타당성이란 측정하고자 하는 것을 실제로 측정해 내는 정도를 나타내는 것으로 그 평가방법에 따라 내용 타당성, 기준에 의한 타당성, 개념 타당성, 등 3가지로 나누어 진다. 내용 타당성이란 측정도구 자체가 측정하고자하는 속성이나 개념을 어느 정도 나 측정 할 수 있는가를 보여 주는 것으로서 측정하고자 하는 구성 개념의 조작적 정의의 적절성 여부를 판단하는 근거자료가 된다. 기준에 의한 타당성은 하나의 속성 이나 개념의 상태에 대한 측정이 미래 시점에 있어서의 다른 속성이나 개념의 상태 변화를 예측할 수 있는 정도를 의미한다. 개념 타당성은 한 개념이 다른 개념과 구별 되는 정도를 설명하는 것으로 요인 분석을 통해 설문 자체의 타당성을 양적으로 평
가할 수 있다.
요인분석은(factor analysis)은 연구분석 목적에 따라서 탐색적 요인분석, 확인적 요 인분석으로 나눈다. 탐색적 요인 분석(exploratory factor analysis)은 이론상으로 체 계화되거나 정립되지 않는 여구에서 연구의 방향을 파악하기 위한 탐색적인 목적을 가진 연구 방법을 의미한다. 반면에 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)은 이론적 배경 하에서 변수들간의 관계를 미리 설정해 놓은 상태에서 요인분석을 하는 경우를 말한다. 따라서 본연구의 요인분석은 이론적 고찰에 따른 변수들 간의 관계를 확인적인 요인분석을 행하였다.
본 연구에서의 요인분석에서는 적합성을 나타내는 지수로 Kaiser(1970;1974)의 표 본적합도를 산출하여 변수들 사이의 내부 상관관계의 정도를 함께 살펴보았다. 이 표 본의 적합도는 그 값이 0.9이상이면 분석에 아주 좋은 값이고, 0.8 이상이면 상당히 좋으며, 0.7 이상이면 적당한 것이며, 0.6 이상이면 평범한 것이며, 0.5 이상이면 빈약 한 값이다. 그리고 0.5 이하이면 요인분석을 실행하기 곤란한 값으로 알려져 있다. 따 라서 본 연구에서는 요인분석에서 첫째, 각 구성개념의 타당도를 높이기 위해 각 척 도에 포함된 항목들 가운데 관련 요인 적재값(factor loading)이 0.4 이상인 문항들만 가여 내었다. (Stevens, 1986)
둘째, 0.4 이상의 요인 적재값이 하나의 요인에만 적재되지 않고 다른 요인에도 함 께 적재 되어 항목들은 제거 하였다. 이는 표본의 수가 추가되거나 기타 이유가 발생 한다면 다른 요인에도 적재될 가능성이 크고 개념적으로 타당도가 불투명하기 때문 에 이러한 항목들은 제거하였다.
셋째, 공통성의 값도 0.4 미만이면 각 요인을 설명하는 해당 항목의 설명력이 부족 한 것으로 판단되어 이러한 변수도 제거하였다.
넷째, 각 요인의 척도 신뢰도 Cronbach(1951)의 알파계수에 의해 산출되었으며, 알 파값이 0.6이상인 척도를 수정개념 척도로 사용하였다.
다섯째, 적재된 항목들이 이론적 내지 내용적으로 정당성이 확보될 수 있는지를 검 토한 후 내용이 타당성이 결여되고 적합하지 않은 항목들은 제외시켰다.
본 연구에서 여가활동참여 유형의 타당성을 분석한 결과는 다음과 같다.
1) 여가활동참여 유형
<표 4-5> 여가활동참여 유형 항목의 요인분석 결과
요인명 측정항목 요인1 요인2 요인3 요인4 공통성
신체적 여가활동
x3 흥미목적인운동(개인적으로 좋아서 하는 운동) .846 .721
x1 건강을 위한 운동 .830 .698
x7 미용활동(다이어트, 등산 등) .692 .573
x4 음식 만들기, 집안 꾸미기 .504 .442
x2 휴식/수면(낮잠) .334 .197
사교적 여가활동
x15 친지 및 친구 만나기 .746 .612
x11 TV보기/라디오듣기 .675 .503
x16 커피숍, 노래방 가기 .621 .554
x12 쇼핑하기 .607 .471
지적 여가활동
x13 전시회, 전람회관람 및 참가 .731 .554
x9 교양독서, 신문 및 잡지 읽기 .659 .560
x6 외식하기 .600 .452
x5 음악감상, 영화관람 및 비디오 보기 .539 .540
정보․오락적 여가활동
x8 컴퓨터 게임하기 .797 .662
x10 인터넷 (검색, 통신 등)하기 .717 .728
Eigen-value 2.427 2.011 1.986 1.844
분산(%) 16.179 13.408 13.238 12.295
누적분산(%) 16.179 29.587 42.824 55.119
KMO .733
구형성 검정치 1066.194
유의확률 .000***
주) *** p<0.01
여가활동참여 유형 14문항(신뢰도분석에서 문항 둘 제거)에 대한 1차 요인 분석
<표4-5>와 같다.
