데이터 분석
Anderson과 Gerbing이 설명한 절차에 따라 연구자 들은 먼저 CFA를 사용하여 측정 모델의 유효성과 신뢰성을 결정했습니다. CFA 기술은 연구자들에게 이론적 모델을 분석하고 업그레이드하기 위한 광범위한 도구를 제공하며, 이는 이 프로세스를 사용하는 주요 이유 중 하나입니다[ 19 , 23 , 82 ]. 측정 모델이 요구 사항을 충족하는 것으로 나타난 후 가정을 검증하고 제안된 모델이 적합한지 여부를 결정하기 위해 SEM을 사용했습니다. SEM에서는 측정 오류가 발생할 수 있는 이러한 잠재 변수를 정량화하기 위해 여러 가지 다른 지표가 사용됩니다. 따라서 SEM은 잠재변수 간의 연관성을 분석하고 파악하는 데 가장 중요한 도구이며[ 25 , 37 , 52 ] 본 연구와 관련이 있다고 판단된다. SEM을 활용하는 경우 1:10의 표본 크기가 적절한 것으로 간주됩니다[ 53 , 130 , 143 ]. 또한 Comrey[ 34 ]는 요인분석을 수행하기 위한 목적으로는 표본크기 300명이 적합하다고 권고하였다. 또한 Gorsuch[ 49 ]는 요인 분석을 위해서는 참가자 대 항목의 비율이 5:1 또는 10:1이 되어야 한다고 제안했습니다. 본 연구의 전체 항목 수는 표본 참가자 305명에 비해 23개입니다. 항목 수 대비 참여자 수가 제시된 비율보다 훨씬 높습니다. 결과적으로, 본 연구의 표본 크기(305명)는 앞에서 언급한 기준을 충족하며 요인 분석과 구조 방정식 모델링을 모두 수행하기에 충분합니다.
결과
응답자의 인구통계학적 프로필
본 연구의 참가자는 전염병 이후 시골 지역을 방문하려는 인도 환경의 인바운드 관광객이었습니다. 표 3을 보면 응답자의 65.6%가 남성이고 34.4%가 여성인 것을 알 수 있습니다 . 조사 응답자의 연령층은 28~37세로 33.1%로 가장 많았고, 18~27세(22.6%)가 그 뒤를 이었다. 응답자의 57.4%가 기혼이고, 응답자의 37%가 대학원 학위를 취득했습니다. 조사에 참여한 사람들의 대다수는 취업자(38.7%)이고, 응답자의 28.9%는 학생이다. 자세한 내용은 표 3을 참조하세요 .
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