Korean J Sport Sci > Volume 29(2); 2018 > Article
스포츠소비자의 팀동일시와 관람의도 및 라이센싱제품 구매의도 간의 관계에 대한 메타분석

ABSTRACT

[Purpose]

The purpose of this study is to analyze the effect size of the relationship between team identification and their intention to attend sport events and intention to purchase licensed team merchandise using a Meta-analysis.

[Methods]

To accomplish the purpose of the study, multiple databases were visited (e.g., RISS, KISS, Library of National Assembly) and studies were collected using the keyword of team identification. Through the search process, total of 92 studies were identified, among which 20 studies provided Pearson correlation coefficients between team identification and intention to attend and 13 studies between team identification and intention to purchase licensed team merchandise. The 33 studies were analyzed using Comprehensive a Meta Analysis(CMA) program. The analyses were done using random effect model assuming there were significant heterogeneity among the studies included.

[Results]

The overall effect size between team identification and intention to attend sport games was .567 and .403 for between team identification and intention to purchase licensed team merchandise, which can be classified as large effect size(Cohen, 2013). Sub-group analyses were done using types of publication(journal article vs. thesis). The results of the sub-group analyses indicated that the effect size differences were statistically insignificant.

[Conclusions]

As indicated in many previous studies, team identification was found to be a significant predictor of sport consumers’ behaviors. However, future studies need to find the reasons of heterogeneity in effect sizes.

국문초록

[목적]

본 연구는 스포츠소비자행동 연구에서 가장 많은 관심을 받아온 구인인 팀동일시(team identification)와 스포츠팀 경기의 관람의도, 그리고 라이센싱제품 구매의도간의 관계를 분석하여 종합적인 효과크기를 도출하고자 하였다.

[방법]

본 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내에서 가장 많이 사용되는 학술데이타베이스인 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 국회전자도서관을 사용하여 팀동일시와 관람의도와의 관계를 연구한 전체(k) 20편의 연구와 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도와의 관계를 연구한 전체(k) 13편의 연구를 메타분석의 대상으로 포함시켰다. 메타분석은 CMA(Comprehensive Meta Analysis)를 사용하였으며 이질성분석의 결과를 바탕으로 무선효과모형을 이용하였다.

[결과]

연구결과 팀동일시와 스포츠경기 관람의도간의 상관관계에 대한 효과크기는 .566으로 나타났으며 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도의 효과크기는 .403으로 나타나 Cohen(2013)의 기준을 따르면 큰효과크기를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이어진 하위그룹분석에서는 계산된 효과크기가 출판의 형식(학술지 vs. 학위논문)에 따라 집단의 차이를 보이는지 확인하였다. 하위그룹분석의 결과 계산된 효과크기는 출판의 형식에 따라 집단 간의 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다.

[결론]

이미 많은 실증연구에서 밝히고 있듯이, 본 메타분석에서도 팀동일시는 스포츠소비자의 구매행동을 잘 예측하고 있는 변인인 것으로 나타났다. 하지만 향후 연구에서는 실증연구에서 제시되고있는 효과크기의 이질성이 어디에서 기인한 것인지에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다.

