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Jarvenpaa and

가설 5- 3 온라인 커뮤니티 정보특성인 상호작용성이 신뢰성에 미치 는 영향은 예방초점 소비자보다 향상초점 소비자가 더 클

Ⅳ. 실증분석

성별

남 187 51.7 51.7

여 175 48.3 100.0

합계 362 100.0

나이

20대 271 74.9 74.9

30대 68 18.8 93.6

40대 16 4.4 98.1

50대 이상 7 1.9 100.0

Ⅳ. 실증분석

1. 표본의 특성

응답자의 인구통계적 특성은 성별, 나이, 학력, 직업으로 구분하여 정리하였으 며, 인터넷 사용 특성은 하루 평균 인터넷 사용시간, 온라인 커뮤니티 활동시간, 일주일 중 온라인 커뮤니티 방문 횟수, 온라인 커뮤니티 참가동기로 구분하였다.

응답자의 인구통계적 특성을 정리하면 다음과 같다.

첫째, 응답자의 성별은 남성 187명 51.7%, 여성 175명 48.3%이다.

둘째, 나이는 20대가 271명 74.9%로 가장 많은 비율을 차지하였고, 30대 68명 18.8%, 40대 16명 4.4%, 50대 이상 7명으로 1.9%를 차지하였다.

셋째, 학력은 대졸(재학중)이 300명 82.9%로 가장 많은 비율을 차지했고, 그 다 음으로 대학원졸(재학중)이 차지하였다.

넷째, 직업은 243명 67.1%로 학생이 가장 많은 비율을 차지하였고, 회사원은 64명으로 17.7% 였다.

<표 Ⅳ-1> 표본의 인구통계학적 특성

합계 362 100.0

학력

고졸 12 3.3 3.3

대졸(재학중) 300 82.9 86.2

대학원졸

(재학중) 50 13.8 100.0

합계 362 100.0

직업

학생 243 67.1 67.1

회사원 64 17.7 84.8

전문직 29 8.0 92.8

판매/서비스직 13 3.6 96.4

기타 13 3.6 100.0

합계 362 100.0

표본의 인터넷 사용 특성은 다음과 같다.

첫째, 하루 평균 인터넷 사용시간은 1시간 이상∼2시간 미만이 125명 34.5%로 가장 많았고, 그 다음은 3시간 이상이 108명 29.8%로 많았다.

둘째, 하루 평균 온라인 커뮤니티 활동 시간은 1시간 미만이 166명 45.9%로 가 장 많은 비율을 차지하였고, 그 다음은 1시간 이상∼2시간 미만이 109명으로 30.1%를 차지하였다.

셋째, 온라인 커뮤니티에 참여하게 된 동기를 보면 정보습득이 220명 60.8%로 가장 많았는데, 온라인커뮤니티의 참가 동기가 주로 정보습득을 위한 것임을 알 수 있다.

구 분 빈 도(명) 퍼센트(%) 누적퍼센트

2. 신뢰성 및 타당성 분석

본 연구는 모델의 분석도구의 신뢰성과 타당성을 분석하기 위해 신뢰도 분석 과 탐색적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석은 요인추출방법으로 주성분 분석 방법을 사용하였으며, 요인 적재치의 단순화를 위하여 배리맥스(Varimax) 방식으로 요인회전을 하였다.

<표 Ⅳ-3>는 요인분석 결과이다. 척도 순화과정을 통하여 변수의 일부항목을 제거하였다. 총 34개의 문항 중에서, 이론적으로 맞지 않게 적재된 8개의 문항을 삭제하고 26개의 문항을 분석에 이용하였다. 신뢰성은 7개 문항 중에서 2개의 문 항을 제거하여 5개의 문항, 동의성은 5개 중 1개의 문항을 제거하여 4개의 문항, 구전수용은 6개의 문항 중 2개의 문항을 제거하여 4개의 문항, 구전확산은 6개의 문항 중 1개의 문항을 제거하여 5개의 문항, 생생함은 5개의 문항 중 2개를 제거 하여 3개의 문항을 이용하였다.

신뢰도는 Cronbach α값이 0.6 이상이면 신뢰도가 있다고 판단한다. 따라서 모 든 문항이 0.7 이상이므로 신뢰도가 있다고 판단한다.

그리고 분류된 요인들의 타당성을 검토하기 위하여 KMO와 Bartlett의 구형성 검정을 실시하였다. KMO와 Bartlett의 구형성 검정은 모든 항목들의 적정 수준 의 개별적인 상관관계에 대한 검토로서, KMO값이 1에 가까울수록 요인분석에 적합한 변수들로 구성되어 있다고 할 수 있다(주안나, 2011). KMO 값이 0.09 이 상이면 상당히 좋은 편, 0.80~0.89는 꽤 좋은 편이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 는 표 <Ⅳ-4>에서 보면 알 수 있듯이, KMO값이 0.885로 꽤 좋은 편이라 볼 수 있다.

항 목 탐색적 요인분석 신뢰도

Eigen-value 3.4 3.22 3.03 2.89 2.78 2.39 분산설명(%) 10.94 10.40 9.77 9.33 8.98 7.71 누적분산(%) 10.94 21.33 31.11 40.44 49.42 66.00

<표 Ⅳ-3> 요인분석 및 신뢰도분석