IV. 결과분석
2. 타당성 검증
타당성은 측정도구 자체가 측정하고자 하는 개념이나 속성을 정확히 반영할 수 있는 가에 관한 것이며 측정하려고 하는 개념을 어떻게 정의하였으며 이 개념적 정의를 어 떻게 조작적으로 정의하였는가에 상당한 영향을 받는다147). 따라서 많은 항목들로 특 정한 개념이나 현상을 측정한 경우 과연 각 변수들이 동일한 개념을 측정하였는지를 확인할 필요가 제기된다.
147) 채서일, 「사회과학조사방법론」2판, 학현사, 1999.
타당성의 종류에는 내용타당성, 기준에 의한 타당성, 개념 타당성이 있다. 내용타당 성은 측정도구 자체가 측정하고자 하는 속성이나 개념을 측정할 수 있도록 되어 있는 가를 평가하는 것으로 측정도구가 측정대상이 가지고 있는 무수한 속성들 중 일부를 대표성 있게 포함하고 있으면 내용타당성이 높다고 할 수 있다. 기준에 의한 타당성 은 측정도구와 측정결과간의 관계에 관심을 두는 것으로 통계적인 유의성을 평가하는 것이라 할 수 있다. 즉 연구하려는 속성을 측정해 줄 것으로 알려진 기준과 측정도구 의 측정결과인 점수간의 관계를 비교함으로써 타당도를 파악하는 방법이다. 개념타당 성이란 측정도구가 실제로 무엇을 측정도구에 의해서 적절하게 측정되었는가에 관한 문제이다. 이러한 개념타당성은 측정값 자체보다는 측정하고자 하는 속성에 초점을 둔 측정의 타당성이라 할 수 있으므로, 개념타당성은 논리적인 분석과 이론적인 체제 하에서 개념간의 관계를 밝히는데 중점을 두고 평가되며 이론의 구축에 매우 중요하 게 고려되어야 한다.
본 연구에서는 내용타당성을 높이기 위해 철저한 이론적 고찰과 함께 전문가의 자문 을 받았으며, 예비조사를 통하여 필요한 부분에 대한 수정을 하였다.
타당성 검증은 위한 요인분석시 요인을 추출하기 전에 요인분석 사용이 적합한가에 대한 여부를 파악하는데 이를 위해 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 측도의 KMO와 Bartlett을 먼저 검증해야 한다. 여기서 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 측도는 변수쌍들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 정도를 나타내는 것으로 이 측도의 값이 적으면 요인분석을 위한 변수들의 선정이 좋지 못함을 의미한다. KMO의 값이 .90 이면 상당히 좋은 것이며, .80 이상이면 꽤 좋은 것이며, .70 이상이면 적당한 것 이며, .60 이상이면 평범한 것이며. .50이상이면 바람직하지 못한 것이다. 그리고 .50 미만이면 받아들일 수 없는 것으로 판정된다. 또한 요인분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 구형검정치는 ‘상관행력이 단위행력이다’라는 귀무가설을 검정하 기 위한 것으로써 귀무가설이 기각되지 않으면 요인분석 모델을 사용할 수 없다148). 본 연구에서는 요인을 추출하기 위해 주성분분석(principal components analysis)을 사용하였다.
148) 정충영․최이규, 「한글용 SPSS 10.0 SPSS WIN을 이용한 통계분석」, 무역경영사,
2002.
<표 4-5 > 관광만족도 측정항목의 KMO와 Bartlett의 검정 표준형성 적절성의 Kaiser-Meyer-Olikin 측도 .828
Bartlett의 구형성 검정
근사 카이제곱 1164.913
자유도 6
유의확률 .000
선행연구에 의해 관광만족도 측정척도 측정항목의 요인분석 사용시 적합도를 판단하기 위한 KMO와 Bartlett의 검정을 실시한 결과, KMO의 값이 .828으로 꽤 좋은 것으로 나 타났으며, Bartlett의 구형검정에서는 검정치가 1164.913이고, 이 값의 유의수준이 .000으 로 나타나 요인분석의 사용이 적합하며 공통요인이 존재한다고 결론을 내릴 수 있다.
또한 공통성에 관한 내용으로 각 변수의 초기값과 주성분 분석에 의한 각 변수의 추출 값을 분석한 결과 각 변수들의 공통성이 모두 .808 이상이므로 80% 이상 설명된다. 또한 분산설명력이 84.166이다.
본 연구의 관광만족도 측정항목에 대한 요인 분석 결과는 <표 4-6>과 같다.
<표 4-6> 관광만족도에 대한 요인분석 결과
측 정 항 목 아이겐값 요인
적재량 공통성 분산
설명력
해설활동 때문에 관광자원에 만족하였다.
3.367 .937 .814 84.166해설활동 때문에 이곳을 이해하는데 도움이 되었다.
.931 .877해설활동 때문에 이곳에 대해 더 자세히 알게되었다.
.902 .868해설활동 때문에 정확한 지식을 얻게 되었다.
.899 .808해설활동시 혼잡지각 측정항목에 대한 타당성을 측정하기 위해 요인분석을 실시한 결과는 다음과 같다.
선행연구에 의해 혼잡지각 측정척도 측정항목의 요인분석 사용시 적합도를 판단하기 위한 KMO와 Bartlett의 검정을 실시한 결과, KMO의 값이 .739으로 꽤 좋은 것으로 나
타났으며, Bartlett의 구형검정에서는 검정치가 643.071이고, 이 값의 유의수준이 .000으로 나타나 요인분석의 사용이 적합하며 공통요인이 존재한다고 결론을 내릴 수 있다.
또한 공통성에 관한 내용으로 각 변수의 초기값과 주성분 분석에 의한 각 변수의 추출 값을 분석한 결과 각 변수들의 공통성이 모두 .803 이상이므로 80% 이상 설명된다. 또한 분산설명력이 84.265이다.
<표 4-7> 해설활동시 혼잡지각 측정항목의 KMO와 Bartlett의 검정 표준형성 적절성의 Kaiser-Meyer-Olikin 측도 .739
Bartlett의 구형성 검정
근사 카이제곱 643.071
자유도 3
유의확률 .000
<표 4-8> 해설활동에 대한 혼잡지각에 대한 요인분석 결과
측 정 항 목 아이겐값 요인
적재량 공통성 분산
설명력