서론

팀동일시라는 개념이 1990년대 스포츠심리학과 스포츠마케팅을 연구하는 학자들에 의하여 발전되면서 이에 대한 많은 연구가 축적이 되고 있다(Lock & Heere, 2017). 이러한 연구의 경향은 외국에서 뿐만 아니라 국내에서도 지속적으로 이루어지고 있는 것이 사실이다. 국내의 문헌을 살펴보면 팀동일시라는 키워드가 포함된 연구가 이루어지기 시작한 것은 2000년대 초반인 것을 알 수 있다. 국내에서는 2004년 Kim(2004), Kim & Chang(2004)의 연구를 시점으로 해서 현재 까지 93편의 연구 논문이 팀동일시를 주제로 발표가 되어있는 상태이다. 이러한 양적인 성장만을 보더라도 팀동일시라는 개념이 스포츠소비자행동연구에서 얼마나 중요한 개념으로 성장했는지를 알 수 있다.
팀동일시 개념이 해외와 국내를 막론하고 스포츠소비자행동연구의 주요 개념으로 자리를 잡게 된 것은 역시 이 개념이 가지고 있는 스포츠소비자에 대한 행동예측력이라고 할 수 있다. 팀동일시는 국내의 많은 연구를 통해서 관람의도(Kim, Kim, & Lee, 2011; Kim, Jung, & Lee, 2007; Ha, 2010; Lee & Choo, 2016), 팀 라이센싱 제품의 구매(Park & Jung, 2008; Song & Ryu, 2016; Park, Han, & Yoo, 2014; Lee, Koo, & Shin, 2011) 등의 팀의 매출과 직결되어있는 변인을 예측하는 독립변인으로 인정을 받아왔다. 예를 들어 팀동일시와 관람의도의 상관관계를 제시한 실증적 연구들을 살펴보면 Lee(2012)의 경우 팀동일시와 관람의도의 상관관계를 .79로 제시를 하였으며 Lee & Choo(2016)는 이 두 변인의 상관관계를 .30으로 제시하고 있다. 물론 이 두 상관관계의 통계적 유의성은 α=.05 수준에서 유의한 상관관계이지만 위의 두 연구에서 제시하고 있듯이 팀동일시가 가지는 예측력이라는 것이 상당히 이질적으로 제시되고 있다. 이러한 이질적인 연구결과로 인하여 팀동일시와 스포츠소비자행동에 관련된 많은 실증적 연구가 축적이 되었음에도 불구하고 팀동일시가 갖고 있는 효과에 대한 종합적인 해석이 불가능하였다. 또한 많은 연구에서 다양한 스포츠소비자행동을 종속변인으로 사용하면서 팀동일시의 효과에 대한 종합적 분석은 점점 더 어려워지고 있는 상황이다.
따라서 팀동일시에 대한 실증적 연구가 충분히 축적이 된 이 시점에서 팀동일시가 스포츠팀의 경기를 관람하려는 의도와 팀의 라이센싱제품을 구매하려는 의도에 미치는 영향을 종합하여 분석할 수 있는 메타분석 연구가 절실히 요구된다. 메타분석은 실증적 연구결과들이 제시하여 주고 있는 단편적인 결과의 한계를 극복하고 이들을 종합적으로 분석할 수 있는 연구방법이다(Oh, 2002). 본 연구의 목적은 메타분석을 통해 지금까지 국내에서 생산된 팀동일시와 팀동일시의 결과변인인 경기에 대한 관람의도와 라이센싱제품 구매의도간의 효과를 종합적으로 분석하여 이 변인들간의 효과크기를 도출하고자 한다.

연구방법

분석 대상 선정

본 메타분석에는 2017년까지 국내에서 KCI학술지를 통해 발표된 연구논문들과 미간행 학위논문들이 포함되었다. 본 메타분석에 필요한 연구물을 검색하기 위하여 다양한 데이터베이스가 사용되었다. 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 국회전자도서관을 이용하여 팀동일시를 키워드로 사용하여 1차적인 검색을 수행하였다. 1차 검색을 통해 추려진 자료를 바탕으로 구매의도라는 키워드와 관람의도라는 키워드를 사용하여 결과내 검색을 재실시하여 2차 검색을 실시하였다. 검색할 수 있는 자료의 누락을 최소화하기 위하여 연구 검색 과정에서 팀동일시와 유사하게 사용할 수 있는 팬동일시도 포함하여 검색어를 선정하였지만 본 연구의 목적과 연관되어있는 팬동일시라는 단어를 사용한 연구는 검색되지 않았다. 본 연구의 검색어는 팀동일시, 관람의도, 구매의도로 상당히 단순하였기 때문에 본 연구에 포함되어야 할 문헌이 누락되기는 쉽지 않다고 판단되었다.
팀동일시라는 구인은 사회정체성이론에 근거하여 발전되기는 하였지만 모든 팀동일시 관련 연구들이 이를 동일한 측정도구를 사용하여 팀동일시를 측정하지는 않았다. 다양한 척도로 수행된 연구들을 통일성의 이유로 배제할 경우 본 연구의 목적인 분석의 종합성과 대표성이 떨어지게 됨으로 본 연구에서는 팀동일시의 개념을 사회정체성이론에 두고 있는 연구 중, 측정도구가 충분한 신뢰도(Conbach’s alpha >.70)를 보유하고 있는 경우에만 해당 연구를 분석대상에 포함하였다(Kim, Ko, Park, & Yang, 2012).
학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 국회전자도서관의 검색을 통해서 총 92편의 학술지 논문과 22편의 학위 논문이 검색되었다. 이 중, 팀동일시와 관람의도간의 상관관계가 제시되어있는 연구는 학술지논문 14편과 학위논문 6편, 전체(k) 20편의 연구가 분석에 포함되었다. 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도의 상관관계가 제시되어있는 연구는 학술지 11편, 학위논문은 2편으로 전체(k) 13편의 연구가 메타분석에 포함되었다. 검색된 연구들 중에서 팀동일시와 관람의도간의 상관관계가 제시되어있지 않고 회귀분석의 결과인 표준화된 적재치만 제시되어있는 연구는 본 연구에서 제외되었다.

