1. 연구 대상자의 인구통계학적 특성
연구 대상자의 인구통계학적 특성은
Table 1과 같이 전체 응답자는 230명이었고, 인구통계학적 특성에 따른 분포는 다음과 같다. 성별로는 남성은 41명(17.8%), 여성은 189명(82.2%)이었고, 연령별로는 20대 이하는 39명(17.0%), 30대는 93명(40.4%), 40대는 63명(27.4%), 50대 이상은 35명(15.2%)이었다. 월평균 소득별로는 200만원 미만은 52명(22.6%), 200-300만원 미만은 57명(24.8%), 300-400만원 미만은 57명(24.8%), 400-500만원 미만은 37명(16.1%), 500만원 이상은 27명(11.7%)이었고, 학력별로는 고졸 이하는 43명(18.7%), 2년제 재/졸은 45명(19.6%), 4년제 재/졸은 102명(44.3%), 대학원 이상은 40명(17.4%)이었다. 직업별로는 전문직은 15명(6.5%), 자영업은 49명(21.3%), 생산직은 11명(4.8%), 사무직은 65명(28.3%), 판매/서비스직은 44명(19.1%), 학생은 10명(4.3%), 기타는 36명(15.7%)이었다.
2. 측정 도구의 신뢰도 및 타당도 검증
본 연구에서는 가설 검증을 위한 예비분석으로 탐색적 요인분석(EFA)과 신뢰도분석을 실시하였다. 우선 각 변수별 설문 문항에 대해 직각회전(varimax) 방식으로 요인분석을 실시하였다. 요인 추출의 기준이 되는 고유값(eigenvalue)은 1.0 이상, 요인 적재치는 0.5 이상으로 정하였고, 요인분석을 반복하면서 0.5가 넘지 않는 문항들을 제거하였다. 또한 각각의 요인별로 묶여진 문항에 대해서 신뢰도 분석을 실시하였고, Cronbach's α 계수를 측정하여 검증하였다.
코로나19 위험 지각의 16개 문항에 대한 탐색적 요인분석을 반복한 결과, 16번의 1개 문항은 타당도를 저해하는 항목으로 나타나 분석에서 제외시켰다(
Table 2). 그 결과 표본 적합도를 검증하는 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 값이 0.930, 요인분석의 적합성을 나타내는 Bartlett의 구형성 검증 결과
χ2=2722.092, df=105,
p<0.001로 요인분석의 사용이 적합하며 공통요인이 존재함을 확인하였다. 요인분석의 결과에 따라 4개의 요인이 도출되었고, 모든 항목의 요인 적재량이 0.5 이상으로 나타나 타당성은 충분한 것으로 판단할 수 있었다. 그리고 신뢰도 분석 결과 사회•환경적 위험 Cronbach's α=0.930, 심리적 위험 Cronbach's α=0.907, 신체적 위험 Cronbach's α=0.821, 경제적 위험 Cronbach's α=0.901로 모두 기준값 0.6보다 높게 나타나 측정 자료의 내적 일관성이 있는 것으로 나타났다.
구매의도 및 구매행동에 대한 탐색적 요인분석 결과(
Table 3,
4), 표본 적합도를 검증하는 KMO 값이 각각 0.807, 0.835 요인분석의 적합성을 나타내는 Bartlett의 구형성 검증 결과
χ2=372.090, df=10,
p<0.001 및
χ2=959.929, df=10,
p<0.001로 요인분석의 사용이 적합하며 공통요인이 존재함을 확인하였다. 요인분석의 결과에 따라 1개의 요인이 각각 도출되었고, 모든 항목의 요인 적재량이 0.5 이상으로 나타나 타당성은 충분한 것으로 판단할 수 있었다. 신뢰도 분석 결과 구매 의도와 구매 행동 각각 Cronbach's α=0.810, 0.925로 기준값 0.6보다 높게 나타나 측정 자료의 내적일관성이 있는 것으로 나타났다.
3. 기술통계 및 상관분석
주요 변인의 일반적 경향을 살피고자 평균, 표준편차, 범위를 산출하였고, 정규성 가정 충족 여부를 확인하고자 왜도와 첨도를 산출하였다. 먼저 코로나19 위험 지각의 하위 요인을 보면, 사회•환경적 위험(M=3.81), 경제적 위험(M=3.84), 신체적 위험(M=3.49), 심리적 위험(M=3.78)로 나타나 경제적 위험을 가장 높게 인식하는 것으로 나타났으며, 구매의도(M=2.49)나 구매행동(M=2.34)은 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 또한 일반적으로 왜도의 절대값이 3.0 이상이 거나 첨도의 절대값이 10.0 이상인 경우 정규성 가정을 충족하지 못 한 것으로 판단하는데, 본 연구에서는
Table 5와 같이 정규성 가정을 충족하는 것으로 나타났다.
또한 본 연구에 포함된 모든 변인들 간의 상관관계 분석 결과는
Table 6과 같다. 코로나19 위험 지각의 하위 요인인 사회•환경적 위험(r=-0.674,
p<0.01), 경제적 위험(r=-0.710,
p<0.01), 신체적 위험(r=-0.542,
p<0.01), 심리적 위험(r=-0.570,
p<0.01)은 구매 의도와 부(-)의 상관관계가 있었고, 코로나19 위험 지각의 하위 요인인 사회•환경적 위험(r=-0.757,
p<0.01), 경제적 위험(r=-0.740,
p<0.01), 신체적 위험(r=-0.593,
p<0.01), 심리적 위험(r=-0.612,
p<0.01)은 구매 행동과 부(-)의 상관관계가 있었다. 코스메슈티컬 구매의도(r=0.684,
p<0.01)는 구매 행동과 정(+)의 상관관계가 있었다.
