본 연구에서 표본의 성별, 연령, 학력, 거주 지역, 직업, 월 소득 등 인구통계학 적 특성과 인터넷 서비스 이용형태를 파악하기 위해 빈도분석을 실시한 결과가 다음<표 4-1>에 제시되어 있다.
표본의 인구통계학적 특성을 구체적으로 살펴보면, 응답자 205명중 남성이 87 명(42.4%), 여성이 118명(57.6%)을 차지하고 있으며, 여성 응답자는 남성 응답자 보다 많은 비율을 나타났다.
연령의 경우 20대가 104명(50.7%)으로 가장 많았고, 그 다음으로는 30대, 40대, 20대 미만, 50대로서 각각 59명(29.9%), 19명(9.9%), 17명(8.3%), 6명(2.9%)으로 나타났다. 학력의 경우 대졸이 134명(65.4%)로 가장 많아 비교적 학력이 높은 수 준임을 알 수 있었고, 그 다음으로는 고졸/대학(원)이상이 32명(15.6%), 종졸이 7 명(3.4%)으로 나타났다.
거주 지역에서는 상해지역(항주, 서주, 닝보)이 56명(27.3%)로 가장 많은 것으 로 분석되었으며, 북부지역(심양, 장춘, 대련, 하얼빈)/서부지역(내몽골, 란주, 산 시)이 33명(16.1%), 동부지역(청도, 남경)27명(13.2%), 중부지역(천진, 정주)21명 (10.2%), 북경(수도권)20명(9.8%)과 기타 지역15명(7.3%)으로 나타났다.
지업에서는 회사원은 55명(26.8%)로 가장 많았고, 그 다음으로는 학생은 51명 (24.9%), 자영업자는 41명(20.0%), 전문직은 16명(7.8%) 공무원은 15명(7.3%), 기 타 직업은 12명(5.9%), 서비스업은 8명(3.9%), 주부는 5명(2.4%), 퇴직은 2명 (1.0%)로 나타났다.
마지막으로 소득을 보면 50-100만원은 56명(27.3%), 100-150만원은 44명 (21.5%), 50만 미만은 43명(21%), 200만원 이상은 34명(16.6%) 150-200만원은 29 명(13.7%)으로 나타났고, 50-100만원이 가장 높은 비율을 차지하였다.
구분 빈도 비율(%)
구분 빈도수(명) 구성비율(%)
여행 포털 사이트 ctrip 43 21
qunar 26 12.7
fengwo 12 5.8
SNS wechat 33 16.1
QQ 4 1.9
블로그 시나웨이브 18 8.8
텅쉽웨이브 4 1.9
결측 값이 65 31.8
계 205 100
<표 4-2>는 정보 수집할 때 4번 5번을 선택한 사람을 표본으로 살펴보는 결 과이다. 여행 포털 사이트 중 가장 많이 이용하는 서비스는 ctrip이고 SNS중 가 장 많이 이용하는 서비스는 wechat이고 블로그 중 가장 많이 이용하는 서비스는 시나웨이브를 나타났다.
<표 4-2> 최다이용 인터넷 서비스
위에 <표4-2>를 보면 ctrip를 이용한 사람이 다른 서비스를 이용한 사람보다 훨씬 더 많기 때문에 본 연구에서는 ctrip에 대한 인구통계적 특성만 이용한다.
<표4-3>를 구체적으로 살펴보면, ctrip를 이용한 43명 사람중 남성이 18명 (41.9%), 여성이 25명(50.7%)을 차지하고 있다.
연령의 경우 20-29세가 24명(55.8)으로 가장 많았고, 학력의 경우는 대졸이 28명(65.1%)으로 가장 많이 분포를 보인다. 거주 지역에서는 상해지역(항주, 서 주, 닝보)이 16명(37.2%)으로 가장 많은 것으로 분석되었으며, 직업에는 회사원 이 가장 많은 인원수 12명(27.9%)을 나왔고 월 소득을 보면 50-100만원이 12 명(27.95) 가장 높은 비율을 나타냈다.
구분 빈도 비율(%)
1) 가설 1의 검증
가설 1: 중국인 개별관광객의 인구통계학적 특성에 따른 인터넷 서비스 이용형 태에는 차이가 있다.
가설1-1: 성별에 따른 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있다.
가설1-2: 연령에 따른 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있다.
가설1-3: 학력에 따른 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있다.
가설1-4: 거주 지역에 따른 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있다.
가설1-5: 직업에 따른 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있다.
가설1-6: 월 소득에 따른 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있다.
