This study makes use of meta-analysis to statistically integrate the quantitative results of individual research on the influence of fashion product attributes on purchase; in addition, this study utilizes the effect sizes of correlation coefficients. This study was based on 24 individual studies fr...
This study makes use of meta-analysis to statistically integrate the quantitative results of individual research on the influence of fashion product attributes on purchase; in addition, this study utilizes the effect sizes of correlation coefficients. This study was based on 24 individual studies from January 2000 to March 2015. The meta-analysis analyzed 91 effect sizes and 24 studies and calculated the correlation coefficient effect sizes. A random effect model was employed for meta-analysis because the results for the homogeneity test indicated that the effect sizes of each research were heterogeneous. The analysis results are as follows. First, when the total effect sizes of the fashion product attributes that influence clothing purchase decisions were calculated as .256; this indicated that the effect size is slightly below the mid-sized level. Second, upon examining the effect sizes of the categorized fashion product attributes, the intrinsic attributes yielded .222, extrinsic factors yielded .235, and the compiled attributes yielded .420; this demonstrated that the compiled attributes have a larger effect size than individual attributes. Third, when they were measured by the characteristics of study targets, they were larger for a mixed-gender group than women as well as for ordinary citizens than university students. When the effect sizes were measured based on the characteristics of fashion products as suggested in the study, there were significant differences with respect to sportswear, followed by SPA brand clothing, general clothing, fashion accessories, and designer clothing. The cases where the clothing were purchased in non-retail stores were found to have a slightly larger effect size than those of offline retail stores when the effect sizes were measured based on purchase routes; however, the difference was not statistically significant. Next, an investigation of the trend of effect sizes based on published year via the meta regression analysis indicated slightly larger effect sizes as shown in more recent publications, but this was not statistically significant.
This study makes use of meta-analysis to statistically integrate the quantitative results of individual research on the influence of fashion product attributes on purchase; in addition, this study utilizes the effect sizes of correlation coefficients. This study was based on 24 individual studies from January 2000 to March 2015. The meta-analysis analyzed 91 effect sizes and 24 studies and calculated the correlation coefficient effect sizes. A random effect model was employed for meta-analysis because the results for the homogeneity test indicated that the effect sizes of each research were heterogeneous. The analysis results are as follows. First, when the total effect sizes of the fashion product attributes that influence clothing purchase decisions were calculated as .256; this indicated that the effect size is slightly below the mid-sized level. Second, upon examining the effect sizes of the categorized fashion product attributes, the intrinsic attributes yielded .222, extrinsic factors yielded .235, and the compiled attributes yielded .420; this demonstrated that the compiled attributes have a larger effect size than individual attributes. Third, when they were measured by the characteristics of study targets, they were larger for a mixed-gender group than women as well as for ordinary citizens than university students. When the effect sizes were measured based on the characteristics of fashion products as suggested in the study, there were significant differences with respect to sportswear, followed by SPA brand clothing, general clothing, fashion accessories, and designer clothing. The cases where the clothing were purchased in non-retail stores were found to have a slightly larger effect size than those of offline retail stores when the effect sizes were measured based on purchase routes; however, the difference was not statistically significant. Next, an investigation of the trend of effect sizes based on published year via the meta regression analysis indicated slightly larger effect sizes as shown in more recent publications, but this was not statistically significant.
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문제 정의
이런 다양한 결과는 각 개별연구에서 사용된 여러 가지 요인들 즉, 패션상품의 종류와 연구대상자의 특성 등에서 오는 결과로 유추해볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 개별연구에 사용된 상품의 종류나 연구대상자의 특성 등 차이를 고려하여 패션상품 평가속성의 전체 효과에 대한 메타분석을 진행하고 중재변인에 따른 평가속성의 전체효과 크기와 차이를 통해 평가속성의 효과에 영향을 미치는 소비자 특성과 상품특성에 대한 정보를 제공하고자 한다. 또한 기존 연구에 사용된 패션상품의 속성별 효과크기를 밝히고, 패션상품의 속성들을 물리적 특성에 따라 내재적 평가속성과 외재적 평가속성으로 범주화하여 범주에 따른 평가속성의 효과크기를 파악하고자 한다.
일반적으로 메타분석연구는 개별연구들을 종합하여 통합적 이론을 추론할 수 있다는 점에서 특정 개념이나 변인에 대한 연구가 적합하다. 따라서 본 연구에서는 국내 의류학 분야에서 오랜 시간 연구되어온 패션상품 평가속성의 효과에 대한 메타분석을 실시하고자 한다. 상품구매 시 평가기준이 되는 패션상품의 평가속성은 구매를 결정짓는 평가요인 중 하나로 상품 자체에서 결정되는 내재적 평가속성과 상품 외적으로 결정되는 외재적 평가속성이 함께 포함된다.