4. 연구 가설의 검증
코로나19의 위험 지각이 코스메슈티컬 구매의도에 미치는 영향을 검증한 결과는
Table 7과 같다. 우선 분석 전에 독립변수들 간의 다중공선성에 문제가 있는지 검증한 결과 VIF는 1.728-3.492로 10보다 작게 나타나 독립변수들 간의 다중공선성에 문제는 없었다. 그리고 D/W값은 1.880으로 2에 가까운 것으로 나타나 잔차들 간에 상관관계는 없는 것으로 나타났다.
코로나19의 위험 지각이 코스메슈티컬 구매의도를 설명하는 설명력 정도는 R2=0.557로 나타나 55.7%의 설명력이 확인되었고, F=70.708로 나타나 유의수준 α=0.001에서 회귀 모형이 적합한 것으로 나타났다. 코로나19의 위험 지각 중에서 사회•환경적 위험(β=-0.234, p<0.01), 경제적 위험(β=-0.363, p<0.001), 심리적 위험(β=-0.159, p<0.01)은 구매의도에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상대적 영향력은 경제적 위험, 사회•환경적 위험, 심리적 위험 순으로 나타났다. 결론적으로 코로나19의 위험 지각이 코스메슈티컬 구매의도에 미치는 영향에서 가설 H1-1, H1-2, H1-4는 채택되었고, 가설 H1-3는 기각되었다.
코스메슈티컬 구매의도가 구매행동에 미치는 영향을 알아본 결과는
Table 8과 같다.
코스메슈티컬 구매의도가 구매행동을 설명하는 설명력 정도는 R2=0.467로 나타나 46.7%의 설명력이 확인되었고, F=200.013으로 나타나 유의수준 α=0.001에서 회귀모형이 적합한 것으로 나타났다. 코스메슈티컬 구매의도(β=0.684, p<0.001)는 구매행동에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 코스메슈티컬 구매의도가 구매행동에 미치는 영향에서 가설 H2는 채택되었다.
코로나19의 위험지각이 코스메슈티컬 구매행동에 미치는 영향을 검증한 결과는
Table 9와 같다. 우선 분석 전에 독립변수들 간의 다중공선성에 문제가 있는지 검증한 결과 VIF는 1.728-3.492로 10보다 작게 나타나 독립변수들 간의 다중공선성에 문제는 없었다. 그리고 D/W값은 1.903으로 2에 가까운 것으로 나타나 잔차들 간에 상관관계는 없는 것으로 나타났다.
코로나19의 위험지각이 코스메슈티컬 구매행동을 설명하는 설명력 정도는 R2=0.651로 나타나 65.1%의 설명력이 확인되었고, F=105.053으로 나타나 유의수준 α=0.001에서 회귀모형이 적합한 것으로 나타났다. 코로나19의 위험지각 중에서 사회•환경적 위험(β=-0.391, p<0.001), 경제적 위험(β=-0.237, p<0.01), 신체적 위험(β=-0.130, p<0.05), 심리적 위험(β=-0.168, p<0.01)은 구매행동에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상대적 영향력은 사회•환경적 위험, 경제적 위험, 심리적 위험, 신체적 위험 순으로 나타났다. 결론적으로 코로나19의 위험지각이 코스메슈티컬 구매행동에 미치는 영향에서 가설 H3-1, H3-2, H3-3, H3-4 모두 채택되었다.
코로나19의 위험지각과 코스메슈티컬 구매행동의 관계에서 구매의도의 매개효과를 검증하기 위하여 SPSS Macro (Model 4)를 통해 부트스트래핑을 실시하였고, 그 결과는
Table 10과 같다. 부트스트래핑 방법은 매개(간접)효과 계수에 대한 95% 신뢰구간을 산출하는데, 이 신뢰구간이 0을 포함하지 않으면 매개효과가 0.05 수준에서 통계적으로 유의하다고 결론 내릴 수 있다(
Preacher & Hayes, 2004). 본 연구에서는 부트스트랩 표본의 수를 5,000개로 설정하여 검증을 실시하였으며, 95% 신뢰구간에서 매개효과 계수의 상한값과 하한값을 구하였다.
먼저, 사회•환경적 위험→구매의도→구매행동 경로는 간접 효과계수는 -0.0444이었으며, 하한값 -0.0907, 상한값 -0.0102로 신뢰구간에 0을 포함하지 않아 매개효과가 유의미한 것으로 나타나 가설 H4-1은 채택되었다. 다음으로, 경제적 위험→구매의도→구매행동 경로는 간접 효과계수는 -0.0607이었으며, 하한값 -0.1232, 상한값 -0.0232로 신뢰구간에 0을 포함하지 않아 매개효과가 유의미한 것으로 나타나 가설 H4-2는 채택되었다.
다음으로, 신체적 위험→구매의도→구매행동 경로는 간접 효과계수는 -0.0192이었으며, 하한값 -0.0471, 상한값 0.0027로 신뢰구간에 0을 포함하고 있어 매개효과가 유의미하지 않은 것으로 나타나 가설 H4-3은 기각되었다. 다음으로, 심리적 위험→구매의도→구매행동 경로는 간접 효과계수는 -0.0279이었으며, 하한값 -0.0589, 상한값 -0.0056으로 신뢰구간에 0을 포함하지 않아 매개효과가 유의미한 것으로 나타나 가설 H4-4는 채택되었다.