타당성 분석은 변수들이 각각 분리되어 고유한 특성을 측정하고 있는지 를 파악하는 것으로, 측정변수와 관련된 항목들이 잘 묶여지는지를 검증하 는 것이다. 본 연구에서는 요인별 변수들의 타당성을 검증하기 위해 요인 분석을 실시하였다.
요인적재치에 있어 일반적인 기준은 ± .3 이상이면 유의하다고 보는 견 해도 있지만 본 연구에서는 .5 이상인 경우를 적용하여 매우 높은 적재량 에 대한 유의성을 나타내고 있다.
요인분석에 있어 요인추출은 주성분분석(principle component analysis : PCA)법을 이용하였으며 요인회전에 있어서는 요인들 간의 상호독립성을 검증하는데 유용한 직교회전(varimax)법을 이용하였다. 이는 요인추출시 요인 수 및 정보손실을 최소화하는데 유용하기 때문이다.
그리고 변수들간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타 내는 KMO(Kaiser Meyer-Olkin)의 값은 .762로 나타나 요인분석을 위한 변수선정이 바람직함을 알 수 있다. 또한 요인분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 바트레드(Bartlett)의 구형성 검정치가 787.145이며 유의확률 값이 .000이므로 공통요인이 존재한다고 볼 수 있다.
이 같은 제약조건에 따라 검정한 모바일 콘텐츠 사용에 영향을 미치는 요인들의 타당성 검증결과는 <표 5-12>와 같다.
<표 5-12> 측정항목의 타당성 분석 결과
제 3 절 연구가설의 검증
모바일 콘텐츠 사용에서 태도에 대한 영향요인과 그 영향력 검증을 위하 여 본 연구에서는 모바일 콘텐츠 사용자 태도에 영향을 미치는 요인을 유 용성, 편리성, 접근성, 기기편이성으로 가정하였다. 이를 입증하기 위하여 다중회귀분석을 통해 독립변수가 모바일 콘텐츠 사용에 미치는 영향력을 분석하여 보았다.
가설을 검증하기 위해 먼저 일차적으로 모형에 투입된 모든 변수들 간의 상관관계를 검토함으로써 독립변수들 간에 상관관계가 존재하는지와 각 독립변수들과 종속변수간의 상관관계를 살펴보았다.<표 5-13> 또한 다중 회귀분석의 경우 다수의 독립변수가 모형에 투입됨으로써 다중공선성 (multicollinearity)의 위험이 높아지며 특히 사회과학의 경우 모형에 포함 된 개념들이 완전한 배타성을 갖기 어렵기 때문에 이러한 모형의 해석에 어려움을 내포하게 된다. 따라서 본 연구에서는 회귀계수들의 모형의 안정 성을 위해 독립변수들 간의 다중공선성 여부를 검사하였다.
다중공선성 문제와 관련하여 공차한계(tolerance)와 분산팽창요인(VIF)은 이를 판단하는 지표가 될 수 있다. 여기서 이들의 값 1을 기준으로 할 때 모두 기준치에 적합한 것으로 나타나고 있어 다중공선성 존재여부는 문제 되지 않는 것으로 판단할 수 있다.<표 5-14> 이러한 분석결과는 본 연구 의 실증분석을 위한 회귀분석의 결과가 의미가 있음을 나타낸다.