타당성 분석 방법은 확인요인분석을 실시하였다. 확인요인분석은 잠재변인의 예 측변수를 완전히 통제하여 수행하는 요인분석을 의미한다.
주요인분석은 많은 변수들 사이에서 관계의 유형을 찾아내는 것과 관련된다. 이 들 유형은 무엇이 주성분을 표현하는가 또는 일반적 용어로 요인을 표현하는가를 의미한다. 한 요인에 높은 부하치(loading score)를 갖는 변수들은 그 요인을 설명 해주는 주차원의 설명자가 되는 것이다. 단지 요인들에 대한 변수들의 적재치의 검토로 주차원의 특성을 확인해야 한다. 이점에서 구조방정식모델의 측정모델과 요인분석의 목적이 유사함을 알 수 있다. 측정모델용어로 요인은 잠재변수를 의미 한다. 각 변수는 각 요인의 예측변수로써 역할을 한다. 이 방식에 이용하는 요인 분석은 어느 변수가 그 잠재개념의 예측변수가 되는가에 대한 통제가 제한되어 탐색적 기법이라 할 수 있다.
그러나 구조방정식모델에서 측정모델은 각 개념에 대한 예측변수를 지정함으로 써 완전히 통제할 수 있어 확증역할을 수행할 수 있다. 또한 구조방정식 모델은 각 제한 확증요인에 대한 적합도의 통계적 검증이 가능한데 반하여 주성분요인분 석은 불가능하다. 따라서 확인요인분석은 특정개념의 측정에 대한 척도의 타당성 평가에 특히 유용한 분석이라고 할 수 있다.
확인요인분석을 위해 공분산 구조분석방법을 활용하였는데, 이 분석방법의 측정 변수의 수가 증가할수록 잘못된 결과와 빈약한 적합성을 가져올 가능성이 커지므 로 20개 이상의 측정변수를 사용하지 말 것을 권고하고 있다88). 그래서 측정변수 가 많은 경우 여러 측정변수를 묶어서 하나의 하위척도로 구성하고, 하위 척도의 평균치를 해당 잠재변인의 개별 측정변수로 취급하는 방법을 사용하고 있다. 확인 요인분석의 측정변수의 수는 9개이고, 분석에 사용되는 표본의 크기가 70개로 표 본의 크기와 구조모델이 측정하는 미지수간의 비율이 최소한 5:1을 넘어야 할 것 을 요구하는 Bentler(1989)의 기준을 만족시키고 있다.
88) Bentler, P.M., EQS: Structural Equations Program Manual, LA, CA: BMDP Statistical Software, Inc., 1989.
구조모형의 간결성을 확보하기 위하여 학습 및 성장성과는 총 17개 측정변수를 3개의 하위변수로 구성하고, 내부 프로세스 성과는 7개의 측정변수를 3개의 하위 변수로 구성하였으며, 고객성과는 10개의 측정변수를 3개의 하위변수로 구성하여 이 하위변수의 평균치를 해당 잠재변인의 개별 측정변수로 취급하여 확인요인분 석을 실시하였다.
공분산 구조분석을 통한 확인요인분석의 부합치 판정기준은 χ2값이 무의미하게 나타날 경우 관찰행렬(투입행렬)과 추정행렬(예측행렬)이 통계적으로 유의한 차이 가 없음을 의미한다. 이 경우 표본이 모집단을 잘 설명하고 있다는 의미여서 적합 한 모델로 판정된다. 그러나 χ2값만을 가지고 모델이 적합성을 판정할 경우 1종 오류를 범할 가능성을 배제하지 못한다. 왜냐하면 표본이 100개 이하로 감소하면 χ2값은 비유의적인 차이를 나타내 수용 가능한 적합도를 보일 가능성이 있기 때문 이다.
공분산 구조분석을 이용한 확인요인분석 결과 <표 4-2>에 나타난 바와 같이 χ
2=23.965, df=21, p.>.05로 설정된 모델이 현실을 잘 반영하는 적합한 모델로 판정 되었다. 또한 다른 부합치들 즉 RMR=.009, GFI=.927, NFI=.960, TLI=.991, CFI=.995로 나타났다. 부합치들의 적합도 판정기준은 RMR은 0.5이하, 나머지 부 합치들은 0.9이상일 것을 권장하고 있다. 여기서 RMR과 GFI는 모형 적합도를 평 가할 때 활용되며, CFI는 기초모델과 제안모델을 비교할 때 활용되며, NFI와 TLI 는 기초모델과 제안모델 비교 및 제안모델의 간명도를 평가할 때 유용하게 활용 된다.
그러나 <표 4-2>에 제시된 바와 같이 고객성과의 측정변수인 고객만족의 요 인적재치가 0.397로 나타나 기준 적재량에 미달되고 있다. 따라서 고객만족을 제 거한 후 다시 요인분석한 결과 <표 4-2>에 제시된 바와 같이 χ2=18.941, df=15, p.>.05, RMR=.007, GFI=.936, NFI=.967, TLI=.987, CFI=.993의 부합치를 보이는 적 합모델로 판정되었다. 또한 8가지 개별측정치들은 잠재변인과 유의하게 연결되어 수렴타당성이 입증되었다.
<표 4-2> 구조모형 변수들의 확인요인분석
경로(잠재변인→측정치) 고객만족포함 고객만족제거
적재치 기각율 적재치 기각율
학습성장성과 →
→
→
종업원교육훈련 정보시스템역량 종업원직무역량
.927 .843 .541
9.772**
4.924**
.927 .842 .543
9.729**
4.942**
내부 프로세스성과 →
→
→
전반서비스품질 서비스유연성 서비스적시성
.936 .908 .940
18.691**
15.685**
.972 .979 .940
18.660**
15.669**
고객성과 →
→
→
고객유지 고객확보 고객만족
.925 .810 .397
8.469* 3.358**
.925 .806
-8.298**
*p<0.01, **p<0.001
한편 조절 변수로 활용된 조직혁신 분위기를 단일 잠재요인으로 두고 6개의 측 정변수간의 확인요인분석을 한 결과는 <표 4-3>에 나타난 바와 같다. 분석결과 χ
2=9.406, df=8, p.>.05, RMR=.007, GFI=.961, NFI=.971, TLI=.992, CFI=.996의 부합 치를 보이는 적합모델로 판정되었다. 또한 6가지 개별측정치들은 잠재변인과 유의 하게 연결되어 수렴타당성이 입증되었다.
<표 4-3> 조절 변수의 확인요인분석
경로(잠재변인→측정치) 적재치 기각율
조직혁신 분위기 →
→
→
→
→
→
분위기1 분위기2 분위기3 분위기4 분위기5 분위기6
.802 .817 .858 .824 .833 .901
7.682**
8.202**
7.772**
7.879**
7.383**
**p<0.001