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문제 정의
- 두 번째 목적은 1차 연구결과를 통합하여 특정 주제에 대한 공통적인 경향을 파악하는데 유용한 통계분석방법인 메타분석을 의류학 분야에 소개함에 있었다.
- 이와 같이 매우 다양한 변수들과 의복관여와의 관계가 연구되어 왔는데 이는 의복관여의 영향이 매우 광범위하며 또한 의복과 관련된 행동에서 중요한 변수라는 것을 보여주고 있다. 따라서 이 연구에서는 많은 선행연구에서 보고된 의복관여의 영향을 메타분석을 실시하여, 결과들을 계량적으로 통합하는 것을 목적으로 하였다.
- 메타분석은 분석방법의 특성상 광범위한 연구주제보다는 특정 변수나 개념을 다룬 연구결과를 대상으로 한다. 따라서 이 연구에서는 의류학 분야 연구에서 가장 많이 다루어진 변수 중 하나인 의복 관여에 대한 메타분석을 실시하였다.
- 따라서, 이 연구에서는 메타분석을 사용하여 국내 선행연구에서 나타난 의복관여에 관한 결과를 분석하여 결론을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 국외 연구에서는 의복을 중심으로 패션제품에 대한 관여를 지칭하여 fashion involvement라는 용어를 사용하였으나, 국내 연구에서는 대부분 의복관여라는 용어를 사용하고 있으며, 일부 연구를(Jun et al.
- 본 연구의 첫 번째 목적은 의류뿐만 아니라 다른 모든 제품과 서비스를 포함하여 소비자 행동에 기본적인 요인으로 인정되어 있는 관여도가 의류와 관련된 행동에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 두 번째 목적은 1차 연구결과를 통합하여 특정 주제에 대한 공통적인 경향을 파악하는데 유용한 통계분석방법인 메타분석을 의류학 분야에 소개함에 있었다.
가설 설정
- 이와 같은 경로로 발전한 메타분석의 전형적인 모델은 고정효과모델과 임의효과모델이 있는데, 이들은 다른 기본 가정에서 출발한다. 고정효과모델은 모든 연구들은 일정하지만 알려지지 않은 효과크기를 기본적으로 공유하고 있고, 오직 표집오차 때문에 연구들 간에 효과크기가 다르게 나왔다고 가정한다. 고정효과모델에서는 동질성 검정을 함으로써 효과 크기의 연구들 간 차이가 표집을 잘못한 결과인지 아니면 각 연구의 참인 효과크기가 연구 간 체계적인 차이에 기인한 것인가를 밝혀낸다(Hedges & Olkin, 1985).
- , 2010). 의복관여와 유행관여를 분리하여 분석한 연구에서는 의복관여 또는 유행관여를 단일차원 개념으로 가정하였다.
제안 방법
- 16개의 평균 비교 연구논문들로부터 수집된 36개의 데이터를 종속변수에 따라 10개 범주로 나누었고, 범주에 따른 논문과 데이터의 분포는 [Table 1]과 같다. 앞에서 언급한 바와 같이, 하나의 논문에서도 복수의 데이터가 여러 범주에 걸쳐 수집될 수 있기 때문에 소계는 16편을 넘는다.
- 연구주제가 결정된 후에는 분석의 대상이 되는 선행연구들 즉 1차 연구(primary studies)를 수집한다. 1차 연구에서 다루어진 주요 변수들을 파악하여 분석할 변수를 선택한 후, 각 실증 연구들의 결과를 입력하기 위한 코드를 개발한다. 효과크기나 상관 계수를 변환한 Fisher Z를 계산하고, 이 결과가 연구들 간에 동질인지 이질인지를 살피기 위해 동질성 검증을 실시한다.
- 1차 연구에서 수집된 자료로 계산된 효과크기 또는 Fisher's Z가 연구들 간에 하나의 모수치를 갖고 있는지를 살피기 위해 동질성 검정을 실시하였다.
- 이 연구에 포함된 선행연구(1차 연구)들에서 관여도에 따른 평균을 비교한 종속변수는 매우 다양하였다. [Table 1]에 제시된 것과 같이 다양한 종속변수들을 10개의 포괄적인 유목으로 분류하여 각 유목에 속하는 종속변수의 값들이 동일한 평균 차이를 가지고 있는가를 살펴보기 위해 동질성 검정을 실시하였으며 그 결과는 [Table 3]와 같다.
- 앞에서 언급한 바와 같이, 하나의 논문에서도 복수의 데이터가 여러 범주에 걸쳐 수집될 수 있기 때문에 소계는 16편을 넘는다. 관계 연구논문은 20편이 연구에 포함되었고, 이로부터 39개의 데이터를 수집하여 이를 종속변수 7개 범주로 나누어 메타분석을 실시하였다. 변수의 범주에 따른 관계 연구논문과 데이터 분포는 [Table 2]와 같으며, 평균 비교 연구논문에서와 마찬가지로 논문의 중복사용이 가능하여 논문 소계는 20편이 넘는다.
