변수의 타당성을 분석하기 위해 요인분석(factor analysis)을 사용하였다. 타당성이란 측정 자체 도구 자체가 측정하고자 하는 개념이나 속성을 정확히 반영하고 있는지를 측정하는 것이다. 본 연구에서는 타당성 중에서 개념타당성(construct validity)을 알아보기 위한 방법으로 요인분석(factor analysis)을 실시하였다. 요인분석 방법은 주성분 분석을 사용하였고 요인회전 요인방식은 요인간의 독립을 가정한 Varimax 방식을 사용하였다. Varimax 방식은 탐색적인 요인들을 찾고 하나의 요인에 의해서만 높게 적재되는 변수의 수를 줄이기 때문에 요인의 해석을 용이하게 해주는 장점이 있다.
본 연구에서는 SPSS 25.0을 이용하여 주성분 분석, Varimax 방식에 의한 회전, 고유값 1.0 이상을 기본으로 요인분석을 실시하였다. 변수간의 상관관계를 나타내는 요인 적재치(factor loading)값은 0.4이상인 경우를 유의한 것으로 간주하고 0.5가 넘으면 아주 중요한 변수로 본다.
한류문화컨텐츠, 한국 관광이미지, 관광서비스 만족도, 방문의도에 대한 타당성 검증을 실시한 결과, <표 4-3>과 같이 총 6가지 요인으로 도출되었다. 전체 30개의 문항을 탐색적 요인분석로 분석한 결과, 일차적으로 문항이 3개 제거되었다. 이차적으로 전체 27개의 문항에 대한 요인분석을 실시한 결과, K-Pop 5문항, K-Drama 4문항, K-Food 5문항, 한국 관광이미지 5문항, 관광서비스 만족도 4문항, 방문의도 4문항으로 추출되었다.
요인의 고유값이 모두 1.0이상이고, 요인의 총 분산은 전체 분산의 68.791%를 차지하고 있으며, 표본의 적정성을 측정하는 KMO(표준형성 적절성)은 0.897로서 요인분석을 위한 변수들의 선정이 적합하다 할 수 있다. 또한 각 측정항목들의 적재값이 최소 0.528이상으로 요인의 집중타당성 적합한 것으로 파악되었다. 요인 1는 한국음악와 관련된 문항들로서 ‘K-Pop’라고 명명하였으며, 요인 2는 ‘한국 관광이미지’, 요인 3는 한국음식과 관련된 문항들로 구성되어 있어 이를 ‘K-Food’로 명명하였다. 요인 4는 ‘방문의도’라고 명명하였다. 요인 5는 한국영화와 한국드라마 관련된 문항들로서 ‘K-Drama’라고 명명하였고 마지막으로 요인 6은 ‘관광서비스 만족도’라고 명명하였다.
<표 4- 3> 요인분석
성분
1 2 3 4 5 6
K-Pop A2 .751 .011 .091 .172 .188 .033
A5 .744 .017 .181 .112 .234 .085
A1 .741 .221 .232 .197 .179 .135
A3 .731 .239 .217 .281 .182 .179
A4 .528 .299 .242 .335 .246 .093
한국 관광이미지 D3 .087 .876 .089 .032 .064 .161
D2 .138 .756 .022 .053 .213 .226
D4 -.005 .734 .199 .286 .151 .131
D5 .168 .715 .287 .269 .105 .199
D6 .263 .588 .354 .307 .094 .052
K-Food C4 .182 .195 .797 .137 .081 .067
C2 .218 .095 .779 .068 .209 .104
C3 .263 .223 .763 .120 .097 .128
C5 .302 .324 .623 .096 .039 .151
C1 -.157 -.069 .612 .164 .422 -.050
방문의도 F1 .278 .216 .077 .772 .035 .158
F3 .064 .193 .243 .751 .255 .162
F2 .301 .236 .096 .743 .132 .155
F4 .269 .036 .125 .606 .279 .205
K-Drama B3 .176 .126 .175 .081 .796 .160
B2 .267 .089 .193 .168 .752 .045
B5 .401 .268 .080 .267 .662 .044
B4 .366 .278 .153 .189 .580 .045
관관서비스 만족도
E4 -.020 .180 .089 .062 .125 .807
E3 .005 .096 .274 .200 .000 .659
E5 .301 .164 -.154 .162 .140 .653
E2 .273 .333 .145 .225 -.023 .571
Eigen값 10.533 2.245 1.954 1.397 1.291 1.181
분산 % 39.011 8.316 7.236 5.108 4.746 4.373
누적 % 39.011 47.328 54.564 59.672 64.418 68.791
KMO=.895,Bartlett의 구형성 검정치=4644.251, 유의확룰=.000
제 3 절 변수의 상관관계 분석
상관분석은 사물간의 상관관계의 강도에 따라 상관관계가 있는지에 대한 여부를 연구하는 통계적 방법이다. 이어 선형상관분석은 두 변수 사이의 상관관계 강도와 방향을 연구하는 방법으로 이에 대한 주요 목적은 변수들 사이의 관계의 밀접도를 연구하는 것이다. 따라서 통계적 분석에서 상관 계수는 흔히 두 변수 사이의 선형 관계의 긴밀도를 설명하는데 사용된다.
