중국 샤진의 농업 유산 관광에서 보호 의도와 자기보고적 행동을 평가하기 위한 단면 조사 프로토콜

요약

이 프로토콜은 농업 유산 관광 시스템 내 주민과 농민들의 보호 의도와 최근 자기보고된 보호 행동을 평가하기 위한 재현 가능한 단면 조사 워크플로우를 설명합니다.

초록

농업 유산 관광의 지속 가능성은 생태 및 문화 보존뿐만 아니라 지역 주민들의 보호 관련 활동에 지속적으로 참여하는 것에 달려 있습니다. 이 프로토콜은 중국 샤아진 황하 구강 고대 뽕나무 숲 시스템 내 주민과 농민들의 보호 의도와 최근 자기보고적 보호 행동을 평가하기 위한 재현 가능한 단면 조사 및 통계 분석 워크플로우를 설명합니다. 이 워크플로우는 계획 행동 이론에 기반을 두고 있으며, 행동에 대한 태도(ATB), 주관적 규범(SN), 인지된 행동 통제(PBC)가 보호 의도(PI)와 어떻게 연관되는지, 그리고 PI가 농민의 행동 반응(FBR)과 어떻게 연관되는지 살펴봅니다. 설문지는 표준화된 구성 블록, 고정 응답 앵커, 사전 정의된 코딩 규칙, 그리고 데이터 스크리닝, 신뢰도 테스트, 공통 방법 분산 평가, 상관관계 분석, 회귀 모델링, 횡단면 매개 분석, 강인성 검사를 포함하는 순차적 분석 절차를 사용합니다. 유산 지역 주변 지역사회에 총 400건의 설문지가 배포되었으며, 품질 관리 선별 후 유효한 답변 375건이 유지되었습니다. 이 프로토콜의 대표적 적용에서는 ATB, SN, PBC가 PI와 양의 연관관계를 보였으며, PBC가 가장 강한 연관성을 보였습니다. PI는 또한 FBR과 양의 상관관계를 보였으며, 횡단면 매개 모델 내에서 선행 구성요소와 FBR 사이에 통계적으로 유의미한 간접 연관성을 보였다. PI는 다음 파종 시즌에 대한 의도를, FBR은 이전 파종 시즌의 자기 보고적 행동을 의미하므로, 결과는 엄격한 시간적 인과관계의 증거보다는 단면적 연관 구조로 해석되어야 합니다. 이 프로토콜은 농업 유산 보호에 대한 주민 참여를 검토하고, 보호 행동이 실현 가능한 농업, 지역사회, 관광 관련 관행에 내재되어 있는지 식별하는 재사용 가능한 틀을 제공합니다.

서론

샤아진 황하 구강 고대 뽕나무 숲 시스템은 단순한 전시용 유산 명소가 아닙니다. 생태 조절, 전통 재배, 지역 생계가 밀접하게 얽혀 있는 살아있는 농업 경관입니다. 식품농업기구(FAO)의 현장 설명에 따르면, 이 시스템은 고대 황하 강 경로가 남긴 모래 지대에서 개발되었으며, 뽕나무 기반 농림업이 오랫동안 모래 이동을 제어하고 현장 조건을 개선하며 지속적인 농업 생산을 지원해 왔습니다^. 이런 의미에서 시스템의 연속성은 공식적인 인정이나 행정적 보호뿐만 아니라, 지역 주민과 농민들이 농업 경관을 유지하는 일상적인 관행에 계속 참여하는지에 달려 있습니다.

농업 유산이 생태 지속 가능성, 농촌 재생, 유산 기반 관광 개발과 더욱 밀접하게 연관됨에 따라 이 문제는 점점 더 중요해지고 있습니다. 중국의 최근 증거는 중요한 농업 유산지 보호가 더 친환경적인 농^{업 발전에} 기여할 수 있음을 시사하며, 농업 유산 관광 연구도 보전과 관광 개발이 실제로 상호 보완할 수 있다면 농민 참여가 여전히 필수적임을 보여주었다³. 전통적인 농촌 관광 자원과 달리, 농업 유산 시스템은 전통 생태 지식, 생산 루틴, 그리고 지역사회 기반의 관리에 지속적으로 의존^합니다. 이러한 관행이 약화되면, 유적지가 공식적으로 인정받더라도 유산 가치 자체가 감소할 수 있습니다. 따라서 인정만으로는 충분하지 않습니다. 농업 유산이 관광 및 농촌 개발 맥락에 들어가면, 그 장기적 생존 가능성은 지역 주체들이 유산 인정을 보호 관련 행동으로 전환할 의지와 능력이 있느냐에 달려 있습니다.