- 관여 집단에 따른 종속변수의 평균 비교에 대한 메타 분석을 위해 각 집단의 평균, 표준편차 및 대상자 수를 이용하여 효과크기를 계산하는데, 이 자료가 기존 연구 논문에 명시되어 있지 않았을 경우, F값이나 t값을 이용 해 효과크기를 구하였으며 이도 불가능한 경우는 본 연구에 포함시키지 않았다. 관계에 대한 메타분석을 위해 상관관계계수나 회귀계수를 수집하였다.
- 그러나 연구 대상을 확대한 후속연구(Kapferer & Laurent, 1993)에서 4개의 차원 이외에 쾌락적 가치와 깊은 연관은 있으나 독립 차원인 흥미(interest)를 추가하였다.
- 동질이라고 나온 유목에 대해서는 그 집단의 공유하는 모집단의 효과크기나 산출된 상관계수의 95% 신뢰구간을 제시하였다. 그러나 집단 내 결과들이 동질이 아니라는 결과에 도달할 경우, 각 유목별로 가능성 있는 조절변수를 찾아내어 재차 유목으로 분류하여 동질성 검정을 실시하여야 하나 각 종속변수에 대한 연구표본 수가 적어 더 이상의 유목화가 불가능하면 검정을 종료하였다.
- 효과크기나 상관 계수를 변환한 Fisher Z를 계산하고, 이 결과가 연구들 간에 동질인지 이질인지를 살피기 위해 동질성 검증을 실시한다. 동질성인 것으로 판명되면 크기효과를 해석하지만, 그렇지 않은 것으로 판명되면, 연구들 간의 차이를 설명할 수 있는 조절변수를 찾아서 재차 동질성 검정을 실시한다.
- 회귀계수와 경로계수는 관여도와 다른 변수와의 관계가 일대일 관계를 나타내주지 않고 부분상관계수이기는 하나 분석을 위한 충분한 자료 수집이 여의치 않은 관계로 함께 분석하였다. 또한 1차 연구에서 관여도와다른 변수의 신뢰도가 제시되었을 경우에는 두 변수의 true score 간의 관계를 구하기 위해 신뢰도를 가지고 correction of attenuation(계수 수정)을 하였다.
- 본 연구에서는 인구 통계학적인 변인 중 연구대상자의 연령과 국적을 조절 변수로 하여 연구들을 나눠 동질성 검정을 하였다.
- 그 외의 5개 변수와의 관계는 연구들 사이에서 이질성이 높아 매우 다른 결과를 보여주는 것으로 검정되었다. 상표충성, 유행선도력, 유행혁신성 및 만족과 관여도와의 관계에 있어 연구의 결과들 간에 이질성을 가져 올 수 있는 연구대상의 국적, 연령, 직업 등을 조절변수로 가정하여 유목화시킨 후 동질성 검정을 실행하였다. 그 결과 비인적 정보원을 제외한 나머지 변수에서 연구 대상의 국적이나, 연령, 직업별로 집단 내 동질성을 확인하였다(Table 6).
- 의복관여도와의 관계가 연구된 변수들을 동조성, 상표충성, 유행선도력, 유행혁신성, 만족, 인적 정보원 및 비인적 정보원 등 7개의 포괄적인 유목으로 분류하여 메타분석을 실시하였다. 분석결과 동조성과 인적 정보원은 의복관여와의 관계에 대해 동질적인 연구결과가 나타났으며, 의복관여와 인적 정보원과의 관계가 동조성과의 관계보다 더 큰 것으로 나타났다.
- 이 연구는 앞에서 설명한 바와 같이 메타분석에 필요한 절차에 따라서 자료를 수집하고 분석하였다.
- 이 연구에서는 효과크기를 사용하여 1차 연구를 통합하기 위해, [Table 1]에서와 같이 종속변수에 따라 연구를 10개 범주로 구분한 후, 고관여 집단을 실험 집단으로 저관여 집단을 통제집단으로 간주하여 이 두 집단의 종속변수의 평균값의 차이를 구하고 이를 두 집단의 pooled 표준편차로 나눠 효과크기를 계산하였다. 1차 연구에서 평균, 편차 및 표본 수 등이 제시되지 않고 F값으로 제시되었을 경우에는 F값을 전체 연구대상자 수로 나눈 값에 대한 제곱근을 구하고 이에 2를 곱하여 효과크기를 계산하였다.
- 두 번째 목적은 1차 연구결과를 통합하여 특정 주제에 대한 공통적인 경향을 파악하는데 유용한 통계분석방법인 메타분석을 의류학 분야에 소개함에 있었다. 이를 위하여 의복관여를 포함한 선행연구 결과를 메타 분석을 통하여 분석함으로써, 기존의 연구를 바탕으로 의복관여 효과에 대한 결론을 도출하였다.
