제1절 표본의 특징

대전·충남지역에 소재하고 있는 398개 가전제품 대리점(1989년 6월 1일 현재) 가운데 응답에 응한 대리점은 총 255개소로 64%라는 비교적 높은 회수율을 보였다. 이중에 답변이 부실하거나 누락된 26매의 설문지를 제외한 229매의 설문지를 분석대상으로 하였다.

응답에 응한 가전제품 대리점들의 특성을 살펴보면 다음과 같다.

대리점업에 종사한 사업기간이 어느 정도 되는지를 알아 보았더니 절반 정도가 사업기간이 5년 미만이었고 평균은 5.9년이었다. 응답에 응한 대리점들의 종업원수는 평균 4.6명이었고 75% 정도가 5명 미만이었다. 매장면적은 평균 17평 정도를 점유하고 있었으며, 전체의 68%정도가 20평 미만의 매장을 확보하고 있었다. 대리점이 처음 영업을 시작할 때 보증금·담보·건물·매장시설비 등 소요된 자본금을 보니 평균적으로 5,926만원이 들었으며, 영업을 시작한 이후에는 종업원 급료, 경상비 등 한달에 평균적으로 들어가는 비용은 394만원 이었다. 하루에 평균 30명 정도가 대리점을 방문하였으며, 월 평균 판매액은 4,903만원 이었다.(<표 5-1>).

제2절 신뢰성과 타당성의 검토

1. 신뢰성의 검토

본 연구에서 다루고 있는 개념은 가설적 구성개념으로서 객관적으로 측정되는 것이 아니고 응답자들의 주관적 평가에 의해 측정되었다. 따라서 이들 구성개념들이 어느 정도 믿을만하게 측정되었는지를 살펴 보아야 한다.

측정에서의 신뢰성(reliability)이란¹⁾ 측정결과가 어느 정도 일관성있게, 또는 측정대상을 어느 정도 정확하게 측정했는냐 하는 정도를 말한다. 이러한 신뢰성에 대한 정의는 크게 세 가지 접근방법으로 정리하여 볼 수 있다.²⁾

첫째는, 같거나 유사한 측정방법에 의해 동일한 측정대상을 반복적으로 측정하였을 때 어느 정도 같거나 유사한 결과가 나오느냐 하는 것이다. 이는 신뢰성을 안정성(stability), 의존성(dependability), 예측가능성(predictability)의 개념으로 인식하는 것이다.

둘째는, 측정도구를 통해 구한 측정치가 측정하고자 하는 실제값(true score)을 어느 정도 나타내느냐 하는 것이다. 이는 신뢰성을 정확성(accuracy)으로 인식하는 것이다.

셋째는, 이론적이며 실제적인 문제를 정의하고 해결하는데 도움을 줄 뿐만 아니라 다른 접근방법과 정의를 포함할 수 있는 것으로서 측정도구에 어느 정도의 측정오차(measurement error)³⁾가 있느냐 하는 것이다.

일반적으로 측정을 통해 구한 값은 진실값과 오차의 합이라 할 수 있다.

X_t = X_∞ + X_e

X_t = 측정값

X_∞ = 진실값(X_∞ = X₁ + X₂ + … + X_n) / n)

X_e = 측정오차

그런데 측정도구를 통해 나타나는 오차가 독립적이고 무작위하게 분포되어 있다고 가정하면 측정값의 분산은 진실값의 분산과 오차항의 분산으로 표시될 수 있다.

X_t = X_∞ + X_e

X_t = 측정값의 분산

X_∞ = 진실값의 분산

X_e = 오차항의 분산

이 때 신뢰성이란 전체 분산 중에서 진실값의 분산이 차지하는 비율로 정의될 수 있다.

신뢰도 = V_∞ / V_t = 1 - V_e / V_t

이와 같이 신뢰성에 대한 정의를 다른 각도에서 접근할 수 있기에 이를 확인하는 방법도 여러 가지가 있다. 일반적인 신뢰성 측정방법에는 반복측정에 의한 방법(test-retest method)·동등한 측정도구에 의한 방법(alternative-form nethod)·이분법(split-half method)·내적일관성에 의한 방법(internal consistency method) 등이 있다.⁴⁾

반복측정에 의한 방법은 동일한 측정대상에 대해 동일한 상황하에서 동일한 측정도구를 사용하여 반복측정을 하였을 때 측정값 사이의 상관관계로써 신뢰성을 확인하는 것이다. 동등한 측정도구에 의한 방법은 동일한 측정대상에 대해 거의 동등한 측정도구로 측정하였을 때 각 측정치의 상관관계로써 신뢰성을 확인하는 것이다. 동등한 측정도구에 의한 방법은 동일한 측정대상에 대해 거의 동등한 측정도구로 측정하였을 때 각 측정치의 상관관계로써 신뢰성을 확인하는 것이다.

