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5. 연구 결과여러 변인들이 상관관계를 갖기 때문에 모든 독립변인들은 평균중심화하여 평균을 영으로 만들어 다중공선성의 문제를 완화하였다(Rawlings, Patula, & Dickey, 1998). 변수들의 분산팽창계수(Variance inflation factor)를 추정한 결과 모두 기준치 10 이하(Myers, 1990)로 나타나 다중공선성은 회귀모델분석에 위협요인이 되지 않는 것으로 나타났다. 실제로 변수별 분산팽창계수는 1.14에서 1.71 사이로 나타났다. 연구변수 간의 상관계수는 <표 2>에 제시되어 있다.
연구가설의 검증을 위하여 위계적 회귀분석(hierarchical regression)을 실시하였는데, 일반 다중회귀분석과 달리 투입되는 독립변수의 순서를 이론적, 경험적 근거를 바탕으로 연구자가 정할 수 있으며 독립변수들의 상대적 효과를 밝히기 위한 가설 검증 연구에 적합하기 때문에 본 연구의 가설 검증에 적합한 분석방법으로 이용되었다. 웹사이트 태도를 종속변수로 한 위계적 회귀분석의 결과는 <표 3>에 제시하였다. 모델 1은 독립변수로 브랜드 신뢰만을 회귀방정식에 삽입하였고, 모델 2는 감정적 브랜드 충성도를 추가하였고, 모델 3에서는 감정적 충성도(0-낮음, 1-높음)와 신뢰요인 간의 교호항(interaction term)을 추가하여 분석을 실시하였다. 요인분석 결과 적출된 신뢰의 3요인과 감정적 충성도는 모두 평균치를 가지고 이분화하여(0-평균값보다 작거나 같은 경우, 1-평균값보다 큰 경우) 회귀식에 삽입하였다.
선행연구 결과와 마찬가지로 웹사이트 태도를 결정하는 데 있어서 보안성 요인의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났고(베타 값의 범위=.202~.694), 상호 작용성 요인은 감정적 충성도와 교호항을 회귀식에 삽입한 경우 그 영향력이 현저히 떨어지는 것으로 나타났다. 모델 2에서 볼 수 있듯이 감정적 충성도도 유의미한 영향력을 갖는 것으로 나타나(모델 2의 표준화계수=.204, p<.01, 모델 3의 표준화계수=.211, p<.01), 연구가설 1은 지지되었다. 모델 3에서는 보안성×감정적 충성도(표준화계수=-.430, p<.01), 정보성×감정적 충성도(표준화계수=-.213, p<.05)의 교호항의 효과가 유의미한 것으로 나타났다. 두 개의 교호항 모두 음의 표준화계수를 갖는 것으로 나타났다. 따라서 웹사이트의 보안성 기능과 정보성 기능은 감정적 충성도가 높은 소비자보다는 충성도가 낮은 소비자의 경우 웹사이트 태도에 대한 영향력이 더욱 크게 나타나는 것으로 해석할 수 있다. 그러나 웹사이트의 상호 작용성은 감정적 충성도와의 상호작용 효과가 없는 것으로 나타났다. 따라서 <연구가설 3>은 부분적으로 지지되었다. <표 4>는 행동적 충성도를 종속변수로 하는 위계적 회귀분석의 결과를 제시한다. 웹사이트 태도와 감정적 충성도, 양자 간의 교호항이 독립변수로 삽입되었다. 결과를 살펴보면 우선 웹사이트 태도는 행동적 충성도를 결정짓는 강력한 예측변인으로 나타났고(표준화계수범위=.285~.342), 영향력은 떨어지지만 감정적 충성도 역시 행동적 충성도에 유의미한 영향력을 갖는 것으로 나타났다(모델 2의 표준화계수=.249, p<.001, 모델 3의 표준화계수=.212, p<.01). 이러한 결과는 Supphellen & Nysveen(2001)의 연구 결과와 일치하는데, 합리적 행동이론에서 제시된 태도와 행위의도 간의 인과관계가 웹사이트 이용행태와 관련하여 확증된 결과라고 할 수 있다. 따라서 <가설 2>는 지지되었다. 특이한 점은 행동적 충성도에 대한 웹사이트 태도의 효과가 감정적 충성도가 회귀식에 삽입된 경우 반감하였다는 점이다(모델 2의 표준화계수=.573, 모델 3의 표준화계수=.421). 가설에서 예측한 것과 감정적 충성도와 웹사이트 태도의 교호항의 효과는 유의미한 것으로 나타났고(표준화계수=-.188, p<.05), 따라서 <가설 4>도 지지되었다. 역시 음의 표쥰화계수가 나타났는데 이것은 웹사이트 태도의 효과가 감정적 충성도가 높은 소비자의 경우 낮게 나타나고 반대로 감정적 충성도가 높은 소비자에게는 높게 나타남을 알 수 있다.
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