- ‘모든 연구들 간의 결과가 동질이다’라는 가설이 기각될 경우, 1차 연구결과들이 다양하게 나올 수 있도록 만들 가능성이 있는 조절변수를 확인한다. 이에 의해 연구를 유목화시키고, 나뉜 각 유목 내에서 결과가 동질인가를 살펴보기 위해 재차 동질성 검정을 하였다. 동질이라고 나온 유목에 대해서는 그 집단의 공유하는 모집단의 효과크기나 산출된 상관계수의 95% 신뢰구간을 제시하였다.
- 또한 한 연구에서 고관여 집단과 저관여 집단의 평균 비교 뿐만 아니라 관여도와 다른 변수와의 관계를 살펴 보았을 경우, 이 연구는 두 부류에 모두 포함시켰다. 이와 더불어 한 연구에서 동일한 방법을 사용하여 다양한 종속변수에 대해 분석을 하였을 경우에도 종속변수의 개념이 중복되지 않는 한 모두 포함시켜 분석하였다.
- 05에서 1차 연구들이 동질성이 아니며, 이질적인 것으로 나타났다. 이질성을 나타낸 연구에 대해, 연구들 사이에 동일한 평균 차이를 보이도록 하는 조절변수가 있는가에 대해 살펴보고 이 조절변수의 유목에 따라 효과크기를 분류하여 동질성을 검정을 하였다. 그러나 오직 상표충성 관련 변수에서만이 연구대상자들을 대학생 집단과 일반인으로 연구결과를 유목화시켰을 때, 대학생 집단에서의 연구결과들이 동질성을 보였다.
- 이 연구에서 사용된 관계 정도를 나타내는 지수는 Pearson의 상관계수, 회귀계수 및 경로계수를 함께 분석하였다. 회귀계수와 경로계수는 관여도와 다른 변수와의 관계가 일대일 관계를 나타내주지 않고 부분상관계수이기는 하나 분석을 위한 충분한 자료 수집이 여의치 않은 관계로 함께 분석하였다. 또한 1차 연구에서 관여도와다른 변수의 신뢰도가 제시되었을 경우에는 두 변수의 true score 간의 관계를 구하기 위해 신뢰도를 가지고 correction of attenuation(계수 수정)을 하였다.
- 1차 연구에서 다루어진 주요 변수들을 파악하여 분석할 변수를 선택한 후, 각 실증 연구들의 결과를 입력하기 위한 코드를 개발한다. 효과크기나 상관 계수를 변환한 Fisher Z를 계산하고, 이 결과가 연구들 간에 동질인지 이질인지를 살피기 위해 동질성 검증을 실시한다. 동질성인 것으로 판명되면 크기효과를 해석하지만, 그렇지 않은 것으로 판명되면, 연구들 간의 차이를 설명할 수 있는 조절변수를 찾아서 재차 동질성 검정을 실시한다.
대상 데이터
- KISS 데이터 베이스에서 1990년 이후의 논문을 대상으로 의복/유행관여도를 검색어로 사용하여 검색한 결과, 의류학회지를 포함한 24개 관련 전문 학술지에 게재된 논문 총 127편의 제목을 목록화하였다. 일차적으로 의복/유행관여도가 매개변수나 조절변수로 포함된 논문을 제외하였고, 이들 논문 중 연구대상자 수, 표준편차 등의 필요한 통계값이 제시되어 있지 않거나 내용이 부적당한 논문을 제외한 60편의 논문이 선정되었고, 종속변수를 유목화하는 과정에서 종속변수가 어떤 유목에도 속하기 어려운 24편의 논문이 추가로 제외되어 최종 분석에는 36편의 논문이 메타분석을 위한 자료로 사용하였다.
- KISS 데이터 베이스에서 1990년 이후의 논문을 대상으로 의복/유행관여도를 검색어로 사용하여 검색한 결과, 의류학회지를 포함한 24개 관련 전문 학술지에 게재된 논문 총 127편의 제목을 목록화하였다. 일차적으로 의복/유행관여도가 매개변수나 조절변수로 포함된 논문을 제외하였고, 이들 논문 중 연구대상자 수, 표준편차 등의 필요한 통계값이 제시되어 있지 않거나 내용이 부적당한 논문을 제외한 60편의 논문이 선정되었고, 종속변수를 유목화하는 과정에서 종속변수가 어떤 유목에도 속하기 어려운 24편의 논문이 추가로 제외되어 최종 분석에는 36편의 논문이 메타분석을 위한 자료로 사용하였다.
데이터처리
- 이 연구에서는 효과크기를 사용하여 1차 연구를 통합하기 위해, [Table 1]에서와 같이 종속변수에 따라 연구를 10개 범주로 구분한 후, 고관여 집단을 실험 집단으로 저관여 집단을 통제집단으로 간주하여 이 두 집단의 종속변수의 평균값의 차이를 구하고 이를 두 집단의 pooled 표준편차로 나눠 효과크기를 계산하였다. 1차 연구에서 평균, 편차 및 표본 수 등이 제시되지 않고 F값으로 제시되었을 경우에는 F값을 전체 연구대상자 수로 나눈 값에 대한 제곱근을 구하고 이에 2를 곱하여 효과크기를 계산하였다. t값이 제시된 경우에는 이를 제곱하여 F값으로 환산하여 계산하였다(Oh, 2011).
