066 .224 -.004 .071 .194
.754
.175 라이브커머스 왕홍은 특별한인격적 매력을 가지고 있다. .239 -.095 .127 .267 .124 .177
.680
.136 라이브커머스 왕홍이 소개하는제품을 사용하고 싶다. .196 -.131 .142 .156 .193 .100
.762
.195 라이브커머스 왕홍이 제공하는콘텐츠는 너무 재미있다.
.197 .168 .175 .029 .065
.749
.147 .166 라이브커머스 왕홍은 정말 즐겁고 뿌듯하게 느껴진다. .204 -.088 .182 .188 .175
.722
.220 .185 라이브커머스를 보면 마음이편해지고 스트레스가 풀린다. .177 .057 .117 .132 .114
.802
.107 .171 라이브커머스 왕홍은 시청자질문이나 이슈에 굉장히 적극 적으로 응답한다.
.172 .141 .208 .105 .093 .117 .159
.739
라이브커머스 왕홍은 질문에 대답할 때 시청자의 요구에 따 라 제품 디테일을 보여준다.
.098 .049 .187 .297 .115 .193 .204
.677
라이브커머스 왕홍은 여러 가 지 형식으로 현장 분위기를 띄 울 것이다.
.203 .031 .073 .050 .138 .223 .143
.756
나는 이 제품은 구매할 만한 가치가 있다고 생각한다.
.283 -.029
.680
.114 .210 .168 .179 .137 나는 라이브커머스를 통해 구매하는 제품의 가치가 있다고 생각한다.
.308 -.246
.678
.221 .259 .143 .189 .137나는 라이브커머스를 통해 제 품을 구매하는 것은 정확한 결
정이라고 생각한다. .228 -.151
.721
.159 .225 .170 .153 .154 나는 라이브커머스로 구매한 .238 -.094.734
.260 .146 .155 .152 .186제품이 마음에 들다.
나는 라이브커머스 제품은 가 짜 제품일까 봐 걱정된다.
-.141
.888
-.071 -.150 -.078 .037 -.071 .003 다른 구매 수단에 비해 구매가격이 비쌀까 봐 걱정이 된 다.
-.036
.873
-.092 -.049 .016 -.003 -.024 .033라이브커머스 제품을 구매하는 데, 제품 A/S가 잘 안 될까 봐 걱정된다.
-.127
.878
-.102 -.094 -.073 .077 -.001 .064구매한 제품이 품질 차이가 존 재하거나 흠집이 있을까 봐 걱 정된다.
-.164
.879
-.042 -.056 -.090 .019 -.035 .073나는 라이브커머스를 보면서
제품 구매 욕심이 난다.
.749
-.025 .206 .142 .147 .184 .152 .125 나는 다른 사람이 라이브커머스 제품을 사도록 추천하거나 다른 사람이 라이브커머스를 시청하도록 추천하고 싶다.
.708
-.237 .197 .210 .241 .147 .141 .155나는 구매를 고려하기 위해 정 보를 좀 더 찾고 싶다.
.741
-.169 .196 .136 .182 .142 .166 .137 나는 이 제품의 각종 속성과기능을 잘 알고 있다고 생각한 다.
.787
-.147 .203 .182 .159 .145 .129 .124다른 사람이 나에게 이 제품에 대해 문의할 때, 나는 의건을 제공할 수 있다.
.771
-.126 .185 .190 .144 .146 .133 .120나는 다른 브랜드와 이 제품의 차이점을 말할 수 있다.
.305 -.247 .247
.718
.201 .143 .193 .170 다른 사람보다 나는 풍부한 이제품의 사용경험이 있다고 생 각한다.
.257 -.147 .223
.742
.234 .160 .111 .167다른 사람보다 나는 풍부한 이 제품의 구매경험이 있다고 생 각한다.