가설1을 검증하기 위해서 연구자는 T-test와 일원배치 분산분석(One Way ANOVA)을 이용하여 인구특성별에 따른 차이를 분석하였다. 가설1-1의 ‘성별에 따라 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있을 것이다’의 유의한 차이에 대한 검 증결과는<표4-4>과 같다. 성별에 따른 인터넷 서비스 이용시간에 대한 차이를 분석한 결과 여행 포털 사이트만 유의수준 P<0.1에서 차이가 없는 것으로 나타 났다. SNS와 블로그 유의수준P<0.1에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 성별 에 따라 인터넷 서비스 이용형태에는 차이가 있다는 것을 알 수 있다.
SNS를 사용하는 여자의 평균값이 3.53이다. 즉 여자는 평균 1일 SNS를 이용 하는 시간이 2-3시간 사이에 속한다. 남자의 평균값이 2.95이다. 즉 남자는 평 균 1일 SNS를 이용하는 시간이 2시간보다 약간 적은 것으로 나타난다. 블로그 를 사용하는 경우는 여자의 평균값이 2.31이다. 즉 여자는 평균 1일 SNS를 이 용하는 시간이 1-2시간 사이에 속한다. 남자의 평균값이 1.98이다. 즉 남자는 평균 1일 SNS를 이용하는 시간이 1시간보다 약간 적은 것으로 나타났다.
요인 연령 N 평균 표준편차 F값 유의확률 Scheffe
여행 포털 사이트
29세 이하(a) 121 3.50 1.177
2.216 .112
-30-49세(b) 78 3.53 1.159
50세 이상(c) 6 2.50 .837
합계 205 3.48 1.170
SNS
29세 이하(a) 121 3.14 1.362
.010 .990
-30-49세(b) 78 3.12 1.339
요인 성별 N 평균 표준편차 t값 유의확률
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
가설 1-2의 차이에 대한 검증결과는 <표 4-5>과 같으며, 연령에 따른 인터넷
50세 이상(c) 6 3.17 1.169
합계 205 3.13 1.342
블로그
29세 이하(a) 121 2.83 1.234
5.130 .007** a>b 30-49세(b) 78 2.36 1.139
50세 이상(c) 6 1.83 .983
주) *:P<0.1 **:P<0.05 ***:P<0.01
주) 사후검증은 Scheffe 다중검정결과로 그룹간의 차이를 나타냄
서부지역(c)
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
주) 사후검증은 Scheffe 다중검정결과로 그룹간의 차이를 나타냄
사이트
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
주) 사후검증은 Scheffe 다중검정결과로 그룹간의 차이를 나타냄
요인 직업 N 평균 표준편차 F값 유의확률 Scheffe
퇴직자)
기타 12 2.42 1.443
합계 205 2.17 1.384
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
주) 사후검증은 Scheffe 다중검정결과로 그룹간의 차이를 나타냄
가설 1-6의 차이에 대한 검증결과는 1인당 월 소득수준에 따른 인터넷 서비스 이용에 대한 차이를 분석한 결과 여행 포털 사이트와 SNS, 블로그는 유의수준 P<0.1에서 차이가 없는 것으로 나타났다. 즉, 월 소득수준에 따라 인터넷 서비 스를 이용 하는 것에는 차이가 없었다.
2) 가설 2의 검증
가설2-1: 인터넷 서비스 이용 빈도 및 이용시간과 관광행태 간 관련성이 있다.
가설 2-1을 검증하기 위해서 연구자는 일원배치 분산분석(One Way ANOVA) 과 교차분석을 이용하여 관광행태와 인터넷 서비스를 이용형태에 대한 관계를 분석하였다. 중국인 개별 관광객을 대상으로 ‘인터넷 서비스 이용 빈도 및 이용 시간과 관광행태 간에는 유의적인 관련성이 있을 것이다’의 주요 관계를 확인하 기 위해 카이제곱 분석을 실시한 결과 다음<표 4-9>과 같은 결과를 보였다. 이 를 통해 여행 포털 사이트나 블로그를 통해 정보수집 시 이용 빈도가 낮은 집단 과 높은 집단 모두 방문횟수와 교통수단에서 관계가 없는 것을 나타나는 것을 확인할 수 있었다. SNS를 통해 정보수집 시 이용 빈도가 낮은 집단과 높은 집단 모두 방문횟수와 교통수단에서 관련성이 있는 것을 나타나는 것을 확인할 수 있 었다. 인터넷 서비스의 이용시간을 1일 1시간미만, 1일 1-3시간미만, 1일 3시간 이상으로 세 집단에 따라 나누어, ‘인터넷 서비스 이용시간과 관광행태에 유의적 인 관련성이 있을 것이다.’의 주요 차이를 확인하기 위해 카이제곱 분석을 실시 한 결과 다음<표 4-9>과 여행 포털 사이트나 SNS를 통해 정보수집 시 이용 빈 도가 낮은 집단과 높은 집단 모두 방문횟수에서 관련성이 있는 것으로 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 블로그를 통해 정보수집 시 사용빈도가 낮은 집단과 높
관광행태
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
주) 0셀(.0%)은(는) 5보다 작은 기대 빈도를 가지는 셀입니다.
