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문제 정의
- 로지스틱 회귀분석의 유의성 검증을 하려면 일반적으로 Wald 검증과 우도비 검증을 필요로 한다. 본 연구는 Wald 검증이 적합하며[15], 보다 신뢰할 수 있는 연구를 위해 우도비 검증 결과도 함께 제시하였다.
제안 방법
- 본 조사를 위한 설문지는 총 16문항으로 구성되어 있고, 응답자 일반사항에 관한 사항 4문항, 전기자동차 수용성 및 선호도와 관련한 질문 8문항, 전기자동차에 관한 일반적 질문 3문항으로 구성되어 있다.
- 설문문항의 신뢰도를 살펴보기 위해 크론바흐 알파(cronbach's α) 테스트를 실시한다.
대상 데이터
- 1997년에는 보다 나은 전기자동차 개발을 위해 미국 US Electorlica사와 모터와 컨트롤러 등 핵심 부품의 공동 개발 계약을 체결하였다. 그러면서 미국 캘리포니아 대기 보전국(CARB) 으로부터 무공해차 인증 (세계 5번째)을 취득하여 전기차를 상용화하였다. 1그 후, ｢아토스｣ 전기자동자, ｢싼타페｣ 전기자동차를 개발하여 하와이와 제주도에서 시범운행을 하기도 하였다.
- 본 조사연구의 대상은 실제 전기자동차에 관심있는 서울지역 거주자를 250명을 대상으로 2017년 8월 3일부터 8월 17일까지 14일(2주) 동안 본 설문조사를 실시하였다. 배포된 총 설문지 매수는 250매였고, 회수 매수는 236매였으며, 통계분석에 활용될 유효 응답지의 매수는 230매였다. 배포 설문자 중 유효 응답자의 회수율은 92%였다.
- 본 조사연구의 대상은 실제 전기자동차에 관심있는 서울지역 거주자를 250명을 대상으로 2017년 8월 3일부터 8월 17일까지 14일(2주) 동안 본 설문조사를 실시하였다. 배포된 총 설문지 매수는 250매였고, 회수 매수는 236매였으며, 통계분석에 활용될 유효 응답지의 매수는 230매였다.
데이터처리
- 4 이하인 항목은 제거 하였다. 이를 알아보기 위해 SPSS 20.0을 이용하여 실시하였으며, 결과 부분에 있어 0.30이하의 값을 보이는 문항을 제거한 후 재분석을 실시한다. 이에 관한 결과는 Table 2에 나타나 있다.
- 타당도를 검증하기 위해 요인분석(Factor Analysis)를 실시하였다. 요인의 수를 최소화하여 알아보고자 하는 변수들을 추출해 내기 위해 주성분 분석(Principle Component Analysis)과 베리맥스(Varimax) 회전 방법을 이용하였다[15].
이론/모형
- 신뢰도 분석은 앞서 실시한 요인분석(Factor Analysis)의 결과를 바탕으로 내적 일관성을 고려하는 방법을 사용한다. 이는 하나의 개념을 측정하기 위해 여러 개의 문항을 사용 할 경우, 문항들 간의 응답이 일관적으로 나타났는지를 파악하는 것을 의미한다.
- 타당도를 검증하기 위해 요인분석(Factor Analysis)를 실시하였다. 요인의 수를 최소화하여 알아보고자 하는 변수들을 추출해 내기 위해 주성분 분석(Principle Component Analysis)과 베리맥스(Varimax) 회전 방법을 이용하였다[15]. 결과는 아이겐벨류 (Eigenvalue) 값이 1이상인 것을 선택하였으며, 각 변수와 요인 간의 상관관계를 나타내주는 요인 적재치(Factor Loading) 값이 0.
성능/효과
- 거주수에 따라서는 거주수가 많을수록 전기자동차를 수용하겠다고 결정(Y=3, 4) 하였으며, 거주수가 적을수록 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0. 1) 보통(Y=2)의 반응을 보이는 것으로 분석 되었다.
- 거주수에 따라서는 거주수가 많을수록, 전기자동차가 소비자에게 미치는 영향에 따라서는 전기자동차가 소비자에게 미치는 영향이 클수록, 마지막으로 전기자동차에 대한 관심에 대해서는 전기자동차는 소비자가 전기자동차에 대한 관심이 클수록 전기자동차를 수용하겠다고 결정(Y=3, 4) 하였으며, 거주수가 적을수록 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0. 1) 보통(Y=2)의 반응을 보이는 것으로 분석 되었다.
- 그리고 인구통계학적 특성에 따른 전기자동차의 수용성에 차이가 있는지를 조사 한 결과, 인구통계학적 특성중 세 가지(월소득, 거주수, 거주형태)는 전기자동차의 만족도에 대한 차이는 있는 것으로 나타났다. 하지만 인구통계학적 특성 중 거주면적에 따른 전기자동차의 수용성에 대한 차이는 없는 것으로 나타났다.