요인분석 방법은 주성분분석방법을 사용하였으며, 회전방식으로는 직각회전방식 중 베리멕스기법을 채택하여 고유치(eigen-value)가 1.0이상인 것을 분석에 이용하였다.
요인의 해석은 일반적인 관례에 따라 0.4이상의 요인 부하량을 갖는 변수를 의미 있 는 것으로 하여 선정하였다. 추출된 요인이 설명하는 분산이 클수록 그 요인이 전체 요인구성에 차지하는 비중이 크다는 것을 의미하는 총분산 설명력은 이들 여가활동 참여 참여 요인과 관련한 4개 요인의 총분산이 55.12%를 설명하고 있는 것으로 나타 났다.
채택된 요인 중 요인 부하량 값의 크기를 기준으로, 여가활동참여 유형을 요인1은
‘신체적 여가활동’, 요인2는 ‘사교적 여가활동’, 요인3은 ‘지적 여가활동’, 요인4는 ‘정 보․오락적 여가활동’으로 각각 명명하였다. 요인별 고유치(eigen-value)와 각 요인 분산에 대한 설명정도를 보면 요인1 24.27%로 가장 높은 설명력을 가지고 있다. 여 기에서 각 변수와 요인사이의 상관관계 정도를 나타내는 요인부하량은 요인의 해당 변수를 설명해 주는 정도를 의미하며, 커뮤낼러티(communality)는 총분산 중에서 요 인을 설명하는 분산 비율을 의미한다.
변수들간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 KMO(kaise-Meyer-Olkin)의 값은 0.733으로 변수선정의 타당함을 알 수 있다. 또한 요인분석 모형의 적합성을 나타내는 바트레트(Bartlett)의 구형성검정치가 1066.194이 며, 유의확률은 .000으로 공통요인이 존재한다고 볼 수 있다.
2) 여가제약 유형
여가제약 유형을 파악하기 위해서 13문항의 여가제약 유형을 요인 분석 한 결과 4 가지 요인이 추출 되었다. 요인분석 방법은 주성분분석방법을 사용하였으며, 회전방 식으로는 직각회전방식 중 베리멕스기법을 채택하여 고유치(eigen-value)가 1.0이상인 것을 분석에 이용하였다. 요인의 해석은 일반적인 관례에 따라 0.4이상의 요인 부하 량을 갖는 변수를 의미 있는 것으로 하여 선정하였다.
여가제약 유형의 요인분석 결과는 <표 4-6 >와 같다.
<표 4-6> 여가제약 항목의 요인분석 결과
요인명 측정항목 요인1 요인2 요인3 요인4 공통성
개인적 제약
y6 피곤해서 .778 .630
y1 시간적 여유가 없어서 .773 .661
y2 휴일이 부족해서 .725 .637
y5 마음의 여유가 없어서 .701 .554
y8 열의가 부족해서 .530 .373
물리적 제약
y12 내가 할 만한 프로가 없어서 .806 .686
y14 정보가 부족해서 .774 .632
y11 가까운 곳에 시설․장소가 부족해서 .721 .546
y13 가족외 동반자 부적합(친구,동료 등) .605 .591
비용적 제약
y4 따로 마련해 둔 여유비용이 없어서 .905 .857
y3 비용이 많이 들어서(비용과다) .875 .819
가족적 제약
y9 집을 비울 수가 없어서 .823 .730
y10 가족내 동반자 부적합(배우자,형제,자매등) .779 .711
Eigen-value 3.796 1.967 1.390 1.274
분산(%) 29.198 15.133 10.690 9.801
누적분산(%) 29.198 44.330 55.021 64.821
KMO .724
구형성 검정치 1391.164
유의확률 .000***
주) *** p<0.01
각 요인을 구성하는 문항을 보면 요인1은 ‘개인적 제약’, 요인2는 ‘물리적 제약’, 요 인3은 ‘비용적 제약’, 요인4는 ‘가족적 제약’으로 각각 명명하였는데, 요인별 고유치 (eigen-value)와 각 요인 분산에 대한 설명정도를 보면 요인1 37.9%로 가장 높은 설 명력을 가지고 있다. 전체 변량은 64.8%가 설명되었다. 변수들간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 KMO의 값은 0.724로 변수선정의 타당함을 알 수 있다. 또한 요인분석 모형의 적합성을 나타내는 바트레트(Bartlett)의 구형성검 정치가 1391.164이며, 유의확률은 .000으로 공통요인이 존재한다고 볼 수 있다.