1) 모델에 투입될 변인의 설정
공변량구조분석에 들어가기 전에 단일척도로 측정한 변인들을 제외한 나머지 측정변인들에 대해 이론변인별로 요인분석을 실시하여 단일차원의 변인임을 확인하였다. 그 결과 대부분의 변인들은 하나의 요인인 것으로 확인되었으나 '상호작용성 지각'을 측정하는 7개의 변인은 두 개의 요인으로 나뉘어졌다. 이에 따라 한 개의 요인을 구성하는 4개의 변인만을 취하고 나머지 3개의 변인은 분석에서 제외시켰다.
각 이론변인별 복수측정변인에 대한 신뢰도분석을 실시한 결과, 모든 변인들의 측정변인간에 높은 신뢰도가 나타났다. '상호작용성 지각'을 측정하는 네 개의 변인들의 신뢰도 계수가 Alpha=.6690으로 가장 낮게 나타났고, 나머지 변인들의 신뢰도는 .8222에서 .9189 사이로 높게 나타났다(<표 1> 참조). 복수항목의 측정변인들은 모델의 복잡성을 줄이기 위해서 각 측정치의 평균값을 낸 후 Z-score로 표준지수화하여 모델에 투입하였다. 또한 본 연구의 관심사항이 아닌 일부 측정오차간의 공변량관계의 존재를 가정하였다.
2) 모델의 복잡도 검증
네 가지 가설모델들이 전반적으로 주어진 경험자료에 잘 맞는지를 나타내는 모델의 적합도(goodness of fit)를 평가하였다. 적합도는 Amos 3.61을 이용하여 공변량구조분석을 한 결과 산출된 기초적합도, 조정적합도, 표준적합도, 원소간 평균차이, 카이제곱검정 등의 지표를 기준으로 검증하였다(<표 2>참조).
기초적합도(GFI:goodness of fit index)는 주어진 모델에서 표본의 공분산 행렬이 모델을 설명할 수 있는 공변량의 상대적인 양을 말하며, 조정적합도(AGFI:adjusted goodness of fit index)는 GFI를 자유도에 따라 수정한 것으로 GFI보다 현실적인 지수로 여겨지고 있다. 표준적합도(NFI:normed fit index)는 연구자의 모델이 최적의 모델과 얼마나 일치하는가를 표준화된 지수로 제시한 것이다. 원소간 평균 차이(RMR:root mean square residual)는 분석자료의 행렬과 미지수들에 의해 재생산된 행렬간에 원소들이 얼마나 차이가 있는가를 보여주는 것이고, 카이제곱(χ²) 검정은 모델의 완전성, 즉 모델이 모집단 자료에 완전하게 적합하다는 귀무가설을 검정한다.
이러한 각각의 지수를 기준으로 네 가지 가설모델의 적합도를 검증해 본 결과네 모델 모두 기초적합도와 조정적합도는 높게 나타났다. 기초적합도(GFI)는 Silvia(1988)의 연구결과에 의하면 표본 크기가 200 이상에서 0.9 이상이라야 모델에 큰 문제가 없다고 할 수 있고, 0.95 이상이면 좋은 모델이라고 할 수 있는데, 네 모델의 기초적합도는 모두 좋은 모델의 범주안에 드는 것으로 나타났다. 조정적합도(AGFI)는 기초적합도를 자유도에 대해 수정한 것으로 수정결과 기초적합도보다 작은 숫자가 산출된다. 네 모델의 조정적합도는 모두.9 이상으로 나타났다. 표준적합도(NFI)의 값은 0.9보다 크면 잘 부합하는 모델(good fitting model)로 해석하는데, 네 모델 모두 이 범주에 드는 것으로 나타났다.
원소간 평균 차이(RMR)의 크기는 모델의 자료에 대한 부합정도에도 관계가 있지만 분석되는 표본자료의 측정단위들에 의해서도 크게 좌우된다. 이순묵(1990)은 분석자료가 상관자료이면 대략 0.05 이하의 RMR을 보일 때 잘 맞는 모델로 간주하지만 각 변인의 측정단위가 그대로 살아있는 공변량자료가 분석자료로 사용되었을 경우 표본 매트릭스에 있는 숫자들의 크기를 참고할 것이며 표본자료의 숫자들의 크기에 신경쓰지 않고 해석할 수 있는 GFI나 AGFI 등을 함께 참조할 것을 권하고 있다. 카이제곱(χ²)치는 모델이 현실을 잘 설명하고 있음에도 불구하고 모델을 큰 자료(large sample)에 적용시켰을 경우 확률치가 낮게 나오는 경우가 자주 있다. 일반적으로 카이제곱(χ²)값을 자유도로 나눈 수가 5 미만일 때 좋은 모델이라고 볼 수 있으므로, 네 모델 모두 좋은 모델의 범주 안에 든다고 해석할 수 있겠다. 이상의 평가지수를 기준으로 네 가설적 모델의 적합도를 평가해 볼때 네 모델 모두 잘 부합되는 모델이라고 볼 수 있을 것이다. 네 모델간의 적합도는 큰 차이는 없지만 상호매개가설 모델, 이중 매개가설 모델, 감정전이가설 모델, 독립영향가설 모델의 순으로 나타났다. 특히 상호매개 가설모델이 높게 나타난 것은 Mackenzie, Lutz와 Belch(1986)가 매스미디어 광고를 통해 실시한 두가지의 적합도 검증결과 이중 매개가설모델과 감정전이가설 모델이 높게 나타난 것과 다소 다른 결과이다.
그러나 독립영향가설 모델은 이번 연구와 Mackenzie 등(1986)의 연구에서 공통적으로 가장 적합도가 낮은 것으로 나타났다. 인터넷광고의 효과과정에서 상호매개가설 모델의 적합도가 높게 나타난 것은 인터넷 광고의 효과과정이 매스미디어 광고의 일방적 효과과정과 달리 광고효과의 구성요소간의 상호영향이 활발하게 이뤄지는 특성을 갖기 때문인 것으로 해석할 수 있을 것이다.