이분법은 다수의 측정항목을 2개의 집단으로 나누어 이들 두 집단의 항목별 측정치 사이의 상관관계를 조사하여 신뢰성을 확인하는 방법이다. 이 경우에 신뢰성은 Spearman-Browntlr⁵⁾이나 Rulon의 식⁶⁾에 의해 추정된다.

이에 반해 내적일관성에 의한 방법은 동일한 개념을 측정하기 위해 여러 개의 항목을 이용하는 경우 측정도구내의 항목별 평균적인 상관관계를 고려하여 신뢰성을 확인하려는 것이다. 이 경우에 측정이 이분법적 척도(dichotomy scale)이면 Kuder-Richardson formula 20을⁷⁾ 이용하고, 측정이 등간척도(interval scale)이상이면 Cronbach's α⁸⁾을 이용한다.

본 연구에서는 모형의 기본단위가 되는 구성개념의 신뢰성을 내적일관성에 의해 확인하였다. 그 이유는 동일한 연구대상에 대해 반복적인 측정을 하거나 동등한 설문지를 개발하여 측정한다는 것이 현실적으로 이론적으로 많은 어려움이 있기 때문이다. 또한 이분법에 의한 신뢰성 확인은 전체항목을 2개의 집단으로 나누는 과정에서의 작위성 등 설문지 구성상 어려운 점이 있었기 때문이다.

본 연구에서 이용된 설문지의 척도가 내용면으로는 서열척도일 수 있으나 응답을 요구한 형식은 등간척도이기 때문에 Cronbach's α값을 구하여 설문지 항목의 내적일관성을 검토하였다.(<표 5-2>)

이를 보면 Cronbach's α값이 0.43~0.87로 비교적 양호하였다. 신뢰성 계수값이 어느 정도 이상이어야 한다고 일률적으로 말할 수는 없으나 탐험적 연구(exploratory research)에서는 0.5~0.6이면 충분하고, 기초연구(basic research)는 0.8이면 충분하다고 하며, 특정한 검증점수(test score)에 대한 중요한 결정이 필요한 응용연구에서는 0.9 이상이어야 한다.⁹⁾

2. 타당성의 검토

측정에서의 타당성(validity)이란 측정도구가 연구 대상인 구성개념을 제대로 측정하였는지의 정도를 말한다.

타당성을 앞에서와 같이 분산의 개념으로 정리하여 볼 수 있다. 즉 둘 또는 그 이상의 축적도구 사이에 공유하는 분산을 공통요인 분산(common factor variance)이라 하고 각각의 측정방법에만 특수하게 나타나는 분산을 특수분산(specific variance)이라 하면, 측정값의 분산을 다음과 같이 나타낼 수 있다.

V_t = V_co + V_sp + V_e

V_t = 전체분산

V_co = 공통요인 분산

V_sp = 특수분산

V_e = 오차분산

이 때, 타당성(validity)란 전체분산 중에서 공통요인 분산이 차지하는 비율이다.

타당성은 그 평가방법에 따라 여러 가지가 있으나 일반적으로 내용타당성(content validity 또는 face validity)·기준관계 타당성(criterion-related validity)·개념타당성(construct validity)의 세 가지로 나누어 볼 수 있다.¹⁰⁾

내용타당성은 측정도구가 측정하고자 하는 개념의 의미영역을 얼마나 잘 포괄하고 있느냐 하는 것이다. 구성개념에 대한 환전한 내용타당성을 확보하기 위해서는 의미영역내에 있는 모든 가능한 조작적 정의를 하여야 하나 이는 거의 불가능하다. 본 연구에서는 선행연구들이 이용했던 보편적 항목을 포함시켜 내용타당성을 확보하고자 했다.

기준관련 타당성은 경험적 타당성(empirical validity)이라고도 하는데 하나의 특성이나 개념에 대한 측정값이 현재 관련된 다른 구성개념과 동시적으로 연관이 되어 있는지, 또는 미래 시점에 있어서 관련된 다른 개념을 예측할 수 있는지의 정도를 말한다. 전자를 동시타당성(concurrent validity) 이라 하고 후자를 예측타당성(predictive validity)이라 한다. 본 연구에서는 설정된 가설을 검증함으로써 동시타당성을 확인하려 한다.

