자료의 분석목적에 맞추어 다양한 분석방법을 사용하였다. 설문조사에 의해서 얻어진 자료는 사회과학 통계패키지인 SPSS WIN 10.0 통계패키지 프로그램을 이용하여 처리하였으며, 연구내용별 통계처리는 다음과 같다.
첫째, 인구통계적 변수, 여가활동참여 유형 및 여가제약 지각정도의 전반적인 경향을 파악하기 위하여 빈도분포 및 백분율, 평균 및 표준편차를 계산에 이 용하였다.
둘째, 조사대상 변수의 신뢰도를 알아보기 위하여 신뢰도분석을 실시하였고 신뢰성이 떨어지는 변수에 대해 제거하였다.
셋째, 신뢰도분석 후 신뢰성을 입증 받은 변수들의 여가활동참여 유형과 여 가제약 유형을 알아보고자 요인분석을 이용하여 유형별로 나누었다.
넷째, ‘인구통계학적 특성과 여가활동참여 유형 및 제약’과의 세부항목별 분 석함으로써 유의한 차이를 알아보기 위하여 일원배치분석분석(One-Way ANOVA)을 하였다.
제 4 장 실증분석
제 1 절 표본의 특성
본 실증분석에 이용한 자료의 사례수는 총 204개인데 이를 인구통계적 특성에 따라 살펴보면 <표 4-1>과 같다. 성별로 남성응답자가 52.0%로 여성응답자 48.0% 보다 많았고 연령별로는 70세∼75세 미만의 응답자가 43.1%%로 가장 많은 비율을 차지하였고 그 다음으로 65세∼70세 미만의 응답자가 30.9%, 75세 이상의 응답자가 26.0% 차지하였다.
학력별로는 고졸이 전체응답자의 40.2%로 가장 높은 구성비를 보였고 반면 대졸이상인 응답자도 35.3%로 상당히 높은 구성비를 보였으며 중졸이하가 24.5% 차지하였다.
응답자들의 현재 가족형태는 부부끼리 살고 있다고 답한 응답자가 전체의 52.5%로 가장 많았고 자녀가족과 함께 살고 있다고 답한 응답자가 24.5% 독신 이라고 답한 응답자도 18.1% 기타가 4.9%의 구성비를 보였으며 용돈별로는 월평균 10∼20만원 미만이라고 답한 응답자가 전체의 27.9%로 가장 많았고 반면 10∼20만원 미만인 응답자도 26.5%의 구성비를 보였으며, 그 다음으로 10만원 미만과 40∼50만원 미만인 경우가 15.7% 30∼40미만이 14.2%를 차지 하였다.
용돈원천별로는 자녀들로부터 받는다고 답한 응답자가 29.9%로 가장 많았고 스스로 번다와 연금이나 퇴직금을 활용한다, 배우자의 소득이라고 답한 응답 자가 각각 22.5%, 21.1%, 15.7%를 자치하였고 반면 정부의 보조금에 의존한다고 답한 응답자도 10.8% 차지하였다.
<표 4-1> 인구통계학적 요인에 의한 표본의 특성
제 2 절 분석도구의 신뢰성 및 타당성
신뢰성은 유사한 측정도구 혹은 동일한 측정도구를 사용하여 동일한 개념을 반복 측정했을 때 일관성 있는 결과를 얻는 것을 말한다. 즉 신뢰성은 안정성, 일관성, 예측가능성, 정확성, 의존가능성 등으로 표현될 수 있는 개념이다.
본 연구에서는 신뢰성을 높이기 위한 방법으로 내적 일관성의 Cronbach's alpha 계수를 이용하여 신뢰성을 평가하였다. 각 항목이 전체 신뢰도에 공헌 하는 정보를 평가하여 신뢰도를 떨어뜨리는 항목을 삭제함으로써 측정도구의 신뢰도를 향상시키게 되는 것이다.
이 방법은 사전조사를 통하여 신뢰도가 낮은 항목을 삭제한 뒤에 본 조사를 위한 측정도구를 개발할 때에 이용되기도 하며 조사가 끝난 뒤에 신뢰도가 낮 은 항목을 분석에서 제외시킬 때도 이용될 수 있다.
Nunnally에 의하면 일반적으로 탐색적인 연구분야에서는 alpha 계수가 0.60 이상이면 충분하고, 기초연구분야에서는 0.80 그리고 중요한 결정이 요구되는 응용연구 분야에서는 0.90 이상이어야 한다고 주장하였다94).
한편 요인분석은 상관관계가 높은 변수들끼리 동질적인 몇 개의 그룹으로 묶어주는 통계기법으로 측정도구의 타당성 검증에 이용되는 분석기법인데, 요 인분석에서 요인을 추출할 때에는 이론적 연구나, 분석결과 나타나는 공통성 (communality), 고유치(eigenvalue)를 기준으로 하는 경우, 그리고 총분산 등을 고려하여 결정하며, 일반적으로 사회과학분야에서 공통성은 0.4이상이고 고유치는 1이상이며 분산이 높을수록 정보손실은 적게 된다. 본 연구에서는 고유치 1을 기준으로 요인 분석한 결과 4개 요인이 추출되었다.
추출된 요인이 설명하는 분산이 클수록 그 요인이 전체 요인구성에 차지하는 비중이 크다는 것을 의미하는 총분산 설명력은 이들 여가활동 제약(장애) 유 형 4개요인과 관련한 총분산이 80.931%를 설명하고 있는 것으로 나타났다.
<표 4-2>는 여가활동 제약(장애) 유형에 대한 신뢰성 및 타당성을 분석한 표인데 전체 신뢰도는 0.8676이며, 제1요인은 0.8673, 제2요인은 0.7411이고, 제 3요인은 0.6에 다소 미치지 못하고 있다.
94) J. C. Nunnally, Psychometric Theory, Second Editin, McGraw-Hill, 1978, p.225.
<표 4-2> 여가활동 제약요인의 신뢰성 및 타당성
-KMO and Bartlett's Test KMO=0.598 Chi=368(d.f.=15, p=0.000)
각 변수의 변량 중 분석에 포함된 요인들에 의해 설명되는 공통분산의 비율인
인들에 의해 설명되는 공통분산의 비율인 공통성은 최저 0.531에서 최고 0.915를
고유치(Eigen Value) 4.721 2.444 1.544 1.098
-분산 36.315 18.797 11.880 8.446
-KMO and Bartlett's Test KMO=0.786 Chi=1583(d.f.=78, p=0.000)
또한 변수들간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 표본추출 적합검증 척도인 KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)의 값이 0.786으로 나타 났으며 요인분석 모형의 적합성을 나타내는 Bartlett의 구형성 검정치는 유의
확률이 0.000으로 나타나 본 요인분석에 이용한 변수들에 공통요인이 존재하는 것으로 해석된다.
각 요인별 구성변수는 <표 4-3>에 나타난 바와 같으며 본 연구에서는 제1 요인은 사교활동요인으로, 제2요인은 가정지향활동 요인, 제3요인은 오락활동 요인, 제4요인은 자기계발활동 요인으로 각각 여가활동의 유형을 구분하였다.