자료코딩 및 평가자 일치도

메타분석을 위해서는 코딩에 대한 명확한 기준이 제시되어야 하고 코딩을 수행한 사람들 간의 합의 및 신뢰성이 검증되어야 한다(Schmitt, Klimoski, Ferris, & Rowland, 1991). 본 연구에서는 연구자 2인이 1차적으로 수집된 92편의 연구를 사용하여 팀동일시와 팀의 경기에 대한 관람의도간의 Pearson 적률상관계수가 제시된 20편의 연구와 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도간의 Pearson 적률상관계수를 제시한 13편의 연구를 추려내었다. 전체 33편의 연구를 선정한 후, 표본수, Pearson 적률상관계수인 r, 그리고 자료가 구해진 스포츠종목과 자료를 구한 대상, 그리고 논문이 학술지를 통해 발표된 논문인지 학위논문인지를 구분할 수 있도록 각각 코딩하였다. 각각의 코딩이 완료된 후, 상호비교를 통해 일치되지 않은 부분이 있는 지 확인하였으며 2인의 코딩의 결과가 100% 일치함을 확인하였다. 33편의 연구에서 제시되고 있는 자료의 수와 상관관계 등은 모든 연구에서 명확하게 제시가 되어있어 코더간의 차이가 나타나지 않은 것으로 판단하였다.

메타분석의 절차

본 연구에서는 스포츠소비자들의 팀동일시와 팀의 경기를 관람하고자 하는 의도와 라이센싱제품 구매의도간의 관계성을 종합하여 제시하고자 하였다. 따라서 분석에 포함되는 연구의 효과크기는 Pearson 적률상관 계수인 r이다.
메타분석은 기본적으로 연구물간의 이질성의 존재를 인정하는 무선효과모형(Random effect model)과 이질성을 가정하지 않는 고정효과모형(Fixed effect model)으로 구분을 한다. 본 연구에서는 연구간 체계적인 차이를 의미하는 이질성이 존재하는 것으로 가정하였기 때문에 무선효과모형을 적용하였다. 본 연구에서 사용된 33편의 연구에서 제시된 상관관계(r)를 Fisher’s z로 변환하여 사용하였는데(Borenstein, Hedges, Higgins, & Rothstein, 2009), 이는 Pearson 적률 상관계수 r은 정상성을 가정하지 않기 때문이다. 계산된 효과크기인 Fisher’s z에 대한 해석의 용이성을 위해 다시 r로 변환을 하는데 이 때, 계산된 r의 절대 값이 .1보다 작으면 작은 효과크기로, .25이면 중간 효과크기로, .4보다 크면 큰 효과크기로 해석하였다(Cohen, 2013).
메타분석에 포함된 연구들에서 제시된 효과크기를 통계적으로 종합하기 위해서는 이질성검사가 선행되어야한다. 본 연구에서는 Cochran(1954)의 Q와 Higgin의 I2(Higgins, Thompson, Deeks, & Altman, 2002)를 통해 살펴보았다. Q의 경우, 분석에 사용되는 문헌의 수에 따라 검정력에 차이를 보일 수 있기 때문에(Paul & Donner, 1992) 본 연구에서는 I2도 같이 제시하였다. 보통 I2 > 75%이면 논문들 간의 이질성이 심한 것으로 간주한다.
본 연구의 결과가 출판편향(Publication bias)을 가지고 있는 지를 확인하기 위한 다양한 분석이 실시되었다. 많은 경우, 출판된 논문들은 대부분 유의한 결과일 가능성이 많기 때문에 출판편향을 갖고 있을 가능성이 높다(Kim et al., 2012). 이러한 문제는 결국 계산된 효과크기가 실제보다 과장될 문제를 안고 있다. 본 연구에서는 출판편향을 확인하기 위하여 Funnel plot과 Egger의 절편검증을 수행하였다. Funnel plot은 그림으로 결과가 제시가 되는 특성으로 직관적인 판단은 가능하지만 통계적인 유의성을 제시하지는 않는 한계를 가지고 있어 이를 보완하기 위하여 Egger의 절편검증을 함께 수행하였다. Funnel plot의 경우 출판편향에 대한 결과를 직관적으로 알 수 있는 그림으로서 대칭적으로 나타나면 출판편향이 없다는 뜻이다. 위의 두 가지 방법과 함께 본 연구에서는 안전계수(Fail-safe N)를 CMA를 통해 계산하였다.
또한 본 연구에서는 하위그룹분석(Sub-group analyses)을 통해 종합적으로 분석된 효과크기가 조절변인에 따라 달리 나타나는 지를 확인하였다. 본 분석에서 사용된 조절변인은 출판의 형식으로(학술지 vs. 학위논문) 해당 연구를 ‘1: 학술지’와 ‘2: 학위논문’으로 구분하여 코딩하였다.
Table 1.