- 관여 집단에 따른 종속변수의 평균 비교에 대한 메타 분석을 위해 각 집단의 평균, 표준편차 및 대상자 수를 이용하여 효과크기를 계산하는데, 이 자료가 기존 연구 논문에 명시되어 있지 않았을 경우, F값이나 t값을 이용 해 효과크기를 구하였으며 이도 불가능한 경우는 본 연구에 포함시키지 않았다. 관계에 대한 메타분석을 위해 상관관계계수나 회귀계수를 수집하였다.
- 관계연구에서는 [Table 2]에서 제시된 것과 같이 그 종속변수들을 7개의 포괄적인 유목으로 분류하여 각 유목에 속하는 종속변수와 관여도의 관계가 같은 관계 정도를 나타내고 있는가를 살펴보기 위해 동질성 검정을 실시하였으며 그 결과는 [Table 5]와 같다.
- 연구결과 통합 시, 데이터 코딩은 연구방법의 타당성을 평가하기 위해 매우 중요한 과정이다(Cooper, 1984). 이 메타분석 연구를 위해 기존 연구논문들로부터 논문의 출처, 연도, 연구대상자의 직업, 국적, 거주지, 성별, 나이, 표본 추출방식, 측정도구, 연구설계, 연구대상자 수, 종속변수명, 관여집단 수, 각 집단의 대상자 수, 평균, 표준편차 또는 상관계수, 회귀계수, F값 또는 t값, 그리고 신뢰도 계수를 얻었다.
- 이런 이유로 분포를 정규화시키고, 분산을 안정화시키기 위해 Fisher Z 변환을 시켜 모수치 크기에 상관없이 표본 분포가 정상 분포를 이루도록 하였다(Hedges & Olkin, 1985). 이 연구에서 사용된 관계 정도를 나타내는 지수는 Pearson의 상관계수, 회귀계수 및 경로계수를 함께 분석하였다. 회귀계수와 경로계수는 관여도와 다른 변수와의 관계가 일대일 관계를 나타내주지 않고 부분상관계수이기는 하나 분석을 위한 충분한 자료 수집이 여의치 않은 관계로 함께 분석하였다.
이론/모형
- Rosenthal and Rubin(1982), Becker and Hedges(1984) 그리고 Hunter et al.(1982)가 시도한 방법에 따라 선행 연구에서 효과크기나 상관관계계수를 수집하여 분석하였고, 연구들에 있어 효과 정도의 다양성과 집중화 경향을 추정하였다.
- 만약 연구들 간의 이질적인 결과를 통합시킨다면, pooled 추정치는 1차 연구결과들의 정확한 경향을 나타내지 못할 것이다. Overall 동질성 검정은 Hedges and Olkin(1985)의 방법을 활용하여 이뤄졌다. 이들의 방법은 연구결과들을 통합할 때, 연구대상자 수가 큰 연구의 결과에 더 비중을 주도록 한다.
- 관여도는 연구자에 따라 단일 차원(McQuarrie & Munson, 1987; Zaichkowsky, 1985), 또는 다차원으로 구성된 개념으로 다루어졌다.
성능/효과
- 여러 선행연구에서는 의복 또는 유행관여도를 독립 변수로 주요 관심으로 다루기도 하였지만, 많은 연구에서는 의복관여도를 매개변수나 조절변수로 다루었는데 그런 연구들은 메타분석을 실시할 수 없기 때문에 포함되지 않았다. 24개 전문 학술지에서 127편의 논문을 수집하였지만 이 논문들에서 분석된 종속변수 또는 관련 변수들의 범위는 매우 넓고 다양하여, 수집된 논문들 중 가장 자주 다루어진 변수들을 포함하는 36편의 연구에서 나타난 75개의 통계결과만을 분석할 수 있었다. 이렇게 광범위한 변수들과 의복관여의 관계가 선행연구에서 다루어진 사실은 의복관여도가 의복과 관련된 소비자 행동을 이해하는데 중요한 변수라는 것을 간접적으로 확인하고 있지만, 한편으로는 의복관여에 대해 일관성 있는 연구결과가 축적되어 이론으로 발전되지는 못 하였다는 것을 시사한다.
- 가격, 감정, 구매의도, 유행성 및 상표충성을 다룬 1차 연구를 분석한 결과, 이들 연구에서는 유의수준 0.05에서 1차 연구들이 동질성이 아니며, 이질적인 것으로 나타났다. 이질성을 나타낸 연구에 대해, 연구들 사이에 동일한 평균 차이를 보이도록 하는 조절변수가 있는가에 대해 살펴보고 이 조절변수의 유목에 따라 효과크기를 분류하여 동질성을 검정을 하였다.
