모바일 간편 결제서비스의 시스템과 사회특성이 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영 향을 분석하기 위해 본 연구에서는 구조방정식 방법을 사용하여 연구모형을 검증하였 다. 구조방정식모델(SEM: Structural Equation Model)은 경로분석, 회귀분석, 요인분석 이 합성되어 발전된 통계방법이다(배병렬, 2014)87). 본 연구에서는 당초 설계한 연구모 형에 따라 구조방정식 프로그램인 AMOS 24.0프로그램을 활용하여 본 연구의 연구모형 을 검증하였다.
구체적인 방법은 구성요소의 타당성 및 측정모델을 검증하기 위한 확인적 요인분석을 실시하였다. 측정모델 분석은 모든 잠재변수들과 측정변수에 대한 단일 차원성을 평가하 였다. 각 구성개념의 탐색적 요인분석 결과를 참고하여 측정변수를 다음도과 같이 그리 고, 모바일 결제 서비스의 시스템 특성의 편리성(5문항), 안전성(5문항), 경제성(3문항)과 사회 특성의 사회적 영향(5문향), 촉진조건(4문항) 및 고객만족도(3문항), 지속사용의도(3 문항)를 초기분석에 이용하였다.
<그림 13> 측정모델 수정 전 분석도
87) 배병렬(2014), "AMOS 17.0 구조방식모델링 : 원리와 실제," 서울, 청람.
구분 비표준화
계수 오차 표준화계수 t값 P값
편리성6 1.000 .688
편리성5 1.059 .067 .717 11.472 ***
편리성3 1.163 .067 .814 12.818 ***
편리성2 1.244 .074 .809 12.755 ***
편리성1 .957 .075 .657 10.597 ***
안전성6 1.000 .783
안전성4 .728 .067 .607 10.982 ***
안전성3 1.010 .067 .801 15.139 ***
안전성2 1.203 .074 .849 16.214 ***
안전성1 1.192 .075 .832 15.826 ***
경제성5 1.000 .777
경제성3 .979 .067 .811 14.585 ***
경제성2 .881 .067 .742 13.249 ***
사회영향6 1.000 .774
사회영향5 1.019 .077 .716 13.199 ***
사회영향4 1.011 .066 .810 15.284 ***
사회영향3 1.015 .070 .771 14.419 ***
사외영향2 1.099 .072 .808 15.249 ***
촉진족건7 1.000 .869
촉진족건6 1.005 .055 .828 18.406 ***
촉진족건5 1.001 .067 .724 14.950 ***
촉진족건4 .938 .057 .773 16.510 ***
만족도2 1.000 .815
만족도3 1.079 .073 .784 14.847 ***
만족도4 1.087 .074 .779 14.725 ***
지속사용1 1.000 .810
지속사용4 1.049 .070 .785 15.086 ***
지속사용5 .963 .073 .706 13.299 ***
CMIN/P값=835.537/.000, CMIN/DF=2.540, RMR=0.106, GFI=0.831, AGFI=0.792, RMSEA=0.070 CFI=0.910, NFI=0.861, IFI=0.911
<표 22> 측정모델 수정 전 분석결과
확인적 요인분석을 실시한 결과 다음 <표22>에서 보는 것과 같이 일부 적합도 지수에 부적합 결과가 나타났으며, 전반적으로 모델적합도가 낮은 것으로 볼 수 있다. 구체적으 로 본 연구모델에서 초기 분석결과 중에서 CMIN/DF 값이 2.540으로서 적합도는 양호 하다고 할 수 있다. 다만, 자유도에 chi-square 값과 관련된 적합도는 P값이 0.000로서 만족하지 못하는 판단으로 나타났지만 chi-square 검정에서 기각되었다는 것은 모델을 채택할 필요조건이지 충분조건이 아니기 때문에 모형적합여부를 판단한다면 다른 적합 도 지수도 참조하여야 된다. 절대적합지수의 RMR(원소 간 편균차이)은 0.106, AGFI(조 정부합지수)는 0.792로서 RMR(원소 간 편균차이)과 AGFI(조정부합지수)의 권장수준보 다 다소 낮아 보이고 또한 RMR(원소 간 편균차이)가 0.106로 나타났기 때문에 이 초기 측정모형의 적합성이 절대 부적합하다고 해석된다. 따라서 본 연구의 초기 측정모형은 수정할 필요가 있다.
측정모형 수정은 SCM 값 또는 회귀계수(요인적재량)의 통계적 유의성(C.R. 값 기준) 을 기준에 따라 수정이 필요하다. 따라서 본 연구는 측정모델의 적합도를 향상시켜기 위해 초기 측정모형 분석 결과 SMC 값을 기준으로 낮은 값부터 제거하였다. 수정한 결 과 초기 측정모형의 분석결과에 비해 Regression Weights는 모든 측정변수들의 C.R.값 의 절대치가 1.96이상의 수치를 나타나고 있으며, Regression Weights를 기준으로 제거 할 대상은 없다고 판정하였다. 수정 후의 측정모델 분석도는 다음과 같다.
<그림 14> 측정모델 수정 후 분석도
본 연구모델에서 수정된 측정모형은 CMIN/DF 값이 2.384 로서 적합도는 양호하다고 할 수 있다. 비록 자유도에 민간한 X² 값과 관련된 적합도는 P 값이 0.000 로서 만족하지 못 하였지만, 절대적합지수의 AGFI(조정부합지수), RMR(원소간 평균차이) 등 다른 절대적합지수와 CFI(비교적합지수), NFI(표준적합지수) 등 증분적합지수 모두 적합한 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 전체적인 모형의 적합도 분석 결과를 요약하면 다음의 <표 23 >와 같다.
구 분 Estimate S.E. 표준화 C.R. P 개념신뢰도 (C.R.)
CN3<---편리성 1.000 .836
0.751 CN2<---편리성 1.043 0.075 .811 13.859 ***
SF2<---안전성 1.000 .831
0.728 SF1<---안전성 1.113 0.087 .915 12.797 ***
EO5<---경제성 1.000 .769
0.754 EO3<---경제성 0.987 0.069 .810 14.336 ***
EO2<---경제성 0.901 0.068 .751 13.260 ***
SC6<---사회영향 1.000 .751
0.848 SC4<---사회영향 1.022 0.072 .794 14.257 ***
SC3<---사회영향 1.079 0.076 .795 14.277 ***
SC2<---사회영향 1.172 0.078 .836 15.071 ***
PO7<---촉진조건 1.000 .860
0.822 PO6<---촉진조건 1.021 0.057 .832 17.778 ***
PO4<---촉진조건 0.955 0.059 .778 16.125 ***
RU1<---지속사용 1.000 .845
0.720 RU4<---지속사용 1.050 0.066 .721 15.824 ***
ST2<---만족도 1.000 .836
0.748 ST3<---만족도 0.958 0.074 .812 12.981 ***
CMIN/P값=271.768/.000, CMIN/DF=2.384, RMR=0.054, GFI=0.912, AGFI=0.868, RMSEA=0.066 CFI=0.955, NFI=0.926, IFI=0.956
<표 23> 측정모델 수정 후 분석결과
개념신뢰도= ∑(표준화추정치수)² / { ∑(표준화계수)² + ∑(측정오차) }