Studies that Included Pearson r between Team Identification and Intention to Attend

No. Author(s) r N Respondents Sports Publication type
1 Kim, Kim, & Lee, 2011 .539 281 Attendants Prof. Volleyball 1
2 Kim, Chung, & Lee, 2007 .409 343 Attendants Prof. Baseball 1
3 Ha, 2010 .438 294 College students College Baseball 1
4 Lee & Choo, 2016 .303 457 Attendants Prof. Baseball 1
5 Hur & Lee, 2004 .502 383 Attendants Prof. Baseball 1
6 Shin, Jun, & Kim, 2009 .568 323 Attendants Prof. Volleyball 1
7 Kang & Choi, 2012 .598 271 Attendants Prof. Baseball 1
8 Yang, Won, & Kwag, 2015 .683 203 College students College Basketball 1
9 Kim & Han, 2017 .500 324 General public e-sport 1
10 Bae, Won, & Cho, 2015 .507 381 Attendants Prof. Baseball 1
11 Park, 2012 .351 479 Attendants Prof. Baseball 1
12 Kim, 2010 .479 285 Attendants Prof. Baseball 1
13 Kwon & Lee, 2015 .740 392 Attendants Prof. Volleyball 1
14 Kim, Kim, & Hur, 2010 .728 388 Attendants Prof. Soccer 1
15 Kim, 2017 .724 283 Attendants Prof. Soccer 2
16 Lee, 2012 .787 254 Attendants Prof. Baseball 2
17 Kim, 2011 .620 300 Attendants Prof. Soccer 2
18 Lee, 2015 .705 288 Attendants Prof. Baseball 2
19 Kim, 2009 .453 928 Attendants Prof. Soccer 2
20 Kim, 2010 .395 472 Attendants Prof. Baseball 2
Table 2.

Studies that Included Pearson r between Team Identification and Purchase Intention of Licensed Team Merchandise

No. Author(s) r N Respondents Sports Publication type
1 Park & Jung, 2008 .335 379 Attendants Prof. Basketball 1
2 Song & Ryu, 2016 .507 278 Attendants Prof. Baseball 1
3 Park, Han, & Yoo, 2014 .660 300 Game users e-game(Baseball) 1
4 Lee, Koo, & Shin, 2011 .306 423 Attendants Prof. Baseball 1
5 Kim, 2004 .250 6,009 Attendants Prof.(Soccer, Baseball, Basketball) 1
6 Kim, Park, Jun, & Seo, 2007 .293 2,507 Attendants Prof. (Soccer, Baseball, Basketball) 1
7 Chun, Lee, & Hong, 2012 .436 445 College students College sports 1
8 Kim, Kim, & Kim, 2012 .425 405 Attendants Prof. Soccer 1
9 Kim, 2017 .356 737 Attendants Prof. Baseball 1
10 Kwon & Pyun, 2009 .306 200 College sutdents College football 1
11 Im & Jung, 2013 .272 286 Attendants Ice Hockey 1
12 Lee, 2012 .704 254 Attendants Prof. Volleyball 2
13 Choi, 2007 .260 214 Attendants Prof. Basketball 2

연구결과

팀동일시와 팀경기 관람의도 및 라이센싱제품 구매의도간의 상관관계 효과크기

메타분석에 포함된 상관관계 결과들의 이질성을 알아보기 위하여 Q-value와 I2값이 계산되었다. Q값은 관람의도와의 관계에서 324.60(p<.001), 라이센싱제품 구매의도와의 관계에서 20.56(p<.001)이었으며 I2값은 두 분석에서 모두 94.15로 높은 이질성을 나타내고 있었다. 따라서 전체 상관관계의 효과를 분석하는데 있어서 무선효과모형을 적용하는 것이 타당하다고 판명이 되었다.
스포츠소비자들의 팀동일시가 팀경기 관람의도와 갖는 상관관계의 전체 효과크기는 .567(z=13.20, p<.001)로 나타났으며 라이센싱제품 구매의도와의 전체 효과크기는 .403(z=9.84, p<.001)로 나타나 통계적으로 유의한 것으로 나타났다<Table 3>. 이러한 상관관계는 Cohen이 제시한 근거에 의하면 큰 효과크기에 속하는 것으로 판단할 수 있다(Cohen, 2013).
Table 3.

