동기부여에 의한 카지노 도박꾼의 분류: 한국 도박꾼에 대한 클러스터(군집) 분석

소개글

동기부여에 의한 카지노 도박꾼의 분류: 한국 도박꾼에 대한 클러스터(군집) 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

개 요

1. 도 입

2. 도박 동기부여에 관한 문헌(논문)에 관한 리뷰

3. 방법론

4. 결 과

5. 결론과 논의

본문내용

이에, 사회화/학습이 카지노 방문의 중심적인 동기부여 주제라는 결론에 이르게 한다. 두 번째 차원인 “도전”은 0.93의 신뢰도 계수를 가지고 토탈 분산의 23.59%에 달한다. 이 요인은 동기화의 8가지 아이템(예: 도전, 모험, 자극, 스릴, 재미, 흥미, 성취를 위해)을 포함한다. 세 번째 차원인 “도피”는 0.90의 신뢰도 계수를 가지고 분산의 14.12%에 달한다. 이 요인은 4개의 동기화 아이템(예: 일상생활로부터의 도피, 지루함의 경감, 책임으로부터 회피, 그리고 긴장 완화)를 포함한다. 마지막 차원인 “승리(돈의 획득)”는 0.77의 신뢰도 계수를 가지고 분산의 8.12%에 달한다. 이 요인은 두 개의 동기화 아이템(돈의 획득과 이전 손실의 만회)으로 구성된다.
카지노 도박의 주요 동기화는 “돈의 획득”(평균 값=3.86) 요인이다: 돈 획득(4.01), 이전 손실의 만회(3.72). 이런 결론은 돈 획득을 가장 중요한 동기화로서 확인한 이전의 연구(Neighbors 외, 2002; Paltz & Millar, 2001)과 일치한다. 돈의 획득 다음으로 가장 중요한 요인은 “도전” (자극, 흥미, 재미, 스릴, 성취를 포함)인 것으로 나타났다. 동기화에서 가장 덜 중요한 카테고리는 “사회화/학습”(예: 친구, 친척되기, 카지노 학습과 실습, 새로운 것 하기)이었다. 이들 결론은 이전의 연구에 보고된 것과 유사하다(Neighbors 외, 2002; Platz & Millar, 2001; Tarras 외, 2000).
4.2 카지노 동기부여의 군집적 특성
K-평균 군집(K-means clustering)절차를 이용한 와드 법(Ward method)을 기초로 대상을 상호 배제적인 그룹으로 분류하기 위해 군집 분석이 이용되었다. 군집 분석의 결과는 4가지 군집에 대한 해법이 적절하다는 것을 보여준다. 특히, 다변량 통계는 4개의 군집 간에 존재하는 상당한 차이점이 통계적으로 나타남(p<0.001)을 보여준다. ANOVA 테스트의 결과는 또한 4개의 모든 요인들이 4개의 카지노 동기부여 군집을 구별하는데 기여했음을 보여준다(p<0.001). 게다가, Scheffe의 다중범위(multiple-range) 테스트는 각 요인에 관해 군집들 간의 차이를 조사하기위해 이용되었다. Scheffe 테스트는 통계학적으로 중요한 차이점이 군집들간에 발견되었음을 보여주고, 이것이 적절한 카테고리화 되었다는 주장을 일반적으로 지지한다.
표2에서 보여주는 바와 같이, 4개의 군집들 중에, 첫 번째 군집은 “승리(돈의 획득)”에 가장 높은 평균 값을, “도전”에서 두 번째 높은 평균값을 가지는 것으로 나타났다. 4개의 요인에 대하여 평균 값적 특성을 기초로, 첫 번째 군집은 “도전/돈 획득 추구자들”로 분류되었고, 두 번째 군집은 4개의 동기화 요인 중에 돈의 획득에 가장 큰 평균 값을 지니는 것으로 결론이 났으므로, “오직 돈 획득을 추구하는 자들”로 분류되었다. 세 번째 군집은 다른 세 개의 군집과 비교하여 4개의 동기화 요인에 있어 가장 낮은 평균 값을 가지고 있었다. 다시 말하면, 이 그룹은 평균값을 고려하고 다른 군집과 비교할 때 강한 도박적 동기부여를 받지 않는 것으로 보였다. 따라서, 세 번째 군집은 “가벼운 도박의 추구자들”로 명명되었다. 마지막으로 네 번째 군집은 돈의 획득, 기타를 포함하여 가장 큰 평균 값을 가지고 있었다. 이 그룹은 돈의 획득, 도전, 도피, 사회화, 그리고 학습에 의해 강하게 동기부여 받는다. 이 때문에, 네 번째 그룹은 “다중-목적 추구자들”로 분류되었다.
카지노 동기부여의 결론을 입증하기 위해, 4개의 군집 그룹과 4개의 카지노 동기화 요인을 가지고 판별해석을 수행하였다. 판별해석이 군집 간에 차이를 나타내는 변수를 결정하는데 도움을 주는 한편, 분류 매트릭스는 교차타당성 입증(cross-validated)하여 그룹화된 케이스들이 올바로 분류되었는지 그리고 응답자들이 올바로 그들의 그룹으로 분류되었는지 설명하기 위해 계산된다. 이 절차는 “외적 타당성 분석(external validity analysis)\"라고 알려져 있다. 이것은 덜 편중된 적중률 추정을 제공한다 (Hurberty & Lowman, 1997; Hurberty, Wisenbaker, & Smith, 1987). 함수는 한 가지 샘플로부터 도출되고 잘못 분류된 비율을 추산하기 위해 다른 샘플로 적용된다 (Afifi & Clark, 1996).
표3에서 보여주는 판별해석의 결론으로부터, 분류 매트릭스가 분리된 반쪽 샘플 즉 예비(holdout) 표본의 95.7% (n=190), 응답자의 보정(calibration) 샘플의 96.3% (n=209)가 판별 함수에 의해 올바로 분류되었는지를 알 수 있다. 덧붙여, 예비 표본에서 교차 타당성 입증된 그룹의 93.3%와 보정 샘플에서 교차 타당성 입증된 그룹의 96.3%가 올바로 분류되었다. 마지막으로, 모든 분석 샘플에서(n=399)에서, 응답자의 94.7%가 올바로 분류되었고, 교차 타당성 입증된 그룹의 94.7%가 올바로 분류되었다 (표 3 참조). 이들 결과는 군집의 신뢰도와 타당성에 확신을 높여준다.
4.3 카지노 도박꾼들의 특성에 있어서의 군집 간 차이점
4개 군집의 특성을 좀 더 확인하기 위해, 각 군집은 카지노 도박꾼들의 사회-경제학적 특성과 선택된 행동학적 변수들을 가지고 교차표로 나타내었다. 표4에서 보듯이, ²테스트의 결과는 도박꾼의 사회-경제학적 통성과 행동학적 변수에 대해 통계학적으로 4개 군집간의 커다한 차이점이 있음을 보여준다.
예상대로, 가벼운 도박을 추구하는 자들의 체류기간은 다른 군집과 비교하여 짧은 편인 것으로 나타났다. 달리 말하면, 도전/돈 획득, 오직 돈 획득, 그리고 다중-목적 추구자들과 같은 다른 군집은 가벼운 도박 추구자들 보다 더 많은 날들을 머무르는 것으로 나타났다. 도전/돈 획득 추구자들과 오직 돈 획득을 추구하는 자들은 혼자 또는 친구/친척들과 동행하는 경향이 강하였다. 반면, 가벼운 도박 추구자들과 다중-목적적 추구자들은 친구/친척 또는 가족들과 동행하는 경향이 있었다. 도전/돈

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