- 관여도와 동조성(Q=5.58, p<.05) 및 인적 정보원(Q= 0.37, p<.05)과의 관계에 관한 연구결과들은 유의수준 0.05에서 동질성인 것으로 검증되었으며, 동조성과의 평균 상관관계 정도는 0.18로 극히 약한 정적 관계를 보인 반면, 인적 정보원과의 관계에 있어서는 0.43으로 중간 정도의 정적 관계가 있는 것으로 나타났다.
- 관여도와 유행선도력 관계 연구대상들을 연령에 의해 20대 이상과 10대 청소년으로 분류한 후 동질성 검정을 한 결과, 20대 이상은 연구들 간에 연령 편차가 있었음에도 불구하고 동질인 것으로 나타났으나 10대 청소년 대상 연구는 연구결과 간 이질인 것으로 밝혀졌다. 20대 이상 여성들의 의복관여도와 유행선도력은 0.
- 상표충성, 유행선도력, 유행혁신성 및 만족과 관여도와의 관계에 있어 연구의 결과들 간에 이질성을 가져 올 수 있는 연구대상의 국적, 연령, 직업 등을 조절변수로 가정하여 유목화시킨 후 동질성 검정을 실행하였다. 그 결과 비인적 정보원을 제외한 나머지 변수에서 연구 대상의 국적이나, 연령, 직업별로 집단 내 동질성을 확인하였다(Table 6). 의복 관련 행동에 영향을 줄 수 있는 변인들 중에 모든 연구들에서 공통적으로 밝혀져 있는 인구통계학적 변인을 연구들 사이에 체계적인 차이를 가져오는 조절변수로 채택하였다.
- 연구자들은 직업에 따라 대학생과 직장인 또는 주부 등으로 분류를 하고 있으나 이는 연령도 관여되는 분류방법이 기 때문에 이 직업에 의한 결과인지 연령에 의한 것인지 명확하지 않다. 대학생 집단의 평균 효과크기는 0.31로 다소 작은 크기를 보였으며, 일반인 대상으로 이뤄진 하 나의 연구의 효과크기는 0.82로서 그 효과가 크게 나타났다. 일반인을 대상으로 한 연구결과는 1개이었기 때문에 이에 대한 동질성 검정을 할 수 없었다.
- 이에 의해 연구를 유목화시키고, 나뉜 각 유목 내에서 결과가 동질인가를 살펴보기 위해 재차 동질성 검정을 하였다. 동질이라고 나온 유목에 대해서는 그 집단의 공유하는 모집단의 효과크기나 산출된 상관계수의 95% 신뢰구간을 제시하였다. 그러나 집단 내 결과들이 동질이 아니라는 결과에 도달할 경우, 각 유목별로 가능성 있는 조절변수를 찾아내어 재차 유목으로 분류하여 동질성 검정을 실시하여야 하나 각 종속변수에 대한 연구표본 수가 적어 더 이상의 유목화가 불가능하면 검정을 종료하였다.
- 따라서 학회지에 게재된 논문이외의 학위 논문 등을 광범위하게 수집되고, 후속연구가 진행되어 연구결과가 추가된다면 이 연구의 결과를 다시 검증할 필요가 있다. 또한 메타분석 결과 여러 면에서 문화에 따라 의복관여가 다른 변수에 미치는 영향에 있어 차이가 있을 가능성을 볼 수 있었다. 한국 연구논문집에 발간된 연구뿐만 아니라 외국 연구논문집에 발간된 연구결과들을 수집하여 함께 메타분석을 함으로써 문화에 따라 나타나는 차이를 심도 있게 연구할 필요가 있다.
- 이상과 같은 결과를 종합해 보면, 의복관여는 다른 어떤 변수보다도 정보사용에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 또한 의복관여와 유행 및 유행혁신성/선도성은 선행연구에서 많이 다루어졌으나 일관성 있는 결과가 나타나지 않거나 나타난 경우에도 그 관계는 높지 않은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 의류학의 핵심개념 이라고 할 수 있는 의복관여와 유행에 대해 후속 연구가 더 필요하다는 것을 보여준다.
- 의복관여도와의 관계가 연구된 변수들을 동조성, 상표충성, 유행선도력, 유행혁신성, 만족, 인적 정보원 및 비인적 정보원 등 7개의 포괄적인 유목으로 분류하여 메타분석을 실시하였다. 분석결과 동조성과 인적 정보원은 의복관여와의 관계에 대해 동질적인 연구결과가 나타났으며, 의복관여와 인적 정보원과의 관계가 동조성과의 관계보다 더 큰 것으로 나타났다. 의복관여와 인적정보원 간의 높은 상관성과 앞에서 논의한 의복관여의 비인적 정보원에 대한 영향과 아울러 종합해보면, 선행연구들은 의복관여가 다른 어떤 변수들보다 정보원 사용과 밀접한 관계를 가지고 있다는 것이 일관성있게 보여주고 있어서, 의복관여와 정보원 사용 간의 높은 관계를 실증적으로 결론지을 수 있을 것이다.