Summary of Results

Relationship z Adjusted z
TeamID-intention to attend games .567 .466
Team ID - Intention to purchase licensed merchandise .403 .276
분석의 대상이 된 연구물들이 출판편향(publication bias)을 갖고 있는지에 대한 여부를 판명하기 위하여 Funnel plot과 Egger의 절편검증을 사용하였다. 기존에 많이 사용되던 순위상관분석은 낮은 검증력의 문제로 최근 많이 사용되지 않으며(Hong, 2013) 이를 보완하기 위한 방법으로 Funnel plot과 Egger의 절편검증을 수행하였다.
팀동일시와 팀경기 관람의도간의 분석결과 Funnel plot은 좌측하단 부분에 상대적으로 적은 수의 연구들이 분포하는 것을 볼 수 있어 출판편향이 발생한 것으로 나타났다<Fig. 1의 하얀 점>. Egger 절편검증 11.15(p=.02)도 통계적으로 유의하게 나타나 출판편향이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이에 대한 95%신뢰구간도 [.96 - 21.33]로 나타나 귀무가설 값 bias=0을 포함하지 않고 있어 귀무가설을 기각하게 되었다.
출판편향의 결과를 보정하기 위하여 Trim and fill의 방법을 사용하였다. 분석결과 보정을 위해서 6개의 연구가 추가되는 것이 제안되었고<Fig. 1의 까만 점> 이 때, 효과크기는 무선효과모형을 사용하여 .567에서 .466으로 줄어드는 것으로 나타났다. 본 연구의 메타분석은 무선효과모형을 사용하였지만 Trim and Fill 분석은 Kepes, Banks, McDaniel, & Whetzel(2012)의 제안을 따라 고정효과모형을 사용하였다.
Fig. 1.

Funnel plot of team identification and intention to attend sport events

KISS_2018_v29n2_315_f001.jpg
팀동일시와 라이센싱제품 구매의도간의 출판편향 분석의 Funnel plot도 좌측부분에 상대적으로 적은 수의 연구들이 분포하는 것을 볼 수 있었다. <Fig. 2>의 하얀 점들이 우측으로 분포되어 있었으며 Egger 절편검증 4.70(p=.01)도 통계적으로 유의하게 나타났으며 이에 대한 95%신뢰구간도 [1.26 - 8.15]로 나타나 귀무가설 값 bias=0을 포함하지 않아 귀무가설이 기각된 것으로 나타났다.
Fig. 2.

Funnel plot of team identification and licensed merchandise purchase intention

KISS_2018_v29n2_315_f002.jpg
출판편향의 결과를 보정하기 위하여 Trim and Fill의 방법을 사용하였다. 분석결과 보정을 위해서 6개의 연구가 추가되는 것이 제안되었고<Fig. 2의 까만 점> 이 때, 효과크기는 무선효과모형을 사용하여 .403에서 .276로 줄어드는 것으로 나타났다<Table 3>. 팀동일시와 관람의도의 출판편향 분석과 마찬가지로 Trim and Fill 분석은 Kepes et al.(2012)의 제안을 따라 고정효과모형을 사용하였다.

효과크기에 대한 집단간 차이분석

다음으로 팀동일시와 관람의도 간의 관계를 연구한 분석대상 연구물의 효과크기가 학술지를 통해서 발표된 논문과 학위논문사이에 통계적으로 다른지를 알아보기 위해 하위그룹분석을 진행하였다. 분석결과 학술지를 통해 발표된 논문들의 효과크기는 무선효과모형으로 .537이었고 학위논문들의 효과크기는 .632로 나타났다. 하지만 이 두 집단의 차이가 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타났다(Q-value=1.484, p=.223).
팀동일시와 라이센싱제품 구매의도 간의 관계에서 제시된 효과크기도 학술지와 학위논문간의 통계적 차이가 존재하는지 확인하기 위하여 하위그룹분석이 진행되었다. 분석결과, 학술지를 통해 발표된 논문들의 효과크기는 무선효과모형으로 .382이었고 학위논문들의 효과크기는 .519로 나타났다. 하지만 이 두 집단의 차이가 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타났다(Q-value=2.242, p=.134).

민감도분석

본 연구에서 시행된 메타분석이 어느 정도의 확신을 가지고 있는 지를 확인하기 위하여 안정성 계수인 Rosenthal’s fail safe N(Rosenthal, 1979)을 계산하였다. Rosenthal’s N은 종합적으로 계산된 효과크기가 통계적으로 유의하지 않게 되기 위해서는 효과가 통계적으로 유의하지 않은 연구가 몇 개가 추가되어야 할지를 알려주는 분석이다. 유사한 분석으로 Orwin’s fail safe N이 존재한다. 이 분석은 무시할 수 있는 수준의 효과크기(trivial level)를 연구자가 직접 설정하고 그 효과크기 밑으로 효과크기를 떨어뜨리기 위하여 효과크기가 0인 연구가 몇 개 추가되어야 하는 지를 계산하는 방식이다. 하지만 팀동일시와 관람의도나 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도에 대한 상관관계에서 실질적으로 무의미한 상관관계라는 것을 설정할 아무런 근거가 존재하지 않기 때문에 본 연구에서는 Rosenthal’s fail safe N만 계산하였다. 분석결과 팀동일시와 관람의도간의 분석에서 제시된 N=4578으로 나타났다. Rosenthal’s safe N에 대한 계수는 통계적 검증의 대상이 아니므로 정량적 기준이 존재하지 않는다(Park, Shin, & Won, 2015). 하지만 Nam, Chu, Lee, Lee, Kim, & Lee(2010)는 N의 크기가 tolerance level (t=5k+10)보다 클 경우 효과크기의 분석이 충분히 타당하다는 해석을 할 수 있다고 제시하고 있다. 본 분석에서의 t = (5x20) + 10 = 110로, 계산된 N인 4578보다 작으므로 본 연구의 타당성은 상당히 큰 것으로 판단할 수 있다. 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도 간의 관계에 대한 Rosenthal’s fail safe N분석 결과는 4182로 나타났다. 본 분석의 결과도 tolerance level인 75보다 크게 나타나 본 연구결과의 타당성이 상당히 높은 것으로 나타났다.