기존 연구들은 관광 환경에서 농업 유산 정체성, 주민 참여, 가치 공동 창출에 관한 유용한 통찰을 제공했습니다. 예를 들어, Chen 등⁵는 농업 유산 정체성이 주민들이 유산 관광에서 가치를 공동 창출하려는 의지를 자극할 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 유산 보호에 대한 긍정적 평가가 구체적인 보호 관련 관행과 연결되는 운영 경로에 대해서는 덜 주목받고 있습니다. 이 구분은 중요한데, 지역사회 기반 농업 유산 시스템에서는 긍정적인 태도가 최종 목표가 아니기 때문입니다. 궁극적으로 유산 시스템을 유지하는 것은 주민들이 환경 책임 농업, 농업 폐기물 처리, 지역 보전 활동 참여, 유산 관련 생산 및 관광 서비스 지원과 같은 실질적인 행동에 참여하느냐에 달려 있습니다.

이러한 이유로 본 프로토콜은 계획 행동 이론을 주요 분석 기반으로 채택합니다. 계획 행동 이론은 행동 의도가 행동에 대한 태도, 주관적 규범, 그리고 인지된 행동 통제에 의해 형성되며, 그 의도가 이후 행동과 밀접하게 관련되어 있다고 제안한다^. 이 틀은 이번 연구에 적합한데, 설문지는 거주자의 평가 판단, 사회적 기대, 행동 능력, 보호 의도, 자기보고적 행동 반응을 측정하도록 설계되었기 때문입니다. 최근 보전 및 농업 관리 맥락에서의 연구들은 이 틀이 농민들의 참여 관련 의도와 행동을 조사하는 실질적인 구조를 제공한다는 것을 보여주었습니다. Valizadeh 등⁷은 농민들의 습지 보전 참여 의도에 확장된 TPB 틀을 적용했고, Ma 등⁸ 은 농민들의 농업 비점오염원 오염 통제 참여를 설명하기 위해 확장된 TPB 모델을 사용했습니다. 이 연구들은 특히 농업 유산 시스템에서 보호 행동이 개인의 의지와 참여를 가능하게 하는 실질적 조건을 모두 필요로 하기 때문에 특히 중요합니다.

이 프로토콜의 기여는 새로운 사이트에 확립된 행동 모델을 적용하는 것에만 국한되지 않습니다. 샤진(Xiajin) 사례는 보존, 농업 일상, 지역 서비스 구조, 관광 개발이 겹치는 생산적인 농업 유산 시스템을 대표한다는 점에서 유용합니다. 이러한 환경에서는 보호 행동이 단지 개인적 태도나 유산 보존에 대한 일반적인 지지에만 의존하지 않을 수 있습니다. 또한 보호 관련 조치가 익숙한 농업 서비스, 지역사회 기대, 실현 가능한 지역 일상에 내재되어 있는지에 따라 달라질 수 있습니다. 이로 인해 샤아진 사례는 보호 행동이 주로 개인의 의도에 의해 움직이는지, 아니면 농업 기술 서비스, 폐기물 처리 루틴, 관광 자원봉사자 기회, 유산 관련 가공 기업과의 연계와 같은 구체적 행동 경로의 가용성에 의해 촉진되는지 조사하는 데 특히 유용하다. 이 점에서 이 사이트는 프로토콜이 단순한 '신규 사례' 신청을 넘어 거주자들이 행동하도록 요구받는 실질적 조건에 의해 보호 행동이 어떻게 형성되는지 검토할 수 있게 합니다.

동시에, 이 프로토콜은 보호 의도와 보호 행동이 동일하다고 가정하지 않습니다. 최근 농촌 관광 연구는 주민들의 생태 보전 행동이 의도가 중요하지만 행동을 완전히 설명하지는 못하는 더 넓은 과정을 통해 형성된다는 것을 보여주^었다. 관련 친환경 행동 연구들도 응답자가 긍정적인 태도와 강한 의사를 표현하더라도 의도-행동 격차가 지속될 수 있음을 보여주었다.¹⁰. 이 문제는 본 연구에서 특히 중요합니다. 왜냐하면 PI는 응답자의 다음 파종 시즌 의도를 나타내는 반면, FBR은 이전 파종 시즌에 보호 관련 행동에 스스로 참여한 것을 기록하기 때문입니다. 따라서 이 모델은 엄격한 종단 인과 모델이 아니라 의도와 최근 행동 반응을 연결하는 횡단면 연관 구조로 해석됩니다.