- 실용성, 광고, 접근편이, 비인적 정보원, 품질범주에서 동질성이 확인되었고, 각 범주의 평균 효과크기는 각각 0.29, 0.33, 0.48, 0.86, 0.29로 나타났다. 이 결과는 고/저 관여 집단 간 차이가 비인적 정보원 관련 종속변수에서 가장 크고, 실용성 관련 변수 및 품질 관련 변수에서 가장 작게 나타났다.
- 유행선도력 및 유행혁신성은 연구대상자의 직업 또는 연령에 의해 기인된 것으로 나타났는데, 유행선도력은 여전히 10대 대상 연구들 간에는 이질적인 결과를 보인 반면 20대 이상은 동질적인 결과로 의복관여와 유행 선도력의 약한 관계가 있다고 결론을 지을 수 있었다. 10대인 경우 교복을 착용하는 경우가 많아서 유행선도력에 대해 여러 가지 해석이 가능하기 때문에 나타난 결과라고 사료된다.
- 본 연구에서는 인구 통계학적인 변인 중 연구대상자의 연령과 국적을 조절 변수로 하여 연구들을 나눠 동질성 검정을 하였다. 의복관여도와 상표충성도와의 관계, 의복관여도와 만족과의 관계의 연구간의 이질성은 연구대상의 국적에 기인되었으며, 유행선도력 및 유행혁신성은 연구대상자의 직업 또는 연령에 의해 기인된 것으로 나타났다.
- 의복관여와 상표충성, 의복관여와 만족관계는 연구대상의 국적에 따라 다른 것으로 나타났다. 의복관여와 상표충성과의 관계는 한국인이 중국인에 비해 강한 것으로 나타났는데, 이는 한국인은 중국인에 비해 의복관여에 따라 상표충성도가 매우 높아질 수 있다는 것이다.
- 의복관여와 상표충성, 의복관여와 만족관계는 연구대상의 국적에 따라 다른 것으로 나타났다. 의복관여와 상표충성과의 관계는 한국인이 중국인에 비해 강한 것으로 나타났는데, 이는 한국인은 중국인에 비해 의복관여에 따라 상표충성도가 매우 높아질 수 있다는 것이다. 그런가 하면 의복관여와 만족과의 관계는 한국인의 경우 거의 없는 반면, 미국인은 약한 관계가 있는 것으로 나타나서, 한국인은 의복관여에 따라 만족도가 달라지지 않지만, 미국인의 경우에는 미약하지만 의복관여가 높은 사람이 만족도가 높을 수 있다는 보여주었다.
- 29로 나타났다. 이 결과는 고/저 관여 집단 간 차이가 비인적 정보원 관련 종속변수에서 가장 크고, 실용성 관련 변수 및 품질 관련 변수에서 가장 작게 나타났다. 효과크기가 0.
- 이 연구에서 효과크기나 상관계수를 사용하여 의복 관련 관여도에 관한 1차 연구결과를 통합하였다. 효과 크기는 실험 집단과 통제 집단의 평균의 차이를 통제 집단의 표준편차 또는 통합한 두 집단의 표준편차로 나눠준 scale-free지수이다(Glass, 1976).
- 이상과 같은 결과를 종합해 보면, 의복관여는 다른 어떤 변수보다도 정보사용에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 또한 의복관여와 유행 및 유행혁신성/선도성은 선행연구에서 많이 다루어졌으나 일관성 있는 결과가 나타나지 않거나 나타난 경우에도 그 관계는 높지 않은 것으로 나타났다.
- 집단을 비교한 연구를 분석한 결과, 실용성, 광고, 접근편이, 비인적 정보원 및 품질평가에 있어 의복 고관여 집단과 저관여 집단의 효과크기는 연구들 간에 일관성 있는 결과가 나타났는데, 실용성, 광고 및 품질에서는 의복관여의 효과크기가 작고, 접근편이에는 중간 정도의 효과크기가 나타난 반면에 비인적 정보원 사용에 있어 고/저 관여 집단 간에 큰 효과크기를 보였다. 즉 의복관여는 연구대상에 상관없이 어느 경우에서도 다른 변수들보다도 비인적 정보원 사용과 관련이 깊으며, 의복관여도가 높을수록 비인적 정보원을 많이 사용한다는 것을 알 수 있다. 이 결과는 광고와 의복관여와의 작은 효과크기와 대비된다.
- 선행연구는 연구대상의 관여도 차이에 따라 집단을 나누고 집단간의 다른 변수 특성을 비교한 연구들과 관여도와 다른 변수와의 상관관계를 분석한 연구의 두 가지 유형으로 나누어 메타분석을 실시하였다. 집단을 비교한 연구를 분석한 결과, 실용성, 광고, 접근편이, 비인적 정보원 및 품질평가에 있어 의복 고관여 집단과 저관여 집단의 효과크기는 연구들 간에 일관성 있는 결과가 나타났는데, 실용성, 광고 및 품질에서는 의복관여의 효과크기가 작고, 접근편이에는 중간 정도의 효과크기가 나타난 반면에 비인적 정보원 사용에 있어 고/저 관여 집단 간에 큰 효과크기를 보였다. 즉 의복관여는 연구대상에 상관없이 어느 경우에서도 다른 변수들보다도 비인적 정보원 사용과 관련이 깊으며, 의복관여도가 높을수록 비인적 정보원을 많이 사용한다는 것을 알 수 있다.