논의

스포츠마케팅이 하나의 학문분야로 자리를 잡으면서 스포츠소비자들의 태도와 행동이 스포츠의 비즈니스측면을 연구하는 학자들 사이에서 연구되기 시작하였다. 정확하게 스포츠소비자행동에 대한 연구의 시초가 어떤 연구인지를 확인하기는 어렵지만 스포츠소비자의 팀동일시(team identification)에 대한 연구는 스포츠소비자행동연구의 큰 줄기를 이어온 것이 사실이다.
팀동일시라는 변인이 스포츠소비자행동 분야에서 많은 관심을 받게 된 것은 역시 팀동일시라는 변인이 가지고 있는 소비행동에 대한 예측력이라고 할 수 있다. 이것을 반증하듯이 경기관람의도와의 종합적인 상관관계는 .567으로 나타났으며 라이센싱제품 구매의도는 .403으로 나타나 Cohen(2013)의 기준으로 큰 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 그만큼 팀동일시라는 개념이 스포츠소비자의 구매의도를 예측하고 설명하는데 있어서 상당히 중요한 변인이라는 것이 본 메타분석을 통해서도 입증이 되었다.
물론 본 연구의 목적이 팀동일시와 관람의도의 관계와 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도간의 관계를 비교하는 것은 아니지만 본 연구의 결과에서는 팀동일시는 라이센싱제품 구매의도보다는 관람의도를 더 많이 설명해주는 것으로 나타났다. 특히 출판편향에 대한 보정이 이루어진 효과크기를 비교해 본다면 팀동일시와 관람의도간의 효과크기는 .466이었던 반면, 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도간의 효과크기는 .276으로 나타나 팀동일시가 스포츠소비자들의 관람의도를 더 많이 설명해주는 것으로 나타났다.
본 연구의 수행 과정에서 나타난 주목할 만한 사실은 팀동일시의 효과에 대한 실증연구들에서 상당히 이질적인 효과크기들이 제시되었다는 것이다. 이 부분에 대해서는 본 연구의 필요성 부분에서도 기술을 하였지만 팀동일시가 가지고 있는 스포츠소비자행동에 대한 예측력 혹은 설명력의 효과크기는 연구들마다 상당히 다르게 제시가 되었다. 예를 들어, 팀동일시와 관람의도간의 상관관계는 .303(Lee & Choo, 2011)에서부터 .787(Lee, 2012)까지로 제시되고 있어 상당히 많은 편차를 보여주고 있다. 마찬가지로 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도의 상관관계도 .250(Kim, 2004)에서 .704(Lee, 2012)로 상당히 넓게 분포가 되어있는 것으로 나타났다. 연구들에서 보여진 이러한 이질성의 원인을 파악하기 위하여 본 연구에서는 출판의 형식을 조절변인으로 하는 하위그룹분석이 이루어졌으나 분석결과 이질성의 원인으로 밝혀지지는 않았다.
효과크기의 이질성을 만들어낸 요인으로는 다양한 가능성이 존재한다. 예를 들어, 스포츠의 종류에 따라 팀동일시의 효과가 다르게 나타날 수도 있다. 하지만 본 연구에서 스포츠의 종류에 대한 하위그룹분석을 실시하지 않은 이유는 스포츠의 종류별로 유사한 수의 연구가 존재하지 않았기 때문이다. 예를 들어서 팀동일시와 관람의도간의 효과크기를 분석하는데 사용한 20개의 연구 중, 10개의 연구가 프로야구를 사용한 반면 프로배구(4개 연구), 프로축구(3개 연구), 프로농구(1개 연구), 대학야구(1개 연구), 대학농구(1개 연구) 등 프로야구를 제외한 종목들에 대한 연구의 수가 상대적으로 너무 적어 유의미한 결과를 기대하기 어려웠다.
효과크기의 이질성을 가장 많이 설명해 줄 수 있는 요인으로는 역시 측정의 이질성이 존재한다. 본 연구에서는 전체 20개의 팀동일시와 관람의도의 상관관계 그리고 13개의 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도간의 상관관계가 분석이 되었지만 이 상관관계들이 정확하게 같은 측정도구를 사용하여 계산이 된 계수들이 아니었다. 팀동일시라는 동일한 개념이 사용이 되었고 또한 이 개념의 근간에 사회정체성이론이 존재하는 것은 맞지만 연구들에서 사용된 팀동일시 측정도구의 다양성으로 인해 효과크기의 이질성이 생성되었을 가능성이 크다.