관광행태
민박
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
SNS에서 관광정보의 영향 정도와 관광행태의 관계를 <표 4-11>에서 나타 냈다. SNS에서 교통, 쇼핑, 자연관광지 및 문화관광지에 관한 정보의 영향정도와 교통수단 사이에 관련성이 있었다. 또한 교통, 자연관광지 및 문화관광지에 관한 정보의 영향정도와 숙박시설 사시에 관련성이 있다.
<4-11> SNS에서 관광정보의 영향 정도와 관광행태의 관련성
기타
p .031* .892 .063* .017*
관광행태
숙박시설 음식 쇼핑
영향이 낮은
영향이 높은
영향이 낮은
영향이 높은
영향이 낮은
영향이 높은
방문횟수
1회 116 22 108 30 106 32
2회 이상 48 19 44 26 47 20
p .030* .040* .195
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
블로그에서 관광정보의 영향 정도와 관광행태의 관계를 <표 4-12>에서 나 타냈다. 블로그에서 숙박시설, 음식 및 쇼핑에 관한 정보의 영향정도와 방문횟수 사이에 관련성이 있었다.
<4-12> 블로그에서 관광정보의 영향 정도와 관광행태의 관련성
주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
인구통계학적 특성 N 여행포털사
이트(평균) SNS(평균) 블로그(평균)
연령
29세 이하(a) 121 3.50 3.14 2.83
30-49세(b) 78 3.53 3.12 2.36
50세 이상(c) 6 2.50 3.17 1.83
3. 연구가설의 검증 해석
1)가설1에 대한 요약
중국인 개별관광객의 인구통계학적 특성에 따른 인터넷 서비스 이용형태에는 차이에 과한 가설 검증결과 <표 4-13> <표 4-14>과 같다.
우선 <표 4-13>를 살펴보면 인구통계학적 특성 중 연령과 거주 지역에 따라 서 인터넷 서비스를 통한 정보수집 시 이용 빈도의 차이가 있는 것으로 나타났 다.
연령에 따라 정보수집 시 인터넷 서비스를 통한 이용 빈도는 블로그에서 차이 가 있는 것을 나타났다. 블로그를 이용한 의사결정에서는 29세 이하 2.83, 30-49세 2.36로 차이가 유의했다(p=0.007).
성별에 따라 SNS와 블로그를 이용시간에서 여자가 남자보다 많다는 결과가 나타났다. SNS이용시간에서는 남자 2.95, 여자 3.53로 차이가 유의했으며 (p=0.008), 블로그 이용시간에서는 남자 1.98, 여자 2.31로 차이가 유의했다 (p=0.07). 거주 지역에 따라서 의사결정시 인터넷 서비스를 이용한 경우에서는 SNS의 경우가 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. SNS를 이용한 의사결정에 서는 북경 및 중부지역 3.048, 상해 및 동부지역 3.12, 북부 및 서부지역 등 2.77로 차이가 유의했다(p=0.05).
<표 4-13> 인구통계학적 특성에 따른 인터넷 서비스 이용 빈도의 차이
유의확률(Scheffe) .112 .990 .007**
(a>b)
거주지역
북경 및 중부지역(a) 74 3.51 3.338 2.57
상해 및 동부지역(b) 83 3.61 3.12 2.72
북부 및 서부지역(c) 48 3.21 2.77 2.54
유의확률(Scheffe) .154 .050*
(a>c) .631 주) *:P<0.1. **:P<0.05 ***:P<0.01
주) 사후검증은 Scheffe 다중검정결과로 그룹간의 차이를 나타냄
또한 <표 4-14>를 살펴보면 인구통계학적 특성 중, 학력, 거주 지역 및 직업 에 따라 인터넷 서비스를 이용한 시간에는 차이가 있는 것으로 나타났다.
학력에 따라 인터넷 서비스를 이용한 의사결정 중에서 블로그의 경우 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 블로그를 이용한 의사결정에서는 중졸 3.57, 고졸
학력에 따라 인터넷 서비스를 이용한 의사결정 중에서 블로그의 경우 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 블로그를 이용한 의사결정에서는 중졸 3.57, 고졸