.272 -.123 .208
.778
.204 .105 .143 .149고유값 11.315 3.538 1.320 1.257 1.029 1.010 .908 .839
공통변량(%) 13.840 12.639 9.796 8.441 8.038 7.997 7.607 7.417
누적변량(%) 13.840 26.480 36.275 44.716 52.754 60.751 68.357 75.775
KMO=0.940, χ2=8119.769, p=0.000
2) 확인적 요인분석
본 연구는 구성타당도를 검증하기 위해 AMOS를 활용하여 확인적 요인분석을 실시하였다. 측정모델의 적합도 지수와 판단기준은 다음 <표 Ⅳ-4>과 같이 정리되 었다. 본 연구에서는 χ2 (p value)=348.846(0.000), df=209, CMIN/df=1.669, CFI=0.977, GFI=0.933, NFI=0.945, RMSEA=0.039로 대체적 기준을 만족한다(<표
Ⅳ-4> 참조).
수렴타당성을 검증하는 방법은 첫째, 요인적재량 값이 0.5 이상, 둘째, 평균분산 추출(AVE) 값이 0.5 이상, 셋째, 합성신뢰도(CR) 값이 0.7 이상이면 적합하다고 할 수 있다.
분석결과는 보면 적합하지 않는 변수들은 제거하였다( '라이브커머스 왕홍은 풍 부한 표현력을 가지고 있다', '라이브커머스 왕홍은 제품을 소개하는 방식이 나를 사로잡는다', '라이브커머스 왕홍은 시청자와 제품에 대한 커뮤니케이션을 잘 할 수 있다', '나는 이 라이브커머스에서 추천하는 제품이나 서비스를 구매할 가능성 이 높다' ). 이에 따라 최종 사용 변수를 확정하였다. 또한 Cronbach'α 값이 0.760에서 0.922 사이로 나타났고, 평균분산추출(AVE) 값이 0.605에서 0.802 사 이로 나타났고, 합성신뢰도(CR) 값도 0.821에서 0.924 사이로 나타났다. 이에 따 라 지표의 내적 일관성이 확보되었고 요인 적재량에 따라 수렴타 당성을 확보되었 다(<표 Ⅳ-3> 참조).
54356365
<표 Ⅳ-3>확인적 요인분석
마지막으로 판별 타당성 분석결과이다. 평가 대상이 되는 두 잠재요인 각각의 AVE의 제곱근과 그 두 잠재요인 간의 상관관계를 비교하여 두 AVE의 제곱근이 모두 상관관계보다 크다면 판별 타당성이 있다고 할 수 있다. 이를 통해 이 연구 에 사용된 개념들의 판별 타당성이 확보되었음을 확인할 수 있다(표Ⅳ-4 참조).
구성 변수 요인적재량 Cronbach'
s alpha AVE CR 전문성
전문성1 0.773
0.810 0.680 0.865 전문성2 0.738
전문성3 0.788 매력성
매력성1 0.660
0.778 0.634 0.838 매력성2 0.753
매력성4 0.798 오락성
오락성1 0.713
0.810 0.702 0.876 오락성2 0.829
오락성3 0.752 상호작용성
상호작용성1 0.706
0.760 0.605 0.821 상호작용성3 0.762
상호작용성4 0.685 지각된 가
치
지각된가치1 0.736
0.884 0.741 0.919 지각된가치2 0.885
지각된가치3 0.805 지각된가치4 0.814 지각된 위
험
지각된위험1 0.904
0.922 0.687 0.897 지각된위험2 0.810
지각된위험3 0.874 지각된위험4 0.876 구매의도
구매의도2 0.926
0.904 0.802 0.924 구매의도3 0.841
구매의도4 0.845
χ2 (p value)=348.846(0.000), df=209, CMIN/df=1.669, CFI=0.977, GFI=0.933, NFI=0.945, RMSEA=0.039
<표 Ⅳ-4> 구성개념 간 상관계수
*AVE **상관계수 ***상관계수 제곱