메타분석의 가장 근본적인 목적은 연구에 대한 종합적인 분석이며 또한 연구들에 대한 종합적인 분석이 가능하기 때문에 메타분석에 대한 필요가 존재한다. 물론 메타분석은 기존의 전통적인 방식에 비해 오류가 적게 나타나는 것으로 알려져 있지만(Borenstein, et al., 2009; Egger, Smith, & Altman, 2003) 기존 연구의 결과를 포함시키는 과정에서 다양한 오류가 발생할 수 있다. 그 중, 분석이 되어야 할 연구결과가 포함이 되지 않았을 경우 전체연구모집단을 대표하지 못하는 출판편향이 발생할 수 있다. 일반적으로 메타분석에 포함된 연구의 경우 표본크기가 작은(표준오차가 큰 연구)연구는 상대적으로 효과크기가 큰 연구일 가능성이 많다(Schwarzer, Carpenter, Rücker, 2010). 즉 표본크기와 효과크기의 관계를 살펴보면 출판편향의 구체적인 근거를 알 수 있다.
본 연구의 팀동일시와 관람의도간의 관계에 대한 Funnel plot을 보면 표준오차가 커지는 아래쪽으로 갈수록 하얀 점들이 비대칭을 이루면서 많은 점들이 오른쪽으로 편향되어 분포되어있는 것을 볼 수 있다. 즉 적은 표본수를 가지고 있어 표준오차가 큰 연구들에서 상대적으로 큰 효과크기를 제시하고 있는 small study effect가 존재한다고 판단할 수 있다. 앞에서 제시하였듯이 Funnel plot은 시각적으로 직관적인 해석이 가능하다는 장점이 존재하지만 이에 대한 정량적이고 통계적인 분석이 불가능하여 본 연구에서는 Egger의 절편검증이 동반되었다. Egger의 절편검증에서도 11.15(p=.02)로 타나나 표준오차가 1증가할 때마다 효과크기가 11.15 증가하는 것을 알 수 있다.
위의 두 가지 분석을 통해 출판편향이 존재한다는 것이 판단이 되었다면 다음으로는 출판편향이 어느 정도로 존재하는지를 판단하여야 한다(Hwang, 2016). 이에 대한 분석이 본문에서 제시한 민감성 분석 또는 안전성 분석이다. 본 연구에서는 민감성 분석으로 Rosenthal’s fail-safe N을 제시하였다. 또한 tolerance level을 제시하여 본 분석에 출판편향이 존재하지만 결과의 타당성을 저해할 만큼은 아니라는 것을 제시하였다. 하지만 최근의 연구에서는 fail-safe N에 대한 많은 비판들이 제시되고 있다(Higgins & Green, 2011). 특히 민감성계수를 산출하는 과정에서 각 연구의 표본크기 또는 이질성을 고려하지 않는다는 점에서 많은 비판을 받아왔다(Becker, 2005). 또한 민감성계수는 실질적인 유의성을 보여주기보다는 통계적인 유의성을 보여주고 있으며 누락된 연구의 효과크기를 0으로 가정하고 있다는 점도 비판의 대상이 되고 있다(Borenstein et al., 2009).
따라서 본 연구에서는 Duval & Tweedie(2000)가 개발한 Trim and fill의 방법을 사용하여 교정된 효과크기를 산출하였다. 팀동일시와 관람의도의 관계에 대한 Trim and fill의 결과에서는 누락이 심하다고 판단이 된 Funnel plot의 왼쪽 하단에 6개의 연구가 추가되는 것을 제안하였고 이를 통해 과대 추정되었다고 판단된 효과크기를 재조정하여 .466(p<.001)로 제시하였다. 재조정된 효과크기도 Cohen(2013)의 기준에서 큰효과크기로 구분될 수 있기 때문에 출판편향이 존재하는 것은 사실이지만 결과에 큰 영향을 주었다고 판단하기는 힘들다.
팀동일시와 라이센싱제품의 구매에 대한 출판편향의 논의 내용은 팀동일시와 관람의도의 관계에 대한 출판편향 내용과 상당히 유사하다. 먼저 Funnel plot을 보았을 때 표준오차가 커지는 하단으로 갈수록 효과크기가 작은 쪽의 연구수가 상대적으로 줄어드는 것으로 나타나 이 분석에서는 small study effect가 존재한다고 볼 수 있으며 이에 대한 Egger 절편검증도 4.70(p=.01)로 나타나 Funnel plot의 결과를 지지하고 있다. Trim and fill의 방법을 사용한 교정 결과 Funnel plot의 왼쪽하단에 6편의 연구가 추가되는 것이 제안되었고 교정된 효과크기는 .403에서 .276로 줄어드는 것으로 나타났다. 효과크기 .276도 Cohen(2013)의 기준에 의하면 중간정도의 효과크기를 상회하는 수준이어서 출판편향으로 인한 영향이 존재는 하지만 그렇게 심하게 결과를 왜곡하지는 않은 것으로 나타났다.