따라서 본 연구에서는 개별연구에 사용된 상품의 종류나 연구대상자의 특성 등 차이를 고려하여 패션상품 평가속성의 전체 효과에 대한 메타분석을 진행하고 중재변인에 따른 평가속성의 전체효과 크기와 차이를 통해 평가속성의 효과에 영향을 미치는 소비자 특성과 상품특성에 대한 정보를 제공하고자 한다. 또한 기존 연구에 사용된 패션상품의 속성별 효과크기를 밝히고, 패션상품의 속성들을 물리적 특성에 따라 내재적 평가속성과 외재적 평가속성으로 범주화하여 범주에 따른 평가속성의 효과크기를 파악하고자 한다. 이 외에도 메타회귀분석을 통해 출판연도에 따른 평가속성의 효과크기를 밝혀 연도에 따라 소비자들의 평가속성에 어떤 변화가 나타나는지를 알아보고자 한다.
이상의 연구로 기존에 다양하게 연구되었던 평가속성에 대한 효과크기와 중재변인의 영향력의 경향을 파악할 수 있었다. 또한 본 연구는 패션상품을 대상으로 한 개별연구들의 결과를 종합한 연구로 각 개별연구물의 특성을 고려하여 패션상품의 평가속성이 구매에 미친 영향력을 산술적으로 통합하였다는 점에서 그 의미가 있다.
본 연구에서는 의류학 분야의 연구들 중 구매에 영향을 미치는 패션상품의 평가속성을 대상으로 메타분석을 실시하였다. Cooper et al.
본 연구에서는 패션상품 구매에 영향을 미치는 패션상품 속성의 효과크기를 밝히고자 국내에서 발표된 개별연구들의 양적 연구결과를 분석에 사용하였다. 연구의 분석자료는 한국학술정보원(Korean Studies Information Service System; KISS)과 국회도서관의 데이터베이스에서 2000년 1월부터 2015년 3월까지 발행된 학회지 게재논문 및 석 · 박사 학위논문 등으로, 해당 자료는 학술지 검색엔진에서 제공하는 검색창을 통해 수집하였다.
또한 기존 연구에 사용된 패션상품의 속성별 효과크기를 밝히고, 패션상품의 속성들을 물리적 특성에 따라 내재적 평가속성과 외재적 평가속성으로 범주화하여 범주에 따른 평가속성의 효과크기를 파악하고자 한다. 이 외에도 메타회귀분석을 통해 출판연도에 따른 평가속성의 효과크기를 밝혀 연도에 따라 소비자들의 평가속성에 어떤 변화가 나타나는지를 알아보고자 한다.
메타분석연구는 방법의 특성상 포괄적인 내용보다 특정 변수나 개념을 다루는 연구에 더 적합하다(Lee & Yu, 2013). 이에 본 연구에서는 의류학 분야에서 많이 다루어진 패션상품의 평가속성을 주제로 그 효과에 대하여 메타분석을 실시하고자 한다. 본 연구는 위에서 제시한 Cooper et al.
또한 Cohen(1988)이 제안한 해석기준에 따르면 중간 수준의 효과크기에 가격, 독특성, 심미성, 유행성이, 큰 효과보다 조금 낮은 수준의 효과크기에 다양성, 독창성, 브랜드 이미지, 상징성, 표현성, 통합속성이 포함되었고, 유의한 속성들은 상품 자체의 물리적인 부분에 의해 결정되는 내재적 속성과 물리적인 부분이 아닌 외부에 의해 결정되는 외재적 속성이 모두 포함되는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 이 내용들을 범주화하고자 패션상품 평가속성을 내재적 평가속성과 외재적 평가속성으로 분류하여 두 평가속성의 효과크기를 비교하는 분석을 재진행하였다. 그 결과 내재적 평가속성이 .
기존에 주로 사용되었던 연구자의 주관적 서술로 결과를 종합하는 화술적 종합법(Narrative Syntheses)과는 달리 메타분석은 효과크기(Effect Size)를 이용하여 기존의 연구들을 종합함으로써 관심변수의 효과크기와 방향을 알려준다(Jang& Shin, 2011). 즉 개별연구들을 종합하여 해당 변수의 효과가 얼마만큼의 크기인지와 그 효과의 방향이 부정인지 긍정인지를 알려주게 된다. 효과크기란 메타분석에서 사용되는 분석단위로 변수 간의 관계를 표현한 관계규모의 지표를 말한다.
가설 설정
메타분석에서는 사례수가 많은 연구의 효과크기가 사례수가 적은 연구보다 더 정확하다고 가정한다. 이에 본 연구에서는 연구의 사례수 크기에 따라 가중치를 부여하여 전체 효과크기를 계산하고자 Hedges and Olkin(1985)의 방법을 활용하였다(Table 3).
제안 방법
Cooper et al.(2009)의 메타분석절차에 따라 먼저 개별연구의 결과들이 동일 모집단에서 추출되었는지를 파악하여 분석에 적합한 모형을 선택하고자 동질성 검증을 실시하였다. 그 결과 각 연구물의 효과크기는 매우 이질적으로 나타나 이에 적합한 랜덤효과 모형을 사용하여 분석을 진행하였다.
개별연구들에서 보고된 연구대상자의 특성과 실험에 사용된 상품의 종류 및 상품의 구매경로를 변인으로 사용하여 범주형 변인에 따른 효과크기를 측정하였다(Table 7). 먼저 연구대상자의 특성에 따라 효과크기를 측정한 결과, 여성 대상의 연구(ES=.