개념타당성은 조사하고자 하는 추상적인 구성개념을 실제로 측정도구에 의해 얼마나 적절하게 측정하였느냐 하는 것으로서 이론적 연구를 하는데 있어서 가장 중요하다.¹¹⁾ 이 개념타당성은 다시 수렴타당성(convergent validity)·판별타당성(discriminant validity)·이해타당성(nomological validity) 등으로 구성되어 있다. 수렴타당성은 동일한 개념을 측정함에 있어서 상이한 방법으로 얻은 측정치들간에 높은 상관관계가 있는 것을 말한다. 판별타당성은 동일한 측정도구에 의해 서로 상이한 개념을 측정했을 때 얻은 측정치들간에는 낮은 상관관계가 있는 것을 말한다. 이해타당성이란 특정개념과 관련이 있는 개념들을 체계적으로 연결시키는 이론구성도를 작성하여 측정치에 의해 이론의 연관성이 설명되어야 함을 말한다.

본 연구에서는 개념타당성의 수렴타당도와 판별타당도를 확인하기 위해 요인분석(factor analysis)을 실시하였다. 즉 단일한 구성개념을 측정한 경우에는 하나의 차원으로 묶어져야 수렴타당도를 갖는 것이며, 복합적 구성개념을 측정한 경우에는 적절한 몇 가지 하위차원으로 묶여져야 각 하위차원끼리는 판별타당도를 갖는 것이고, 하위차원내에서는 수렴타당도를 갖는 것이라 할 수 있다. 물론 수렴타당도와 판별타당도를 동시에 알아보기 위해서는 Campbell and Fisk(1959)가 개발한 다층성 다측정(multi-trait multi-method, MTMM)을 이용하여야 하겠으나¹²⁾ 본 연구에서는 측정방법이 한가지이므로 요인분석을 이용하려 한다. 아울러 측정변수들끼리의 상관관계 분석을 통하여 수렴타당도와 판별타당도를 확인하려 한다. 그리고 이해타당성은 가설과 모형의 검증을 통해 검증할 것이다.

1) 상관분석을 이용한 타당도 검토

상관관계의 분석을 통해서 개략적으로 판별타당도와 수렴타당도를 확인할 수 있다. 즉 유사한 변수끼리는 상관관계수가 크고, 상이한 변수끼리는 상관관계수가 낮거나 부(-)이면 수렴타당도가 있는 것이다. 그리하여 모든 잠재적 변수와 측정변수를 묶어 하나의 상관분석표를 만든 것이 <표 5-3>이다. 이를 좀더 알아보기 쉽게 관련변수만을 뽑아 작성한 것이 <표 5-4>인데, 상관계수가 크고 작음에 대한 기준을 세우기는 어려우나 수렴타당도의 판별타당도를 어느정도 확인할 수 있다.

2) 요인 분석을 이용한 타당도 검토

요인분석을 함에 있어서는 요인추출방법이 매우 중요한다. 일반적으로는 PC(principal component)방법이 많이 이용되나 추출되는 요인의 개수를 정함에 있어 통계적 유의성을 검증하기 위해서는 ML(maximum likelihood)방법을 이용하면 추출되는 요인의 개수에 대해 통계적 검증을 할 수 있는데 보통 @-test를 이용할 수 있으며, 요인선택기준으로 이용하는 통계량에는 AIC(Akaike's information Criterion), SBC(Schwartz's Bayesian Criterion), Tucker and Lewis's Reliability Coefficient 등이¹³⁾있다. 본 연구에서 요인분석을 이용한 것은 선택된 요인의 개수가 통계적 유의성을 갖추고 있는지를 보려고 하기 보다는 다만 측정한 변수들이 어느 정도 타당성 여부를 나타내어주는지를 확인하는데 있으므로 @-test에 의해서만 개략적인 유의성을 검증을 하여 보았다. 그리하여 요인추출은 PC방법을 선택하였고, 추출될 요인의 개수는 eigen value가 1보다 큰 기준과 scree plot에 의해, 요인의 회귀(rotation)은 VARIMAX방법을 선택하였다.

본사와 대리점 사이에서 본사가 대리점에 대해 갖는 권력의 크기를 측정하기 위해 9개 문항을 질문하였다. 9개 문항에 대한 단일차원 여부를 알기 위해 요인분석한 결과는 다음과 같다.

이를 보면 요인이 3개나 추출되어 문제가 있다. 이는 요인1이 관행적으로 대리점의 권한이라 할 수 있는 내용들이며, 요인2가 본사의 권한으로 간주되었던 사항들이 섞여있기 때문이라 판단된다. 그러나 본사와 대리점 사이의 권력관계는 대칭적이기 때문에 이들을 묶어서 본사가 갖는 권력의 크기로 보아도 큰 무리는 없다고 본다.

