[가설 1 검정모형] : 부산항 보안품질 → 부산항만 서비스품질 PSi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + ei
여기서, PSi : 부산항 항만서비스 품질수준,
X1i : 보안품질1(기술적․장비요인), X2i: 보안품질2(인적요인) X3i : 보안품질3(시스템적 요인)
β0 : 회귀모형의 상수, ei : 무작위 오차항 i : 응답자
[가설 2 검정모형] : 부산항 보안품질 → 부산항 고객만족도
CSi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + ei 여기서, CSi : 부산항 고객만족도 수준,
X1i : 보안품질1(기술적․장비요인), X2i: 보안품질2(인적요인) X3i : 보안품질3(시스템적 요인)
β0 : 회귀모형의 상수, ei : 무작위 오차항 i : 응답자
[가설 3 검정모형] : 부산항만서비스 품질 → 부산항 고객만족도
CSi = β0 + β1PSi + ei
여기서, CSi : 부산항 고객만족도 수준, PSi : 부산항 항만서비스 품질수준,
β0 : 회귀모형의 상수, ei : 무작위 오차항, i : 응답자
[가설 4․5 검정모형] 부산항만 서비스품질수준과 고객만족도 → 부산항 고객충성도
CRi = β0 + β1CSi + β2PSi+ ei
여기서, CRi : 부산항 고객충성도 수준, PSi : 부산항 항만서비스 품질수준, CSi : 부산항 고객만족도 수준,
β0 : 회귀모형의 상수, ei : 무작위 오차항 i : 응답자
독립변수인 부산항 보안품질요인은 요인분석결과 베리멕스 회전에 의해 도출된 요인점수(Factor Score)값을 사용하였으며, 종속변수는 5개 변수로 구성된 항만서 비스 품질의 총합평균과 3개 고객만족도 변수로 구성된 총합평균 그리고 5개 고객 충성도 변수로 구성된 총합평균을 사용하여 개별적인 효과분석을 실시하였다.
1) 부산항 보안품질수준이 항만서비스품질에 미치는 영향분석
가설 검증을 위한 다중회귀분석의 적합도 분석결과는 <표 5-22>과 같다. 회귀 분석모형의 설명력을 나타내는 수정된 R2는 0.319이므로, 독립변수들의 종속변수 에 대한 설명력은 31.9%임을 알 수 있고, 모형에 대한 F값은 23.334이며 유의확률 0.000으로 다변량 회귀분석모형은 적합한 것으로 나타나고 있다. 또한 회귀분석모 형의 독립변수의 자기상관관계를 표시하는 더빈-와트슨계수도 1.55으로서 자기상 관관계는 없는 것으로 나타나고 있어 모형은 적합한 것으로 사료된다.
R제곱 수정된 R 제곱
추정값의 표준오차
통계량 변화량 Durbin-W
atson R제곱
변화량 F
변화량 df1 df2 유의확률 F 변화량
.333 .319 .48648 .333 23.334 3 140 .000 1.550
<표 5-22> 다중회귀분석의 적합도
항만서비스 품질
비표준화 계수 표준화계수 t 유의확률 공선성 통계량
B 표준오차 베타 공차 VIF
(상수) 3.826 .041 94.385 .000
보안품질1 .190 .041 .323 4.682 .000 1.000 1.000 보안품질2 .211 .041 .358 5.184 .000 1.000 1.000 보안품질3 .187 .041 .318 4.605 .000 1.000 1.000
<표 5-23> 부산항 보안품질이 항만서비스품질에 미치는 회귀분석결과
유의확률: * ; p<0.1, ** ; p<0.05, *** ; p<0.01.
<표 5-23>의 부산항 보안품질이 항만서비스품질에 미치는 다중회귀분석결과를 살펴보면, 세 개의 보안품질요인 모두 유의확률이 0.000로서 유의수준 1% 이하에 서 항만서비스품질에 매우 강하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다.
영향효과 크기(베타값)는 보안품질2(인적요인)이 가장 크고 그 다음으는 보안품질 1(기술적․시설요인) 그리고 보안품질3(시스템)요인 순으로 보이고 있다. 따라서, [가설 1]은 채택이 가능하다.
2) 부산항보안품질수준이 고객만족도에 미치는 영향분석
가설 검증을 위한 다중회귀분석의 적합도 분석결과는 <표 5-24>과 같다. 회귀 분석모형의 설명력을 나타내는 수정된 R2는 0.285이므로, 독립변수들의 종속변수 에 대한 설명력은 28.5%임을 알 수 있고, 모형에 대한 F값은 20.029이며 유의확률 0.000으로 다변량 회귀분석모형은 적합한 것으로 나타나고 있다. 또한 회귀분석모 형의 독립변수의 자기상관관계를 표시하는 더빈-와트슨계수도 1.632으로서 자기상 관관계는 없는 것으로 나타나고 있어 모형은 적합한 것으로 사료된다.