(2009)의 메타분석절차에 따라 먼저 개별연구의 결과들이 동일 모집단에서 추출되었는지를 파악하여 분석에 적합한 모형을 선택하고자 동질성 검증을 실시하였다. 그 결과 각 연구물의 효과크기는 매우 이질적으로 나타나 이에 적합한 랜덤효과 모형을 사용하여 분석을 진행하였다. 또한 정보의 손실을 막으면서 동시에 독립성 가정 위반의 문제를 해결하고자 전체 효과크기를 구할 때는 개별연구물을 분석단위로 실시하고, 하위집단 분석 시에서 효과크기를 분석단위로 실시하였다(Cooper, 2010).
256으로 중간보다 조금 낮은 수준의 효과크기를 가지는 것으로 나타났다(Cohen, 1988). 다음으로 개별연구들에서 보고하고 있는 주요 중재변수에 따른 효과크기를 측정하였다. 먼저 연구대상의 특성에 따라 효과크기를 측정한 결과, 여성보다 혼성집단이, 대학생보다 일반인 대상의 연구에서 더 큰 효과크기가 나타났다.
또한 정보의 손실을 막으면서 동시에 독립성 가정 위반의 문제를 해결하고자 전체 효과크기를 구할 때는 개별연구물을 분석단위로 실시하고, 하위집단 분석 시에서 효과크기를 분석단위로 실시하였다(Cooper, 2010). 다음으로 유의성이 높게 나타남에 따라 출판이 가능했던 연구물들의 결과가 과장되는 출판편의 문제를 방지하고자 funnel plot과 trim and fill 검증을 실시하였다. 그 결과 funnel plot의 좌우가 대칭을 이루었고, trim and fill 검증결과 보정 값과 관찰 값에 차이가 나타나지 않아 분석연구물에 출판편의가 없는 것 확인하였다.
따라서 향후 연구에서는 메타분석으로 의류학 분야의 학문적 발전을 도모하고자 표준오차를 비롯하여 연구에 필요한 데이터들을 결과에 상세히 보고해 주어야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서는 조절효과에 따라 속성들의 전체효과크기만을 비교하였다. 향후 연구에서 조절효과에 따라 각 속성들의 상대적 기여를 비교한다면 더욱 의미있는 연구가 될 것으로 보여진다.
또한 본 연구에서는 전체 효과크기를 구할 경우 개별연구물을 분석단위로 하고, 하위집단 분석에서는 효과크기를 분석단위로 하는 ‘분석단위의 이동’을 실시하여, 하나의 연구에서 다수의 효과크기를 보고하는 경우 발생되는 독립성 가정 위반 문제와 연구에 사용되는 정보의 손실 문제를 해결하였다(Cooper, 2010).
그 결과 각 연구물의 효과크기는 매우 이질적으로 나타나 이에 적합한 랜덤효과 모형을 사용하여 분석을 진행하였다. 또한 정보의 손실을 막으면서 동시에 독립성 가정 위반의 문제를 해결하고자 전체 효과크기를 구할 때는 개별연구물을 분석단위로 실시하고, 하위집단 분석 시에서 효과크기를 분석단위로 실시하였다(Cooper, 2010). 다음으로 유의성이 높게 나타남에 따라 출판이 가능했던 연구물들의 결과가 과장되는 출판편의 문제를 방지하고자 funnel plot과 trim and fill 검증을 실시하였다.
랜덤효과모형으로 개별연구물 각각을 하나의 단위로 사용하여 의복구매결정에 영향을 미치는 패션상품 평가속성의 전체 효과크기를 산출하였다(Table 6). 그 결과 패션상품 평가속성의 전체 효과크기는 .
출판편의란 통계적으로 유의한 결과의연구물이 유의하지 않은 결과의 연구물보다 더 많이 출판되어져 발생하는 편향으로, 메타분석 시 출판편의가 발생할 경우 결과가 과장될 수 있다(Rosenthal, 1979). 본 연구에서는 메타분석 결과의 타당성을 확보하고자 funnel plot과 Duval and Tweedie(2000)의 trim and fill을 이용하여 출판편의를 검증하였다(Table 5)(Fig 1).
본 연구에서는 효과크기의 계산을 위하여 상관계수 효과크기를 사용하였고, Fisher's Z 척도로의 변환을 사용하여 ‘r’ 값을 표준화하였다(Borenstein et al., 2009).
공동연구자 2인에 의해 선별된 논문은 다시 초록과 본문을 검토하여 종속변수가 구매행동과 관련 없는 연구, 상관계수 값을 제시하지 않은 연구, 집단 간 평균비교연구 및 데이터의 보고가 없는 연구 등을 제외하였으며, 학위논문의 내용을 바탕으로 발간된 학회지가 존재하는 경우에는 학회지를 분석에 사용하여 최종적으로 24편의 논문을 분석대상으로 선정하였다(Table 2). 분석에 사용된 24편의 논문에서 종속변수는 구매행동으로 구매의도, 구매태도, 비계획구매와 계획구매 등 구매행동과 관련된 다양한 변수와 상품 평가속성의 상관계수를 사용하여 분석을 실시하였다. 상품의 평가속성은 심미성, 기능성, 패션성, 품질, 스타일, 사이즈 등을 내재적 평가속성으로, 가격, 인식상징성, A/S, 상표 등을 외재적 평가속성으로 범주화하였다.
