Contents
[목차]
Ⅰ. Preface
Ⅱ. Premium Ice Cream Market
1. 프리미엄 아이스크림 선호도 분석
1-1. 1위 브랜드 선택 이유
Ⅲ. Red Mango Analysis
1. 연구 조사 방법 및 설계
2. Descriptive Statistics
3. Reliability Statistics
3-1. Cronbach's Alpha
4. T-test, Chi-square
5. Multidimensional Scaling
6. Factor Analysis
7. Regression
Ⅳ. Conclusion
[표목차]
[관련표]
[부록설문지]
를 보았을 때 component1의 B값이 0.686이 나왔다. P값을 보니 0.000이므로 유의수준 0.01, 0.05, 0.1 수준에서 통계적으로 유의함을 알 수 있다. 즉 0.686이라는 값은 유의성을 가진다. component1의 값이 1이 올라갈 때, 재구매 의향이 0.686 증가하는 것이다. component2의 B값이 0.329가 나왔는데 P값을 보니 0.005이므로 유의수준 0.01, 0.05, 0.1 수준에서 통계적으로 유의함을 알 수 있다. 즉, 재구매의향 = -0.344 + 0.686*component1 + 0.329*component2 이다. B값이 component1이 더 높기 때문에 Taste, Service, Design, Menu, Image 가 재구매에 더 많은 영향을 끼침을 알 수 있다. 우리가 생각하는 레드망고의 문제점은 Focus group의 결과로서 맛의 부족과 메뉴의 다양성 부족이라고 결론 내렸다. 이 회귀분석에서도 component1에 Taste와 Menu 가 들어있다. 이는 맛을 향상시키고 메뉴의 다양성을 증가시키면 재구매 의향에 영향을 미친다는 결론을 내릴 수 있다. 하지만 이 component1은 Taste, Service, Design, Menu, Image가 다 합쳐진 것이기 때문에 Taste와 Menu만이 레드망고의 재구매에 영향을 미치는 것이라고 정확히 알 수 없다.
그렇다면 component1, component2로 묶여진 독립변수 말고 각각의 construct를 모두 독립변수로 넣어서 회귀분석을 다시 해 보았다. 그 결과 을 보면 R-square 0.318이 나왔다. 그리고 변수들이 많기 때문에 Adjusted R-square 가 0.286으로 줄어들었다. 각각의 construct를 모두 독립변수로 넣은 회귀분석의 결과가 와 같다. Gender의 B값은 0.332이다. 성별을 코딩할 때 여자를 1로 하였기 때문에 여자일 때 재구매를 0.332 만큼 더 한다는 것을 알 수 있다. 하지만 p값이 0.77이므로 유의수준 0.1에서는 통계적으로 유의하지만 유의수준 0.05에서는 통계적으로 유의하지 못하다. 기준 유의수준을 0.05로 하였기 때문에 B값이 0과 다르지 않다. 따라서 성별은 재구매에 영향을 끼치지 못한다. 재구

분야