피어슨 상관계수는 r로 표기하며, 이는 -1부터 1까지의 값을 취할 수 있는데 일반적으로 r의 절대값이 0.3 이하이면 약한 상관관계를 나타내고 0.3과 0.7사이이면 뚜렷한 선형관계를, 그리고 0.7과 1.0사이이면 강한 선형관계로 해석한다(원태연, 정성원, 2006).
상관계수가 0.90이상이면 두 변수가 거의 같다고 볼 수 있으므로 변수의 제거를 심각히 고려해야 하는데, 본 연구에서 사용될 상관계수 행렬에서는 0.90이상의 변수가 없는 것으로 나타났다. 각 변수 간 상관관계를 분석한 결과, 0.01수준에서 유의한 상관관계가 존재 하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 각기 변수들 간의 연관성을 분석하기 위해 피어슨 상관계수(pearson correlation coefficient)를 활용하였으며, 각각의 측 정변수들 간의 상관분석을 실시하였다. 다음 <표 4-4>과 같에서는 분석결과 K-Pop과 K-Drama간의 상관관계 r=0.638, p=0.000으로 상관관계 중 가장 높은 정(+)적 상관관계를 나타냈다. 반대로 K-Food와 관광서비스 만족도는 r=0.336, p=0.000으로 가장 낮은 정(+)적 상관관계를 보였다.
<표 4- 4> 변수의 상관관계분석
K-Pop K-Drama K-Food
관광 이미지
관광서비스 만족도
방문 의도
K-Pop 1
K-Drama .638*** 1
K-Food .518*** .498*** 1
관광이미지 .473*** .462*** .477*** 1
관광서비스 만족도 .431*** .348*** .336*** .516*** 1
방문의도 .607*** .545*** .448*** .512*** .502*** 1
*P<.05, **P<.01, ***P<.001
제 4 절 가설의 검증
선형회귀분석은 수학 통계의 차원에서 회귀분석을 사용하는 것이며, 그 목적은 두 개 혹은 그 이상의 변수의 상관관계의 방향과 강도를 이해하고, 특정 변수를 관찰하여 연구자가 흥미를 가질 수 있는 변수를 예측할 수 있도록 수학적인 모델을 만들기 위함이다. 또한 회귀 분석 방법은 회귀 분석 방법을 사용해 두 개 혹은 그 이상의 변수 사이의 정량적 관계를 결정하는 것이다. 따라서 회귀모델의 확립을 통해 변수 사이의 특정 형태에 대한 상관관계를 분석하고 변수 사이의 인과관계를 결정할 수 있는 것이다. 다중공선성은 선형회귀모형의 해석 변수간의 정확한 상관관계나 높은 상관관계가 있기 때문에 모형추정이 왜곡되거나 정확하게 추정하기 어렵다는 것을 의미한다. 그리하여 일반적으로는 공차한계(Tolerance)가 0.1보다 크고, VIF(Variance Inflation Factor)가 3보다 작다면 다중공선성에 문제가 없다고 판단한다.