연구의 분석자료는 한국학술정보원(Korean Studies Information Service System; KISS)과 국회도서관의 데이터베이스에서 2000년 1월부터 2015년 3월까지 발행된 학회지 게재논문 및 석 · 박사 학위논문 등으로, 해당 자료는 학술지 검색엔진에서 제공하는 검색창을 통해 수집하였다. 분석에 사용될 연구의 데이터는 데이터 유실을 방지하고 충분한 데이터를 얻기 위하여 RISS, KISS, DBpia 등 국내의 다양한 학술지 검색엔진을 사용하여 수집되었고, 여러 검색엔진을 통해 수집된 데이터는 비교하여 중복 데이터를 확인 후 통합하는 과정을 거쳤다. 데이터수집에 사용된 키워드(Keyword)는 ‘의복구매’, ‘의류구매’, ‘패션구매’, ‘의복속성’, ‘의류속성’, ‘패션속성’이며, 검색결과 학위논문 2,106편과 학회지 게재논문 1,639편이 검색되었다.
분석에 사용된 24편의 논문에서 종속변수는 구매행동으로 구매의도, 구매태도, 비계획구매와 계획구매 등 구매행동과 관련된 다양한 변수와 상품 평가속성의 상관계수를 사용하여 분석을 실시하였다. 상품의 평가속성은 심미성, 기능성, 패션성, 품질, 스타일, 사이즈 등을 내재적 평가속성으로, 가격, 인식상징성, A/S, 상표 등을 외재적 평가속성으로 범주화하였다.
분석대상으로 채택된 24편의 연구논문은 다음의 과정을 거쳐 분석되었다. 첫째, 자료의 코딩은 상관계수와 함께 하위그룹 분석(Sub-group Analysis)을 위하여 공동연구자들과의 합의 하에 출판연도, 출판상태, 연구대상의 특성과 상품특성, 구매경로와 패션상품 속성 등에 따라 자료들을 기록하였다. 둘째, 코딩작업이 끝난 분석논문은 공동연구자 2인이 함께 검토하여 패션상품 속성들을 다시 내재적 평가속성과 외재적 평가속성으로 범주화하였다.
대상 데이터
검색된 논문은 1차적으로 제목을 검토하여 질적 연구와 패션상품을 대상으로 하지 않은 연구는 제외하였다. 공동연구자 2인에 의해 선별된 논문은 다시 초록과 본문을 검토하여 종속변수가 구매행동과 관련 없는 연구, 상관계수 값을 제시하지 않은 연구, 집단 간 평균비교연구 및 데이터의 보고가 없는 연구 등을 제외하였으며, 학위논문의 내용을 바탕으로 발간된 학회지가 존재하는 경우에는 학회지를 분석에 사용하여 최종적으로 24편의 논문을 분석대상으로 선정하였다(Table 2). 분석에 사용된 24편의 논문에서 종속변수는 구매행동으로 구매의도, 구매태도, 비계획구매와 계획구매 등 구매행동과 관련된 다양한 변수와 상품 평가속성의 상관계수를 사용하여 분석을 실시하였다.
분석대상으로 채택된 24편의 연구논문은 다음의 과정을 거쳐 분석되었다. 첫째, 자료의 코딩은 상관계수와 함께 하위그룹 분석(Sub-group Analysis)을 위하여 공동연구자들과의 합의 하에 출판연도, 출판상태, 연구대상의 특성과 상품특성, 구매경로와 패션상품 속성 등에 따라 자료들을 기록하였다.
연구의 분석자료는 한국학술정보원(Korean Studies Information Service System; KISS)과 국회도서관의 데이터베이스에서 2000년 1월부터 2015년 3월까지 발행된 학회지 게재논문 및 석 · 박사 학위논문 등으로, 해당 자료는 학술지 검색엔진에서 제공하는 검색창을 통해 수집하였다.
연구의 제한점과 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 메타분석연구의 특성상 연구에 보고된 데이터를 사용하여 연구가 진행되었다. 그러나 다수의 연구가 메타분석에 필요한 데이터를 상세히 보고하지 않아 검색된 관련 연구의 수에 비하여 적은 양의 연구물이 분석에 사용되었다.
데이터처리
개별연구의 결과들이 동일 모집단에서 추출된 것인지를 파악하여 개별연구의 결과들을 통계적으로 종합하고자 효과크기에 대한 동질성 검증을 실시하였다. Q 통계치를 이용한 동질성 검증결과 Q 값은 805.
본 연구에서는 출판연도에 따른 효과크기의 추이를 살펴보고자 메타회귀분석을 실시하였다(Table 10)(Fig. 2). 그 결과 [Fig.
