측정항목의 신뢰성 및 요인분석

본 연구에서는 복수 문항들로 측정한 변수들의 신뢰성과 타당성을 확인하기 위해서 척도별로 탐색적 요인분석 통계 기법을 이용해 척도순화를 수행했다. 신 뢰성을 측정하는 방법에는 재검사법(Test-Retest Method), 복수양식법 (Parallel-Forms Technique), 반분법(Split-Half Method), 내적일관성(Internal Consistency Method) 등이 있는데 이 중 가장 많이 사용되는 방법이 내적일관성 에 의한 방법이다.

내적일관성은 하나의 구조를 여러 항목으로 측정했을 때 항목들이 일관성 혹 은 동질성을 갖는가를 평가하는 것이다.

내적일관성은 Cronbach의 alpha 계수를 이용하여 항목들 간의 상관관계로써 평가되는데, 항목들 간의 상관관계가 높을수록 내적일관성이 높다. Cronbach의 alpha 계수는 0에서 1사이의 값을 가지며 0.6 이상이면 수용할 만한 것으로 여겨 진다. 그러나 0.6보다 작으면 내적일관성이 결여된 것으로 받아들여지며, 이 경우 Cronbach의 alpha 계수의 크기를 저해하는 항목들을 제거함으로써 전체 신뢰도 를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 일반적으로 동일 개념을 측정하기 위해서 크론바하 알파계수(Cronbach's alpha)를 이용한 내적일관성 검증을 실시했다.

요인분석의 적합성을 검증하기 위해서는 Kaiser(1970)의 표본 적합성을 이용했

는데, 이를 통해 변수들 내부의 상관관계 정도를 살펴보았다. 표본 적합성이 0.8 이상을 나타내면 상당히 좋으며, 0.4 미만의 값을 보이면 요인분석을 실행하기에 는 어려운 값으로 간주하고 있다. 순화과정은 개별 측정척도들의 단일 차원성을 전제로 하는 측정척도를 검토했고, 요인분석을 통하여 고유 값이 1 이상이 되는 변수를 파악해, 요인적재치가 0.4 이상 중복 적재된 경우와 공통성

(Communiality)이 0.4 이하인 항목을 제거하여 신뢰성을 검토했다. 또한, 이들 항목 중 크론바하 알파계수가 0.6 이상이 되는 항목을 사용했다.

1) 관광 목적지 브랜드 개성 척도에 대한 신뢰성 및 요인분석

브랜드 개성에 대한 요소는 아직까지 관광목적지에 적용시킬 수 있는 개성의 척도가 국제적으로 인증된 것이 없어, 일반 제품의 개성 척도에 쓰이는 Aaker의 BPS(Brand Personality Scale)을 기준으로 연구에 적용하였다. 본 연구자는 관광 목적지에 맞는 브랜드 개성 척도를 발굴해 내고자 원래 Aaker의 5가지 요인에 포함된 42가지 항목을 기준으로 Aaker가 연구한 일본의 브랜드 개성 요인에 새 롭게 들어간 1개의 요인인 ‘Peacefulness’와 2개의 항목을 덧붙여 브랜드 개성 총 44개 항목을 대상으로 설문내용을 작성했다. 전체 신뢰도 분석 후 여러 차례 요 인분석을 반복 실행했다. 그 결과 공통성과 신뢰도가 낮은 개성 22개 항목을 제 거하고 Aaker의 브랜드 개성 모형의 5가지 요인 중 하나를 줄여 총 4개 요인에 속하는 22개 항목을 관광목적지 개성으로 도출하여 <표 4-3>의 결과를 산출하 였다. 구체적으로 살펴보면, 표본 적합도를 검증하는 KMO값이 .893, 표본이 이 론적 분포에 얼마나 적합한지를 검정하는 카이 제곱(Chi=Squrare) 값이 2854.132 (sig=.000)으로 유의했다. 이것은 변수들이 서로 독립적이지 않은 상태에 있음을 의미하며, 변수들 간의 상관관계가 존재하기 때문에 요인분석이 가능함을 나타내 고 있는 것이다.

<표 4-3> 관광 목적지 개성 척도에 대한 신뢰성 및 요인분석 결과

KMO= .893 Chi-Square=2854.182 sig= .000 총 분산설명력=68.29%

제 1 요인은 자유롭다 , 즐겁다 , 야외 지향적이다 , ‘매력적이다’, ‘강인

각 47.35%, 12.07%, 4.89%, 3.98%로 총 분산설명력이 68.29%로 나타났다.

또한 신뢰도 계수를 살펴보면 모두가 0.6 이상으로 내적일관성이 확보됐다고 말할 수 있다.

2) 관광객 만족도에 대한 신뢰성 및 요인분석

만족도에 대한 요소는 측정된 4개의 항목을 대상으로 요인분석을 실시했다. 전 체 신뢰도 분석 후 2번의 요인분석을 반복 실행했으며 그 결과 모든 항목에서 적재치와 공통성이 기준치 이상으로 검출됨에 따라 4개 항목 <표 4-4>와 같이 하나의 요인으로 검출되었다. 구체적 결과로 첫째, 표본 적합도를 검증하는 KMO값이 .822, 표본이 이론적 분포에 얼마나 적합한지를 검정하는 카이 제곱 (Chi=Squrare) 값이 648.786(sig=.000)로 유의했다.

<표 4-4> 관광객 만족도에 대한 신뢰성 및 요인분석 결과

요 인 평균 적재치 공통성 고유값

(분산%) 신뢰계수

관광객 만족도

전반적으로 만족한다. 4.12 .911 .829

3.079

(76.97%) .900 다른 사람에게 추천할 것이다 4.14 .880 .775

기대했던 것 이상으로 좋았다. 3.96 .861 .742 다른 관광지보다 관광하기 적합하다. 3.92 .856 .733

KMO= .822 Chi-Square=648.786 sig= .000 총 분산설명력=76.97%

관광만족 요인은 전반적으로 만족 한다 , 다른 사람에게 추천할 것이다’, 기대했던 것 이상으로 좋았다 , 다른 관광지 보다 관광하기 적합하다 등 4개 항목으로 구성됐으며 ‘관광객 만족’으로 명명했다. 이 요인의 고유값은 3.079이고 분산설명력이 76.97%로 나타났다. 또한 신뢰도 계수를 살펴보면 0.7 이상으로 내 적일관성이 확보됐음을 확인 할 수 있다.