비강압적 권력원천을 측정하기 위해서는 본사가 대리점에게 지원하는 내용을 보상적 권력·준거적 권력·정보권력·전문성 권력으로 나누고 이를 나타낼 수 있는 16가지 문항을 질문하였다. 그 결과는 다음과 같다.

이를 보면 요인이 4개가 추출되어 비강압적 권력원천에 대한 판별타당도와 수렴타당도가 확인될 수 있다. 강압적 권력원천을 측정하기 위해서는 본사가 대리점에 대해 규제하는 사항을 9가지 문항을 통해 질문하였다. 이들 문항에 대한 요인분석의 결과는 다음과 같다.

이를 보면 요인 2개가 추출되어 강압적 권력원천의 단일 차원성이 의문시되었다.

본사와 대리점 사이에 발생하는 갈등의 빈도를 알아보기 위해 11가지 문항에 대하여 질문을 하였다. 11가지 갈등의 내용은 영업방법에 관련되어 나타나는 갈등과 제품과 관련하여 나타나는 갈등으로 나누어 작성되었다. 갈등에 대한 요인분석의 결과는 다음과 같다.

이를 보면 요인이 2개가 추출되어 요인 1은 영업방법과 관련되어 나타난 갈등이고, 요인2는 제품과 관련하여 나타나는 갈등이 되어 수렴타당도와 판별타당도를 확인할 수 있었다.

유통경로상에서의 의사결정구조를 알아보기 위해 의사결정구조의 하위차원을 공식화·참여도·상호작용으로 나누어 4가지 문항씩 질문하였다. 수집된 자료가 3가지 차원으로 구분되는지를 알기 위해 요인분석을 하였는데, 그 결과는 다음과 같다.

이를 보면 4개의 요인이 추출되어 엄밀한 의미에서 개념타당도를 보이지 않는다. 그러나 개략적으로 보면 요인1은 참여도를, 요인 2가 상호작용을, 요인 3이 공식화를 반영하고 있다고 말할 수 있어 판변타당도와 수렴타당도를 보였다.

다만 E2와 E4가 독자적인 요인을 형성하고 있으나 E2는 요인 1과 어느 정도의 요인 적재치를 보이고 있으며, E4도 요인 3과 어느 정도의 요인 적재치를 보이고 있어 큰 문제는 없으리라 판단된다.

지금까지 권력·비강압적 권력원천·경로내 갈등·의사결정구조에 대한 측정의 개념타당성을 검토하여 보았는데 대체로 측정에서의 타당성이 확보되었다고 볼 수 있다.

제3절 변수간의 연관성 분석

본 연구모형의 구성요소인 권력·권력원천·경로 내 갈등·의사결정구조·의존성 등의 구성개념들이 어떠한 연관을 갖고 있는지를 알기 위해 Pearson 상관분석, 중회귀분석, 정준상관분석을 실시하였다. Pearson 상관분석은 각각의 구성개념들이 개별적으로 어느 정도의 선형관계를 갖고 있는지를 분석하기 위한 것이다. 중회귀분석은 연구모형의 개념들을 독립변수와 종속변수로 구분하였을 때 2개 이상의 독립변수와 종속변수가 2개 이상이 되어 이들 변수군 사이의 연관성을 알아보기 위해서는 정준상관분석(canonical correlation analysis)을 실시하였다.

1. 가전3사별 분산분석

본 연구모형에는 포함되지 않았으나 분석대상인 가전3사의 특성으로 인해 구성개념간의 차이가 발생할 수도 있고 차이가 나지 않을 수도 있다. 따라서 분산변수(사업기간, 종업원수, 매장면적, 자본금, 월평균 판매액 등)와 특성변수(권력, 비강압적 원천, 강압적 원천, 갈등, 의사결정구조 등)의 차이를 분산분석(ANOVA)을 통해 확인하여 보았다. 그 결과 <표 5-10>에서 보는 바와 같이 대부분의 변수들이 기업에 따라 유의적인 차이를 보이고 있지 않기 때문에 기업의 특성에 따른 영향요인은 크게 없다고 볼 수 있다.

그러나 대리점이 고용하고 있는 종업원 수에 있어서는 기업별로 유의적인 차이를 보이고 있어, Brl업이 평균적으로 가장 많은 종업원을 고용하고 있었다. 또한 강압적 원천과 비보상적 원천 중 준거적 원천이 기업별로 차이를 보이고 있다. 특히 기업A의 대리점들은 본사가 대리점에 대해 규제나 통제를 가장 많이 한다고 생각하고 있으며, 또한 A 기업의 상품을 취급하는데에 따르는 보람과 긍지를 가장 적게 간직하고 있었다.