그 결과 전문가 3인의 범주화 결과가 일치하였고, 이에 따라 범주화를 결정하였다. 셋째, 자료의 변환을 위해 코딩한 자료는 메타분석 프로그램인 CMA 2.0프로그램을 이용하여 분석하였다.
연속형 변수인 출판연도가 효과크기에 미치는 경향성을 파악하고자 메타회귀분석(Meta Analysis)을 실시하였다. 메타회귀 분석은 일반적으로 효과크기의 차이 및 이질성이 발생한 원인이나 그 배경 등에 대한 가설을 만드는 역할을 한다.
이론/모형
본 연구는 위에서 제시한 Cooper et al.(2009)의 메타분석 프로세스를 따랐으며, 효과크기는 연구주제에 맞춰 상관계수를 사용하였다.
결과는 해석의 편의를 위하여 원래의 상관계수로 보고하였고(Borenstein et al., 2009), 산출된 효과크기의 해석은 Cohen(1988)이 제시한 기준을 사용하였다. Cohen(1988)이 제시한 기준에 따르면 효과크기가 .
145로 나타나 I2 값이 25%이면 이질성이 낮고, 75%이면 이질성이 높다는 Higgins and Green(2008)의 제시기준에 따라서도 분석논문들의 효과크기가 매우 이질적인 것을 확인하였다(Table 4). 따라서 본 연구에서는 랜덤효과모형(Random-effects Model)을 사용하여 효과 크기를 측정하였다(Borenstein et al., 2009). 또한 본 연구에서는 전체 효과크기를 구할 경우 개별연구물을 분석단위로 하고, 하위집단 분석에서는 효과크기를 분석단위로 하는 ‘분석단위의 이동’을 실시하여, 하나의 연구에서 다수의 효과크기를 보고하는 경우 발생되는 독립성 가정 위반 문제와 연구에 사용되는 정보의 손실 문제를 해결하였다(Cooper, 2010).
패션상품 평가속성의 효과가 무엇인지 살펴본 결과, 20여 종류의 효과가 다양한 수준으로 보고되고 있었다. 본 연구에서는 이 내용들을 범주화하기 위하여 Olson and Jacoby(1972)가 분류한 패션상품의 평가속성을 활용하였다. 패션상품의 평가속성은 내재적 속성과 외재적 속성으로 분류된다.
메타분석에서는 사례수가 많은 연구의 효과크기가 사례수가 적은 연구보다 더 정확하다고 가정한다. 이에 본 연구에서는 연구의 사례수 크기에 따라 가중치를 부여하여 전체 효과크기를 계산하고자 Hedges and Olkin(1985)의 방법을 활용하였다(Table 3).
성능/효과
2). 그 결과 [Fig. 2]에서 보이는 것과 같이 연도를 나타내는 가로축에 따라 2000년대 이후의 연구추이는 최근에 출판된 연구물일수록 효과크기가 조금 더 높게 나타났으나, 그 차이가 유의한 수준에는 미치지 못하였다. 그러나 단정적인 해석을 지양하는 메타회귀분석의 특성상 2000년대 이후부터 2015년까지 꾸준히 추이가 커지고 있다는 점은 눈여겨 볼만한 결과이다.
그 결과 funnel plot의 경우 좌우가 거의 대칭을 이루었고, 일종의 민감도 분석인 trim and fill 검증결과 또한 조율된 연구들의 보정 값과 관찰 값이 같아 출판편의가 발생하지 않는 것으로 판단되었다.
다음으로 유의성이 높게 나타남에 따라 출판이 가능했던 연구물들의 결과가 과장되는 출판편의 문제를 방지하고자 funnel plot과 trim and fill 검증을 실시하였다. 그 결과 funnel plot의 좌우가 대칭을 이루었고, trim and fill 검증결과 보정 값과 관찰 값에 차이가 나타나지 않아 분석연구물에 출판편의가 없는 것 확인하였다.
이에 본 연구에서는 이 내용들을 범주화하고자 패션상품 평가속성을 내재적 평가속성과 외재적 평가속성으로 분류하여 두 평가속성의 효과크기를 비교하는 분석을 재진행하였다. 그 결과 내재적 평가속성이 .222, 외재적 평가속성이 .235, 두 속성이 함께 들어간 통합속성이 .420으로 다양한 평가속성을 함께 쓸수록 더 큰 효과크기를 갖는 한편, 범주화된 내재적 평가속성과 외재적 평가속성의 효과크기는 거의 유사한 것으로 나타났다.
랜덤효과모형으로 개별연구물 각각을 하나의 단위로 사용하여 의복구매결정에 영향을 미치는 패션상품 평가속성의 전체 효과크기를 산출하였다(Table 6). 그 결과 패션상품 평가속성의 전체 효과크기는 .256으로 통계적으로 95% 신뢰구간에서 유의미한 효과를 갖는 것으로 나타났다(95% interval .187~.322). 이러한 결과는 Cohen(1988)이 제안한 해석기준에 따라 중간보다 조금 낮은 수준의 효과크기라고 해석할 수 있다.