분석 워크플로우를 명확하고 재현 가능하게 만들기 위해, 프로토콜은 다섯 가지 관련 가설을 미리 정했습니다. 첫 번째 가설은 행동에 대한 태도가 보호 의도와 긍정적 연관이 있다고 제안했다. 두 번째 가설은 주관적 규범이 보호 의도와 긍정적 연관이 있을 것이라는 제안이다. 세 번째 가설은 인지된 행동 통제가 보호 의도와 긍정적 상관관계가 있다는 것입니다. 네 번째 가설은 보호 의도가 농민들의 자기보고적 행동 반응과 긍정적 상관관계가 있을 것이라는 제안을 했습니다. 다섯 번째 가설은 보호 의도가 횡단면 모델 내에서 행동에 대한 태도, 주관적 규범, 인지된 행동 통제, 농민의 자기보고적 행동 반응 간의 연관성을 통계적으로 매개할 것이라고 제안했습니다. 이 가설들은 설문지 구조를 조직하고, 코딩을 구성하며, 회귀 모델, 매개 분석을 수행하는 데 사용되었습니다. 따라서 이 프로토콜의 목적은 단일 사례별 조사 결과를 보고하는 것뿐만 아니라, 보호 의도와 자기보고적 보호 행동이 농업 유산 관광 환경에서 어떻게 측정, 선별, 검증, 분석될 수 있는지 재현 가능한 워크플로우를 제공하는 것이었습니다. 하진 농업 유산 시스템을 대표 사례로 삼아, 이 프로토콜은 연구자들이 보호 관련 행동이 실질적인 농업 서비스, 지역 일상, 가시적 참여 채널에 내재되어 있을 때 더 자주 발생하는지 조사할 수 있게 한다.

프로토콜

이 연구는 중국 성인 거주자를 대상으로 익명, 최소 위험 종이 기반 설문조사를 대상으로 진행되었습니다. 이름, 신원 번호, 전화번호, 주소, 생물학적 샘플, 임상 정보 또는 기타 직접적으로 식별 가능한 개인 정보는 수집되지 않았습니다. 말레이시아 대학 부트라 대학(Universiti Putra Malaysia)에서 발표한 기관 정책에 따르면, UPM/Malaysia 외부에서 완전히 진행된 익명의 인간 대상 조사 연구는 2023년 9월 1일부터 발효된 정책에 따라 JKEUPM의 공식 윤리 승인이 필요하지 않았습니다.

연구 기간 내내 참여는 자발적이고 익명으로 이루어졌습니다. 설문지를 작성하기 전에 각 응답자는 연구 목적, 자발적 참여, 익명 데이터 처리, 제출 전 중단 권리에 대한 동의서를 받았습니다. 동의는 종이 설문지 첫 페이지에 체크박스 확인을 통해 기록되었습니다. 동의 확인 없이 기록은 사례별 심사 전에 제외되었습니다. 완성된 종이 설문지는 연구팀만 접근할 수 있는 잠긴 캐비닛에 보관되었습니다. 데이터 입력 후, 식별 해제된 전자 데이터셋은 비밀번호로 보호된 폴더에 저장되었습니다. 동의서 확인 페이지와 응답 데이터는 별도로 저장되었으며, 통계 분석을 위해 식별 해제된 데이터만 내보냈습니다.

연구 분야 및 연구 설계

이 연구는 2026년 2월부터 3월까지 중국 산둥성 샤진황하 구강 고대 뽕나무 숲 시스템에서 수행되었습니다. 대상 인구는 유산 시스템 내 14개 마을에 거주하는 18세 이상 주민들로 구성되었습니다. 14개 마을은 후툰, 첸툰, 류디, 동옌, 시옌, 원신장, 난쌍묘, 후관둔, 후질리툰, 좌디, 동양, 리류좡, 성장, 샤오신좡이었다. 이들 마을의 총 인구는 14,896명이었습니다.

이 연구는 농업 유산 관광 맥락에 내재된 주민과 농민들 사이에서 보호 의도와 최근 자기보고한 보호 행동을 조사하기 위해 횡단면 설문지를 사용했습니다. 비례적인 마을 기반 표본 추출 전략이 사용되었습니다. 각 마을의 표본 할당량은 14개 마을 전체 인구에서 해당 마을의 비중을 기준으로 계산되어, 큰 마을이 더 많은 응답자를 내고 작은 마을이 대표를 유지하도록 했습니다.