후속연구
- 그런가 하면 비인적 정보원의 사용이 의복관여에 따라 크게 다르다는 것은 의복관여와 정보탐색 간의 밀접한 관계를 확인해 주는 결론이며, 정보를 제공하고자 하는 기업들은 의복 관여가 높은 고객들을 유념하여 전략을 수립하여야 할 것이다.
- 즉, 연구변수들에 대한 정확한 개념 정의 및 조작적 정의에 의해 신뢰성과 타당성이 높은 측정도구를 활용하고, 잘 디자인된 연구설계에 따라 진행된 연구결과들을 통합해야 정확하고 치우치지 않아 일반화시킬 수 있는 결론 에 도달할 수 있다. 그런데 이 연구의 자료수집 과정에서 살펴본 많은 연구들이 개념 정의 및 조작적 정의가 생략되거나 명확하게 기술되어 있지 않았으며, 각 연구 마다 다른 용어를 사용하고 변수를 측정함으로써 연구 결과가 학문적 이론의 근거로 축적되는데 한계가 있다고 사료된다. 또한 메타분석을 위한 필수 정보인 집단의 표본 수, 평균, 표준편차, 상관계수 등이 누락된 연구가 많아 본 연구에 포함시키지 못해 객관적 추론에 제한을 초래하였다.
- 동질성을 보이지 않는 다른 종속변수의 경우, 동일한 연구대상과 동일한 종속변수에 대한 연구가 지속적으로 수행하여 결과를 축적함으로써 이러한 다양성을 가져오는 조절변수를 찾아내고 조절변수에 의해 나뉜 집단 내에서 공유하는 효과크기를 파악함이 필요할 것이다.
- 이와 같은 결과들은 의복관여도에 따라 잡지 등의 비인적 정보원의 사용이 크게 다르지만, 접근편이에 대해서는 의복관여도가 중간 정도의 차이를 나타낼 수 있으며, 실용성 관련 변수나, 광고에 대한 태도, 품질평가에 대해서는 의복관여도가 큰 영향이 없다는 것을 보여준다. 따라서 앞으로 연구에서 실용성이나 품질, 광고 등을 연구할 때 의복관여도를 주요 변수로 포함할 때 비용과 노력의 효율성을 고려하여야 할 것이다. 그런가 하면 비인적 정보원의 사용이 의복관여에 따라 크게 다르다는 것은 의복관여와 정보탐색 간의 밀접한 관계를 확인해 주는 결론이며, 정보를 제공하고자 하는 기업들은 의복 관여가 높은 고객들을 유념하여 전략을 수립하여야 할 것이다.
- 14)보다 높은 것으로 나타났으나, 중국인 대상 연구가 1편으로 그로부터 데이터 2개가 포함되었기 때문에 정확한 추정치라고 결론짓기 어렵다. 따라서 중국인 대상 관여도와 상표충성도의 관계에 대한 연구가 더욱 이뤄져야 할 것이다. 한편, 선행연구 결과들을 메타분석으로 종합한 결과에 따르면 한국인의 경우 의복관여가 높은 사람은 상표충성도도 높은 것으로 나타났다.
- 이 연구에서는 각 변수의 범주에 따라 작은 수의 연구만이 포함되어 분석되어 결론을 도출하기에 제한이 있다. 따라서 학회지에 게재된 논문이외의 학위 논문 등을 광범위하게 수집되고, 후속연구가 진행되어 연구결과가 추가된다면 이 연구의 결과를 다시 검증할 필요가 있다. 또한 메타분석 결과 여러 면에서 문화에 따라 의복관여가 다른 변수에 미치는 영향에 있어 차이가 있을 가능성을 볼 수 있었다.
- 의복관여와 인적정보원 간의 높은 상관성과 앞에서 논의한 의복관여의 비인적 정보원에 대한 영향과 아울러 종합해보면, 선행연구들은 의복관여가 다른 어떤 변수들보다 정보원 사용과 밀접한 관계를 가지고 있다는 것이 일관성있게 보여주고 있어서, 의복관여와 정보원 사용 간의 높은 관계를 실증적으로 결론지을 수 있을 것이다. 따라서 후속 연구에서는 이미 밝혀진 의복관여와 정보원 사용에 대한 관계에 대한 연구보다는, 이를 토대로 이론을 확장시키는 노력이 필요할 것으로 사료된다.