그러나 이러한 해석은 스포츠 의류에 비하여 다른 패션상품의 상품 평가속성이 잘 선정되지 못하여 나타난 결과일 수 있다는 점에서 그 원인을 유추하는데 있어 다양한 방향에서의 원인파악이 필요할 것이다. 다음으로 구매경로에 따라 효과크기를 측정한 결과, 오프라인의 점포형 매장에서 구매하는 경우와 무점포형 매장(인터넷, TV홈쇼핑 등)에서 구매하는 경우의 효과크기가 유의미한 차이 없이 비슷한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 점포유형에 적합한 평가속성이 연구에 잘 반영되어 나타난 것으로 추론된다.
다음으로 구매에 미치는 패션상품 평가속성의 속성별 효과크기를 산출한 결과, 개별연구들에 보고된 20여 종류의 평가속성 중 통합속성을 비롯하여 가격, 다양성, 독창성, 독특성, 브랜드 이미지, 상징성, 심미성, 유행성, 표현성이 유의미한 효과를 갖는 것으로 나타났다. 또한 Cohen(1988)이 제안한 해석기준에 따르면 중간 수준의 효과크기에 가격, 독특성, 심미성, 유행성이, 큰 효과보다 조금 낮은 수준의 효과크기에 다양성, 독창성, 브랜드 이미지, 상징성, 표현성, 통합속성이 포함되었고, 유의한 속성들은 상품 자체의 물리적인 부분에 의해 결정되는 내재적 속성과 물리적인 부분이 아닌 외부에 의해 결정되는 외재적 속성이 모두 포함되는 것으로 나타났다.
다음으로 메타회귀분석을 통해 출판연도에 따른 효과크기의 추이를 살펴본 결과 최근에 출판된 연구물일수록 효과크기가 조금 더 높게 나타났으나, 유의한 수준에는 미치지 못하였다. 유의미한 차이는 나타나지 않았지만, 최신 연구에서 효과크기가 조금씩 더 높아지는 추이를 볼 때, 최근 연구들이 소비자들이 중요시하는 평가속성을 더 잘 찾아내고 있는 것으로 보여진다.
다음으로 범주형 변인 중 연구에 사용된 패션상품의 종류에 따른 효과크기를 측정한 결과, 스포츠 의류(ES=.477), SPA브랜드 의류(ES=.225), 일반 의류 및 패션소품(ES=.212), 명품의류(ES=.199)의 순으로 효과크기에 유의한 차이가 나타났다(p<.05).
따라서 향후 연구에서는 일반적인 속성보다 특정 집단에게 적합한 평가속성을 찾아내는 노력이 필요할 것이다. 다음으로 연구에 제시된 패션상품의 특성에 따라 효과크기를 측정한 결과, 스포츠 의류, SPA브랜드 의류, 일반 의류 및 패션소품, 명품의류의 순으로 유의미한 차이가 나타나 스포츠 의류에 대한 상품 평가속성의 효과크기가 가장 큰 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 스포츠 의류의 경우 상품의 평가속성에 의한 효과가 큰데 비해 다른 패션상품들의 경우 상품이 아닌 소비자의 특성이나 상황의 특성 등 상품 외의 다른 속성들에 의한 효과가 더 크기 때문에 나타난 결과로 그 원인을 유추해 볼 수 있다.
첫째, 자료의 코딩은 상관계수와 함께 하위그룹 분석(Sub-group Analysis)을 위하여 공동연구자들과의 합의 하에 출판연도, 출판상태, 연구대상의 특성과 상품특성, 구매경로와 패션상품 속성 등에 따라 자료들을 기록하였다. 둘째, 코딩작업이 끝난 분석논문은 공동연구자 2인이 함께 검토하여 패션상품 속성들을 다시 내재적 평가속성과 외재적 평가속성으로 범주화하였다. 그 결과 전문가 3인의 범주화 결과가 일치하였고, 이에 따라 범주화를 결정하였다.
다음으로 개별연구들에서 보고하고 있는 주요 중재변수에 따른 효과크기를 측정하였다. 먼저 연구대상의 특성에 따라 효과크기를 측정한 결과, 여성보다 혼성집단이, 대학생보다 일반인 대상의 연구에서 더 큰 효과크기가 나타났다. 즉 다양한 사람들을 대상으로 연구를 진행할수록 더 큰 효과크기가 나타난 반면, 집단의 특성이 뚜렷할수록 효과크기가 낮게 나타나는 것을 알 수 있다.
분류한 속성의 범주별로 패션상품의 평가속성이 구매 결정에 미치는 효과크기를 살펴본 결과, 내재적 평가속성이 구매결정에 미치는 효과크기는 .222(95% interval.162~.280)이고, 외재적 평가속성이 구매결정에 미치는 효과크기는 .235(95% interval .157~.309)로 두 속성 모두 통계적으로 유의미한 효과를 갖는 것으로 나타났다(Table 9). 효과크기에 대한 해석은 Cohen(1988)이 제안한 해석기준에 따라 두 평가속성 모두 중간보다 낮은 수준의 효과크기라고 해석할 수 있다.
이상의 결과는 연구대상자의 성별과 대학생 여부, 연구에 사용된 패션상품의 종류는 패션상품의 속성이 구매결정에 미치는 영향 연구 시 중요한 범주형 변인임을 보여준다.
