무리행동과 지각된 유용성이 이러닝 컨텐츠 구매의도에 미치는 영향 ...
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<strong>무리행동과</strong> <strong>지각된</strong> <strong>유용성이</strong> <strong>이러닝</strong> <strong>컨텐츠</strong> <strong>구매의도에</strong> <strong>미치는</strong> <strong>영향</strong><br />
험이 없는 ‘잠재구매자 그룹’ 133명(25.2%)보다<br />
많은 것으로 나타났다. 응답자의 평균 연령은<br />
20.3세이며 고등학생이 202명(38.3%), 대학생이<br />
314명(59.5%)이다.<br />
본 연구에서는 표본은 구매 경험자와 잠재 구<br />
매자 그룹으로 나누었는데, 구매경험자 그룹은<br />
<strong>이러닝</strong> 사이트에서 <strong>이러닝</strong> <strong>컨텐츠</strong>를 1회 이상 구<br />
매한 경험이 있는 응답자들로 구성되었으며, 잠<br />
재 구매자 그룹은 <strong>이러닝</strong> <strong>컨텐츠</strong>를 온라인 상에<br />
서 구매한 경험이 없으나 <strong>이러닝</strong> 사이트에 가입<br />
하고 맛보기 강의 등의 사이트 사용경험이 있는<br />
응답자들로 구성되었다. 유용성과 사용성에 속한<br />
설문 문항 가운데 직접적인 경험이 필요한 항목<br />
들은 잠재구매자들이 사이트를 사용해보았기 때<br />
문에 측정 가능하였다.<br />
본 연구에서는 연구모델의 통계적 분석을 위<br />
하여 PLS(Partial Least Square)를 사용하였다.<br />
PLS는 다변량 분석을 위한 2세대 구조방정식 모<br />
델의 하나로, LISREL과 같이 기존의 공분산 분석<br />
을 기본으로 하는 기존의 구조방정식 방법들과<br />
는 몇 가지 중요한 차이가 있다. 대부분의 공분산<br />
분석 모델들은 잠재 변수와 측정 항목의 관계 분<br />
석 시 요인분석법을 사용하는데 반해, PLS는 주<br />
요인 분석법을 사용하여 기존의 구조방정식 방<br />
법의 큰 제약인 수집된 자료의 정규분포에 대한<br />
엄격한 가정으로부터 자유롭다.<br />
또한, 기존의 구조방정식 방법들은 측정공분<br />
산과 이론으로부터 구축된 가설공분산이 얼마<br />
나 일치하고 있는 지를 분석하여 모델의 적합성<br />
(model-fit)을 추정하는 것을 주 목표로 하는 반<br />
면에 PLS는 측정 오차와 잠재 변수들 간의 예측<br />
오차를 최소화하는 방법을 사용하여 경로계수들<br />
의 예측력이 극대화되도록 추정한다. 따라서 PLS<br />
의 최종결과로 나오는 지수들은 GFI, NFI, NFFI<br />
등의 모델의 적합도를 보여주는 지수들이 아니<br />
라, 독립변수들이 종속변수를 얼마나 잘 예측해<br />
주는지를 나타내 주는 R 2 값으로 나타난다.<br />
마지막으로 LISREL은 확인적 분석방법으로<br />
견고한 이론적 배경이 필요하지만 PLS는 비교적<br />
약한 이론적 배경으로도 분석이 가능하다. 따라<br />
서 새로운 설문의 개발이나 검정에 LISREL보다<br />
적합하다. 본 연구에서는 <strong>이러닝</strong> <strong>컨텐츠</strong> 구매현<br />
상 자체와 이론적 토대의 신규성 등 연구의 특성<br />
을 고려하여 분석방법으로 PLS를 사용하였다.<br />
4.2.2 내적 일관성 검증<br />
측정 도구의 내적 일관성(internal consistency),<br />
즉 신뢰도(reliability)를 검증하기 위해 본 연구에<br />
서는 크롬바흐 알파 값을 조사하였다. 은<br />
각 잠재 변수와 측정 변수에 있어서 크롬바흐 알<br />
파 값을 나타내고 있다. 크롬바흐 알파 값 검증한<br />
결과 모든 값은 기준 값인 0.7보다 높게 측정 됨<br />
으로 측정 도구의 신뢰도가 적절한 것으로 검증<br />
되었다. ~에 따르면 구성 신뢰도<br />
(composite reliability: C.R.) 역시 높은 값을 보이<br />
고 있으며, 평균추출분산 (average variance extracted:<br />
AVE) 값도 모두 기준치 0.5를 넘음으로<br />
써 측정도구가 적절한 내적 일관성을 가지고 있<br />
음을 보여주고 있다.<br />
4.2.3 수렴 타당성(convergent validity)<br />
및 판별 타당성(discriminant<br />
validity) 검증<br />
수렴 타당성 및 판별 타당성을 조사하기 위하<br />
여 확인적 요인분석 (confirmatory factor analysis)을<br />
수행하였다. 각 요인적재량이 0.7이상이면<br />
수렴 타당성이 있는 것으로 보았다. 에 보<br />
는 바와 같이 모든 요인적재량은 0.7이상으로 나<br />
타났다. 따라서 본 연구에서 수행한 확정적 요인<br />
분석 결과 본 연구에서 사용된 측정도구가 수렴<br />
타당성을 갖추고 있는 것으로 나타났다.<br />
또한 구성 신뢰도 (composite reliability)가 0.7<br />
이상이면 측정 도구가 내적 일관성과 수렴 타당<br />
성을 갖추고 있다고 말할 수 있다[Werts et al.,<br />
제18권 제4호 경영정보학연구 117