- 05로 95% 신뢰구간이 0을 포함하고 있어 관여도와 만족 간에는 관계가 없는 것으로 보인다. 미국인의 대상으로 한 연구는 한편으로 그 상관 정도는 0.26으로 한국인 대상 연구에 비해 약간 높게 나왔으나 한편의 결과로 정확한 추정치가 아니므로 더 많은 연구를 수집하여 종합하는 것이 요구된다.
- 의류학 분야의 연구자들은 유의한 결과에 대해서만 관심을 갖기 때문에 유의하지 않은 결과에 대한 보고를 간과하는 경향이 있어 특정 현상에 대해 치우친 메타분석 결과를 초래할 가능성이 있다. 본 연구에서는 정기간행물에 실린 연구의 결과들을 통합하였으나 후속연구로 정기간행물뿐만 아니라 학위 논문의 결과를 가지고 메타분석을 실행한다면 의복관여에 관해 좀 더 포괄적인 결론에 도달할 것이다.
- 분석결과 동조성과 인적 정보원은 의복관여와의 관계에 대해 동질적인 연구결과가 나타났으며, 의복관여와 인적 정보원과의 관계가 동조성과의 관계보다 더 큰 것으로 나타났다. 의복관여와 인적정보원 간의 높은 상관성과 앞에서 논의한 의복관여의 비인적 정보원에 대한 영향과 아울러 종합해보면, 선행연구들은 의복관여가 다른 어떤 변수들보다 정보원 사용과 밀접한 관계를 가지고 있다는 것이 일관성있게 보여주고 있어서, 의복관여와 정보원 사용 간의 높은 관계를 실증적으로 결론지을 수 있을 것이다. 따라서 후속 연구에서는 이미 밝혀진 의복관여와 정보원 사용에 대한 관계에 대한 연구보다는, 이를 토대로 이론을 확장시키는 노력이 필요할 것으로 사료된다.
- 이 연구에서는 각 변수의 범주에 따라 작은 수의 연구만이 포함되어 분석되어 결론을 도출하기에 제한이 있다. 따라서 학회지에 게재된 논문이외의 학위 논문 등을 광범위하게 수집되고, 후속연구가 진행되어 연구결과가 추가된다면 이 연구의 결과를 다시 검증할 필요가 있다.
- 20대 이상에서 의복관여가 유행선도력과 약한 관계가 있는 것은 유행선도자가 꼭 의복관여가 높은 사람은 아니라는 것을 시사한다. 이는 유행전파에 중요한 역할을 하는 유행선도자의 특성이 의복관여로 인한 유행에 대한 관심보다는 다른 특성에 의해 결정될 수 있다는 것을 시사하고 있어서 이에 대한 후속 연구가 필요하다고 하겠다.
- 또한 의복관여와 유행 및 유행혁신성/선도성은 선행연구에서 많이 다루어졌으나 일관성 있는 결과가 나타나지 않거나 나타난 경우에도 그 관계는 높지 않은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 의류학의 핵심개념 이라고 할 수 있는 의복관여와 유행에 대해 후속 연구가 더 필요하다는 것을 보여준다. 한편으로는 선행 연구가 없지는 않았지만 체계적인 연구가 진행되지 못 했었기 때문에, 앞으로의 후속연구는 개념의 정의, 측정도구, 연구대상의 범위, 표집방법 등에 특별한 주의가 필요하다는 것을 제언하고자 한다.
- 일반인을 대상으로 한 연구결과는 1개이었기 때문에 이에 대한 동질성 검정을 할 수 없었다. 일반인 대상으로 관여도에 따른 평균 차이에 대한 연구가 더 이뤄져야 이들 연구 사이의 결과가 동질인가 하는 것을 확인할 수 있으며, 또한 효과에 대한 좀 더 정확한 크기를 파악할 수 있다.
- 이런 메타분석에 있어 1차 연구결과의 신뢰성과 타당성은 매우 중요한 문제이다. 즉, 연구변수들에 대한 정확한 개념 정의 및 조작적 정의에 의해 신뢰성과 타당성이 높은 측정도구를 활용하고, 잘 디자인된 연구설계에 따라 진행된 연구결과들을 통합해야 정확하고 치우치지 않아 일반화시킬 수 있는 결론 에 도달할 수 있다. 그런데 이 연구의 자료수집 과정에서 살펴본 많은 연구들이 개념 정의 및 조작적 정의가 생략되거나 명확하게 기술되어 있지 않았으며, 각 연구 마다 다른 용어를 사용하고 변수를 측정함으로써 연구 결과가 학문적 이론의 근거로 축적되는데 한계가 있다고 사료된다.
- 이와 같은 결과는 의류학의 핵심개념 이라고 할 수 있는 의복관여와 유행에 대해 후속 연구가 더 필요하다는 것을 보여준다. 한편으로는 선행 연구가 없지는 않았지만 체계적인 연구가 진행되지 못 했었기 때문에, 앞으로의 후속연구는 개념의 정의, 측정도구, 연구대상의 범위, 표집방법 등에 특별한 주의가 필요하다는 것을 제언하고자 한다.
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