이상의 연구로 기존에 다양하게 연구되었던 평가속성에 대한 효과크기와 중재변인의 영향력의 경향을 파악할 수 있었다. 또한 본 연구는 패션상품을 대상으로 한 개별연구들의 결과를 종합한 연구로 각 개별연구물의 특성을 고려하여 패션상품의 평가속성이 구매에 미친 영향력을 산술적으로 통합하였다는 점에서 그 의미가 있다.
먼저 연구대상의 특성에 따라 효과크기를 측정한 결과, 여성보다 혼성집단이, 대학생보다 일반인 대상의 연구에서 더 큰 효과크기가 나타났다. 즉 다양한 사람들을 대상으로 연구를 진행할수록 더 큰 효과크기가 나타난 반면, 집단의 특성이 뚜렷할수록 효과크기가 낮게 나타나는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 집단의 특성에 맞는 적합한 평가속성이 제시되지 못하여 나타난 결과라고 추론할 수 있다.
05). 특히 종류에 따라 효과크기를 산출한 결과 스포츠 의류의 효과크기가 다른 상품들에 비해 95% 신뢰구간이 겹치지 않을 정도로 높게 나타나 다른 패션상품들보다도 스포츠 의류 구매 시 상품의 평가속성이 더욱 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
패션상품 평가속성의 효과가 무엇인지 살펴본 결과, 20여 종류의 효과가 다양한 수준으로 보고되고 있었다. 패션상품 평가속성이 구매결정에 미치는 효과크기를 살펴본 결과, 평가속성 중 가격(ES: .254, 95% interval: .083~.353), 다양성(ES: .379, 95% interval: .128~.584), 독창성(ES: .345, 95% interval: .029~.599), 독특성(ES: .258,95% interval: .108~.396), 브랜드 이미지(ES: .328, 95% interval: .071~.545), 상징성(ES: .322, 95% interval: .066~.539), 심미성(ES: .298, 95% interval: .149~.433), 유행성(ES: .270, 95% interval: .069~.450), 통합속성(ES: .420, 95% interval: .116~.652), 표현성(ES: .447, 95% interval:.209~.635)이 95% 신뢰구간에서 통계적으로 유의미한 효과를 갖는 것으로 나타났다(Table 8). 유의미한 효과를 갖는 속성들의 효과크기에 대한 해석은 Cohen(1988)이 제안한 해석기준에 따라 가격, 독특성, 심미성, 유행성은 중간 수준의 효과크기로, 다양성, 독창성, 브랜드이미지, 상징성, 표현성, 통합속성은 큰 효과보다 조금 낮은 수준의 효과크기를 갖는 것으로 나타났다.
효과크기에 대한 해석은 Cohen(1988)이 제안한 해석기준에 따라 두 평가속성 모두 중간보다 낮은 수준의 효과크기라고 해석할 수 있다. 한편, 내, 외재적 평가속성을 통합한 속성을 변수로 사용한 연구들의 효과크기를 산출한 결과, 통합평가속성이 구매결정에 미치는 효과크기는 .420(95% interval .119~.650)으로 각각의 속성과 마찬가지로 통계적으로 유의미한 효과를 갖는 것으로 나타났다(Table 9). 그러나 Cohen(1988)의 해석기준에 따르면 산출된 통합평가속성의 효과크기는 큰 효과보다 조금 낮은 수준의 효과크기로 개별 평가속성이 구매결정에 미치는 효과크기보다 더 큰 효과크기를 갖는 것으로 나타났다.
한편, 패션상품을 구매하는 경로에 따라 효과크기를 측정한 결과 오프라인의 점포형 매장(ES=.230)보다 무점포형 매장(인터넷, TV홈쇼핑 등)에서 구매하는 상황(ES=.235)일 때 더 큰 효과크기가 나타났다. 그러나 앞의 다른 중재변인들과는 달리 그 차이가 유의미한 수준에는 미치지 못하였다.
후속연구
이러한 결과는 스포츠 의류의 경우 상품의 평가속성에 의한 효과가 큰데 비해 다른 패션상품들의 경우 상품이 아닌 소비자의 특성이나 상황의 특성 등 상품 외의 다른 속성들에 의한 효과가 더 크기 때문에 나타난 결과로 그 원인을 유추해 볼 수 있다. 그러나 이러한 해석은 스포츠 의류에 비하여 다른 패션상품의 상품 평가속성이 잘 선정되지 못하여 나타난 결과일 수 있다는 점에서 그 원인을 유추하는데 있어 다양한 방향에서의 원인파악이 필요할 것이다. 다음으로 구매경로에 따라 효과크기를 측정한 결과, 오프라인의 점포형 매장에서 구매하는 경우와 무점포형 매장(인터넷, TV홈쇼핑 등)에서 구매하는 경우의 효과크기가 유의미한 차이 없이 비슷한 것으로 나타났다.