- 두 번째로 전기자동차의 만족도를 분석한 결과, 전기 자동차는 소비자에게 미치는 영향이 크면 틀수록 전기자동차에 3.565배 만족하며, 전기자동차에 대한 소비자의 관심이 크면 클수록 전기자동차에 2.111배 만족하는 것으로 나타났다.
- 1 수준에서 유효하지 않았다. 따라서 거주면적에 따른 전기자동차의 만족도에 대한 차이는 없는 것으로 나타났다.
- 모형 2를 구축할 결과, 추정모형의 전체 적합도를 나타내는 x2는 642.019를 나타냈으며, 모형의 설명력을 나타내는 우도비(p2)는 0.143으로 적합도는 매우 우수한 편은 아니나 비교적 적합한 것으로 판단된다.
- 본 연구에서 사용된 측정도구의 신뢰도를 분석한 결과 Table 3과 같이 모든 변수의 신뢰도를 측정하는 크론 바흐 알파(cronbach's α) 계수 모두 0.6보다 높게 나옴.
- 연구모형의 적합성을 나타내는 –2log우도는 값이 작아질수록 연구모형이 완벽하다는 것을 나타내는데 통계적인 유의수준은 p < 0.001 으로 나타났다.
- 월소득에 따라서는 월소득이 적을수록 전기자동차를 수용하겠다고 결정(Y=3, 4) 하였으며, 월소득이 많을수록 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0. 1) 보통(Y=2)의 반응을 보이는 것으로 분석 되었다.
- 월소득에 따라서는 월소득이 적을수록 전기자동차를 수용하겠다고 결정(Y=3, 4) 하였으며, 월소득이 많을수록 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0. 1) 보통(Y=2)의 반응을 보이는 것으로 분석 되었다.
- 위의 분석에서 특이한 점은 월소득의 경우 전기자동차의 만족도는 다르게 월소득이 적을수록 전기자동차를 수용하는 것으로 결과가 나왔다. 한계효과 분석 결과에서도 전기자동차를 수용하는 것은 월소득이 낮은 경우였으며, 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0, 1) 보통(Y=3) 의 반응을 보이는 것은 월소득이 높은 경우인 것으로 분석 되었다.
- 본 연구의 실증적 분석을 요약하면 다음과 같다. 전기 자동차의 수용성을 분석한 결과, 전기자동차의 수용성에 영향을 미치는 변수는 월소득, 거주수, 전기자동차가 미치는 영향, 전기자동차에 대한 관심이며, 월소득은 다른 설명 변수들과는 반대의 결과가 도출 되었다.
- 전기자동차가 소비자에게 미치는 영향에 따라서는 환경에 관심이 많은 소비자에게 미치는 영향이 클수록 전기자동차를 수용하겠다고 결정(Y=3, 4) 하였으며, 전기 자동차가 소비자에게 미치는 영향에 따라서는 환경에 관심이 적을수록 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0. 1) 보통(Y=2)의 반응을 보이는 것으로 분석 되었다.
- 전기자동차에 대한 관심에 대해서는 소비자가 전기자 동차에 대한 관심이 클수록 전기자동차를 수용하겠다고 결정(Y=3, 4) 하였으며, 소비자가 전기자동차에 대한 관심이 적을수록 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0. 1) 보통(Y=2)의 반응을 보이는 것으로 분석 되었다.
- 위의 분석에서 특이한 점은 월소득의 경우 전기자동차의 만족도는 다르게 월소득이 적을수록 전기자동차를 수용하는 것으로 결과가 나왔다. 한계효과 분석 결과에서도 전기자동차를 수용하는 것은 월소득이 낮은 경우였으며, 전기자동차를 수용하지 않거나(Y=0, 1) 보통(Y=3) 의 반응을 보이는 것은 월소득이 높은 경우인 것으로 분석 되었다. 그리고 인구통계학적 특성에 따른 전기자동차의 수용성의 차이가 있는지를 조사하기 위해 분산분석 (ANOVA)을 분석결과는 Table 5 와 같다.
후속연구
- 따라서, 본 연구는 전기 자동차와 관련된 전기자동차 현황 및 앞으로의 방향을 종합적으로 검토하고, 이러한 문제의식을 가지고 전기 자동차의 소비자에 대한 정확한 탐색과 정보가 다가올 미래의 선도자로서 큰 역할을 할수 있는 기술 및 산업 분야에 대해 도움을 줄 수 있으며, 향후 정부의 정책 수립할 때도 도움을 주는 것을 기대 한다.
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