R제곱 수정된 R 제곱
추정값의 표준오차
통계량 변화량
Durbin-Watson R제곱
변화량 F
변화량 df1 df2 유의확률 F 변화량
.300 .285 .54488 .300 20.029 3 140 .000 1.632
<표 5-24> 다중회귀분석의 적합도
고객만족도 비표준화 계수 표준화 계수 t 유의확률 공선성 통계량
B 표준오차 베타 공차 VIF
(상수) 3.801 .045 83.709 .000
보안품질1 .228 .046 .353 5.000 .000 1.000 1.000 보안품질2 .239 .046 .371 5.251 .000 1.000 1.000 보안품질3 .125 .046 .194 2.740 .007 1.000 1.000
<표 5-25> 부산항 보안품질이 고객만족도에 미치는 회귀분석결과
유의확률: * ; p<0.1, ** ; p<0.05, *** ; p<0.01.
<표 5-25>의 부산항 보안품질이 고객만족도에 미치는 다중회귀분석결과를 살펴 보면, 세 개의 보안품질요인 유의확률이 0.000, 0.007로서 유의수준 1% 이하에서 고 객만족도에 매우 강하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 영향효과 크기(베타값)는 보안품질2(인적요인)이 가장 크고 그 다음은 보안품질1(기술적․시 설요인) 그리고 보안품질3(시스템)요인 순으로 보이고 있다. 따라서 [가설 2]는 채 택이 되었다.
3) 부산항만 서비스품질수준이 고객만족도에 미치는 영향분석
가설 검증을 위한 다중회귀분석의 적합도 분석결과는 <표 5-26>과 같다. 회귀 분석모형의 설명력을 나타내는 R2는 0.044이므로, 독립변수들의 종속변수에 대한 설명력은 4.4%으로 작지만 모형에 대한 F값은 6.484이며 유의확률 0.012으로 회귀 분석모형은 적합한 것으로 나타나고 있다. 또한 회귀분석모형의 독립변수의 자기 상관관계를 표시하는 더빈-와트슨계수도 1.748으로서 자기상관관계는 없는 것으로
나타나고 있어 모형은 적합한 것으로 사료된다.
R제곱 수정된
R 제곱
추정값 표준오차
통계량 변화량
Durbin-Watson R 제곱
변화량 F
변화량 df1 df2 유의확률
.044 .037 .63119 .044 6.484 1 141 .012 1.748
<표 5-26> 회귀분석의 적합도
고객만족도 비표준화 계수 표준화 계수
t 유의확률
B 표준오차 베타
(상수) 3.807 .053 72.117 .000
항만서비스스품질 .135 .053 .210 2.546 .012
<표 5-27> 부산항만 서비스품질이 고객만족도에 미치는 회귀분석결과
유의확률: * ; p<0.1, ** ; p<0.05, *** ; p<0.01.
<표 5-27>의 부산항만 서비스품질이 고객만족도에 미치는 회귀분석결과를 살펴 보면, t값이 2.546이고 유의확률이 0.012로서 유의수준 5% 이하에서 고객만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있어 [가설 3]은 채택이 가능하다.
4) 부산항만서비스품질과 고객만족도가 고객충성도에 미치는 영향분석
가설 검증을 위한 다중회귀분석의 적합도 분석결과는 <표 5-28>과 같다. 회귀 분석모형의 설명력을 나타내는 수정된 R2는 0.327이므로, 독립변수들의 종속변수 에 대한 설명력은 32.7%임을 알 수 있고, 모형에 대한 F값은 35.804이며 유의확률 0.000으로 다변량 회귀분석모형은 적합한 것으로 나타나고 있다. 또한 회귀분석모 형의 독립변수의 자기상관관계를 표시하는 더빈-와트슨계수도 2.18으로서 자기상 관관계는 없는 것으로 나타나고 있어 모형은 적합한 것으로 사료된다.
R제곱 수정된 R 제곱
추정값의 표준오차
통계량 변화량
Durbin-Watson R제곱
변화량 F
변화량 df1 df2 유의확률 F 변화량
.337 .327 .49412 .337 35.804 2 141 .000 2.180
<표 5-28> 다중회귀분석의 적합도
고객충성도 비표준화 계수 표준화 계수 t 유의확률 공선성 통계량
B 표준오차 베타 공차 VIF
(상수) 1.655 .296 5.599 .000
항만서비스품질 .174 .083 .171 2.091 .038 .707 1.415 고객만족도 .439 .076 .470 5.761 .000 .707 1.415
<표 5-29> 항만서비스품질과 고객만족도가 고객충성도에 미치는 회귀분석결과
유의확률: * ; p<0.1, ** ; p<0.05, *** ; p<0.01.
<표 5-29>의 부산항만 서비스품질과 고객만족도가 고객충성도에 미치는 영향력 을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과를 살펴보면, 항만서비스 품 질요인의 유의확률이 0.038로서 유의확률 5%이하에서 고객충성도에 긍정적인 영 향을 미치고 있으며, 고객만족도의 유의확률은 0.000으로서 유의수준 1% 이하에서 고객충성도에 매우 강하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 영향 효과 크기(베타값)는 고객만족도가 항만서비스 품질요인보다 큰 것으로 보이고 있 다. 따라서 [가설 4]와 [가설 5]은 채택이 가능하다.