이처럼 패션상품의 평가속성이 구매에 미치는 영향에 대한 연구결과가 상이한 것은 각 연구자가 활용한 패션상품의 종류, 연구대상자와 구매경로의 특성 등 여러가지 요인에 차이가 있기 때문이다. 따라서 각 개별연구들의 결과를 통합하기 위해서는 각 개별연구결과가 차이가 있음에도 불구하고 패션상품의 평가속성들이 구매행동에 미치는 영향의 평균적인 효과가 어느 정도인지, 그 효과에 영향을 주는 중재변인이 무엇인지를 밝히는 연구가 필요하다.
셋째, 본 연구는 국내에서 발표된 연구물만을 대상으로 하여 연구의 결과를 확대하여 해석하는데 제한이 있다. 따라서 향후 국외에서 발표된 연구물을 포함시켜 연구를 진행한다면 조금 더 의미있는 결과를 끌어낼 수 있을 것이다.
그러나 다수의 연구가 메타분석에 필요한 데이터를 상세히 보고하지 않아 검색된 관련 연구의 수에 비하여 적은 양의 연구물이 분석에 사용되었다. 따라서 향후 연구에서는 메타분석으로 의류학 분야의 학문적 발전을 도모하고자 표준오차를 비롯하여 연구에 필요한 데이터들을 결과에 상세히 보고해 주어야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서는 조절효과에 따라 속성들의 전체효과크기만을 비교하였다.
이러한 결과는 집단의 특성에 맞는 적합한 평가속성이 제시되지 못하여 나타난 결과라고 추론할 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 일반적인 속성보다 특정 집단에게 적합한 평가속성을 찾아내는 노력이 필요할 것이다. 다음으로 연구에 제시된 패션상품의 특성에 따라 효과크기를 측정한 결과, 스포츠 의류, SPA브랜드 의류, 일반 의류 및 패션소품, 명품의류의 순으로 유의미한 차이가 나타나 스포츠 의류에 대한 상품 평가속성의 효과크기가 가장 큰 것으로 확인되었다.
향후 연구에서 조절효과에 따라 각 속성들의 상대적 기여를 비교한다면 더욱 의미있는 연구가 될 것으로 보여진다. 셋째, 본 연구는 국내에서 발표된 연구물만을 대상으로 하여 연구의 결과를 확대하여 해석하는데 제한이 있다. 따라서 향후 국외에서 발표된 연구물을 포함시켜 연구를 진행한다면 조금 더 의미있는 결과를 끌어낼 수 있을 것이다.
둘째, 본 연구에서는 조절효과에 따라 속성들의 전체효과크기만을 비교하였다. 향후 연구에서 조절효과에 따라 각 속성들의 상대적 기여를 비교한다면 더욱 의미있는 연구가 될 것으로 보여진다. 셋째, 본 연구는 국내에서 발표된 연구물만을 대상으로 하여 연구의 결과를 확대하여 해석하는데 제한이 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
메타분석이란 무엇인가?
이처럼 다양한 개별연구들을 양적으로 통합하는 강력한 도구로는 메타분석이 있다(Cho, 2011). 메타분석이란 각 연구물에 설정된 다양한 설계를 고려하여 개별연구들을 계량적으로 통합하는 통계분석방법으로 메타분석으로 종합된 결과는 보다 타당하고 신뢰할 수 있다(Glass, 1976). 최근 메타분석에 대한 관심이 높아지는 가운데, 국내에서도 국내 연구들의 결과를 통합하기 위한 메타분석연구가 활발히 이루어지고 있다(Ha, 2010; Je etal.
패션상품의 평가속성들을 내재적, 외재적 속성으로 어떻게 분류 할 수 있는가?
따라서 기존에 연구들에서 사용된 패션상품의 평가속성들을 내재적 속성과 외재적 속성으로 분류를 해 보면 다음과 같다. 심미성, 기능성, 독특성, 패션성, 품질, 실용성, 표현성, 스타일, 외형, 편안함, 봉제상태 등은 패션상품이 가지고 있는 본질적인 속성들로 내재적 평가속성으로 분류할 수 있고, 가격, 상표, 브랜드 이미지, A/S, 상징성, 다양성 등의 속성들은 패션상품이 가지고 있는 본질적 특성이 아니고 외적으로 부가되는 비본질적 속성으로 외재적 평가속성이라고 분류할 수 있다(Table 1).
패션상품의 평가속성엔 무엇이 포함되는가?
따라서 본 연구에서는 국내 의류학 분야에서 오랜 시간 연구되어온 패션상품 평가속성의 효과에 대한 메타분석을 실시하고자 한다. 상품구매 시 평가기준이 되는 패션상품의 평가속성은 구매를 결정짓는 평가요인 중 하나로 상품 자체에서 결정되는 내재적 평가속성과 상품 외적으로 결정되는 외재적 평가속성이 함께 포함된다. 패션상품의 내재적 평가속성에는 상품 자체에 대한 아름다움이나 기능과 관련된 품질 등이, 외재적 평가속성에는 상품가격이나 상표 등이 포함되는데, 선행연구에서는 이러한 평가속성들이구매에 미치는 영향을 밝히는 내용이 주를 이루고 있다(Bang, 2015; Jeon, 2014; Jung, 2011; Kim, 2003; Kim,2009; Kim, 2014; S.
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