또한 상관 행렬은 Hair 등의 경험 법칙에 따라 모든 상관 값이 0.8 미만이므로 변수 간에 다중 공선성이 존재한다는 증거가 없음을 보여줍니다. [ 46 ]은 두 독립변수 간의 상관관계가 0.8보다 높을 경우 다중공선성이 존재함을 나타내는 지표가 될 수 있으며, 이는 분석결과를 악화시킬 수 있다고 밝혔다. 표 4 는 상관관계 결과를 보여준다.
표 4 상관관계 분석 결과
풀 사이즈 테이블
구조방정식 모델링 기법
구조 방정식 모델링은 통계적 방법을 사용하여 여러 변수를 연구하여 서로 어떻게 관련되는지 결정하는 것입니다[ 47 ]. 이 기법을 통해 AMOS 등 의 소프트웨어를 활용하여 확증적 요인분석을 평가하고, 구조모형(제안된 이론적 틀)을 평가하기 전에 현재 할당되어 있는 측정모형을 구축할 수 있어 가설모형의 검증에 도움이 될 것이다 [ 19,45 ] .
본 연구의 틀은 연구의 틀을 이루는 개념과 데이터 처리를 위한 분석 도구, 특히 AMOS를 사용한 구조 방정식 모델링(SEM)을 도출한 문헌 검토를 통해 개발되었습니다. 우리는 지표가 상호 교환 가능하고 공통 주제를 측정한다는 점을 고려하여 반사 모델을 채택합니다[ 53 , 77 ]. 상호 교환 가능한 지표는 구성 영역의 기본이 되는 여러 관련 항목을 기반으로 구성을 측정하는 데 도움이 됩니다[ 25 , 66 ]. 이는 또한 항목을 추가하거나 삭제해도 구성의 개념적 영역에 영향을 미치지 않음을 의미합니다[ 53 , 77 ]. 이 접근 방식은 여러 연구에서 몇 가지 항목으로 구성된 모델을 측정하는 데 사용되었기 때문에 정당화됩니다.
확인적 요인 분석(CFA)
CFA는 구조 방정식 모델링(SEM) AMOS 20 기법을 사용하여 내생 변수와 외생 변수 모두에 적용되었습니다. 다음 절에서는 확인적 요인분석의 결과를 논의한다.
첫째, 외생변수(친환경 실천)에 대해서는 그림 1 과 같이 8개 항목이 CFA 대상임을 알 수 있다. 또한 P 값이 유의미하다는 것을 보여 주며 이는 외생 변수의 적합성이 부족함을 나타냅니다. 따라서 Q10은 가장 높은 수정 지수 항목을 나타내므로 삭제됩니다.
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