결론 및 제언

본 연구에서는 스포츠소비자행동연구에서 가장 많이 다루어지고 있는 구인 중의 하나인 팀동일시가 스포츠팀 경기에 대한 관람의도와 팀의 라이센싱제품 구매의도와 어느 정도의 상관관계를 갖고 있는 지를 종합적으로 분석하고자 메타분석을 실시하였다. 이 관계들에 대한 메타분석이 필요한 이유는 지금까지 출판된 많은 연구에서 대부분 유의미한 상관관계를 제시하고는 있지만 그 효과크기가 상당히 이질적으로 제시되고 있어 이에 대한 종합적인 분석이 필요하였기 때문이다.
분석결과 팀동일시와 관람의도의 효과크기는 .567, 그리고 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도의 효과크기는 .403으로 나타나 두 관계 모두에서 큰 효과크기를 보여주었다. 하지만 두 관계 모두에서 Egger 절편검증을 통한 출판편향이 목격이 되었고 이 출판편향은 Trim and fill을 통해 보정이 되었다. 보정된 결과, 팀동일시와 관람의도의 관계는 .466으로 그리고 팀동일시와 라이센싱제품 구매의도의 관계는 .276으로 나타났다. 두 상관계수 모두 보정 전보다 낮아지기는 하였지만 Cohen(2013)의 기준으로 큰 효과크기, 그리고 중간 이상의 효과크기를 보여주고 있는 것으로 나타나 기존의 실증연구에서 밝힌 것처럼 스포츠소비자들의 구매행동을 예측하고 설명하는데 있어 중요한 변인이라는 것이 다시 한 번 증명되었다.
본 연구의 과정과 결과를 바탕으로 향후 연구에 대한 다음과 같은 제언을 하고자한다. 첫째, 팀동일시에 관련된 연구를 살펴보았을 때, 팀동일시에 대한 효과를 실증적으로 다룬 연구는 상당히 많아졌음에도 불구하고 팀동일시라는 구인에 대한 이론적 정립은 아직 미약한 것으로 나타났다. 특히 본 연구에 포함된 국내의 연구에서 팀동일시를 연구의 변인으로 사용하면서도 정확한 이론적 근거를 제시하지 않은 연구들이 다수 존재하였다. 그 연구들에서는 팀동일시를 사회정체성이론을 바탕으로 설명한 국내외 연구들을 참고문헌으로 제시를 하기는 하였지만 해당 연구 자체에서는 아무런 이론적 근거나 이를 바탕으로 한 연역적 가설설정을 제시하지 않고 있어 팀동일시에 대한 이론적 정립을 더디게 하고 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 팀동일시라는 구인에 대한 이론적인 다양한 접근들이 이루어져야 측정부분에서의 이질성도 줄어들 수 있을 것이라고 판단된다.
둘째, 위에서 제시한 측정부분에 대한 제언이다. 팀동일시라는 구인이 실증적인 연구에서 사용되기 시작한 것은 1990년대 초반이지만 아직도 팀동일시라는 구인을 측정하는 일관된 측정도구가 없다는 것이 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 특히 몇 몇의 연구에서는 복수의 선행연구에서 몇 개의 항목씩을 추출하여 재조합한 측정도구를 사용하여 측정도구가 가질 수 있는 이론적 타당성을 확보하지 못한 채 사용된 경우가 존재한다. 또 다른 경우는 외국의 문헌에서 사용된 문항들을 적절한 번역의 과정을 거치지 않고 사용한 경우도 발견되고 있다. 위에서도 제시하였듯이 측정도구가 가지는 이질성이 팀동일시의 효과크기의 이질성을 만들어냈을 가능성이 분명이 존재하기 때문에 향후 연구에서는 이론적인 근거가 충분한 하나의 측정도구를 사용하여 팀동일시 연구의 일관성을 확보하는 것이 중요할 것이다.

Acknowledgements

이 논문은 2017학년도 중앙대학교 연구장학기금 지원에 의한 것임.

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