크레이치와 모건의 표본 크기 표를 사용하면, 10,000명을 초과하는 모집단은 최소 366명, 95% 신뢰수준과 5% 오차 범위¹¹이 필요합니다. 불완전하거나 사용 불가능한 설문지를 방지하기 위해 400장의 종이 설문지를 배포했습니다. 동의 확인, 중복 확인, 단면적 매칭, 응답 범위 검증, 사례별 품질 스크리닝 후, 375건의 유효한 설문지를 보관하였습니다. 최종 유효 표본은 최소 기준을 초과하여 14개 마을 전체 인구의 약 2.52%를 차지했습니다. 마을 단위 인구, 인구 비율 및 유효 표본 배분은 보충표 1에 제공되어 있습니다. 전체 연구 워크플로우는 그림 1에 나와 있습니다.

그림 1. 참가자 모집, 종이 기반 설문지 관리, 데이터 선별 및 통계 분석의 전반적인 워크플로우. 이 그림 은 마을 단위 표본추출, 참가자 모집, 오프라인 종이 기반 설문지 관리, 동의 확인, 데이터 입력, 품질 관리, 구성 요소 점수 매기기, 통계 분석 등 횡단면 설문 워크플로우를 요약합니다. 이 프레임워크는 ATB, SN, PBC, PI, FBR 간의 관계를 평가합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

참가자 자격 및 모집

참여 자격이 있는 사람은 샤진 황하 구강 고대 뽕나무 계통 내 14개 마을 중 한 곳의 18세 이상 거주자였습니다. 또한 설문지에 의미 있게 답하기 위해서는 지역 농업 생산, 마을 생활, 유산 관련 관행에 대한 충분한 이해도 필요했습니다. 이 친숙함은 다음 조건 중 최소 하나를 충족하는 것으로 정의되었습니다: 이전 파종 시즌에 선정된 마을 중 한 곳에 거주한 것, 지역 농업 또는 가정 생산 활동에 참여한 것, 뽕나무 기반 농업 관행에 대한 인식, 마을 공동체 생활 참여, 또는 지역 농업 유산 보호 및 관광 관련 관행에 대한 친숙함.

임시 방문자였거나, 동의를 거부했거나, 18세 미만이었거나, 설문지를 의미 있게 완료하지 못했거나, 중복 설문지를 제출했거나, 데이터셋 구조 전반에 걸쳐 일치할 수 없는 기록이 있는 경우에는 제외되었습니다. 또한 하나 이상의 핵심 구성 항목이 누락된 경우, 핵심 구성 항목의 20% 이상이 누락되거나 유효하지 않거나, 모든 리커트 척도 문항에서 동일한 응답이 그럴듯한 변이가 없거나, 응답 값이 허용된 코딩 범위를 벗어나 검증이 불가능한 경우에는 기록이 제외되었습니다.

채용은 마을 기반 연락 채널을 통해 이루어졌습니다. 연구팀은 마을 위원회의 도움을 받아 각 마을에 진입했습니다. 마을 위원회는 배포 위치를 식별하고 자격 있는 주민과 연락하는 데 도움을 주었으나, 응답을 수집하거나 설문지 답변에 영향을 미치지는 못했습니다. 설문지는 마을 위원회 사무실을 통해 자격 있는 주민들에게 배포되었습니다. 응답자들은 마을 위원회 사무실이나 지정된 다른 마을 단위 공간에서 개별적으로 설문지를 작성했습니다.

이 설문조사는 종이 기반 설문지만 사용했습니다. 필요할 경우 인터뷰어 지원이 제공되었으며, 주로 설문지를 독자적으로 읽기 어려운 응답자들을 위해 제공되었습니다. 현장 인력은 설문지 배포 전에 표준화된 지침을 받았습니다. 그들은 연구 목적, 자발적 참여, 익명성, 응답 형식만 설명했습니다. 응답자가 도움을 요청할 때, 현장 직원은 예시, 설명, 제안된 답변 없이 문구를 소리 내어 읽거나 반복했습니다. 온라인 설문지 플랫폼, 디지털 설문 링크, 적응형 분기, 문항 무작위화, 대체 설문지 버전은 사용되지 않았습니다.

설문지 구조 및 도구 개발

이 도구는 행동에 대한 태도(ATB), 주관적 규범(SN), 인지된 행동 통제(PBC), 보호 의도(PI), 농민의 행동 반응(FBR)으로 구성된 5단계 행동 프레임워크를 테스트하도록 설계되었습니다. 설문지 개발은 주로 계획 행동 이론과 유산 관광, 보전, 농업 참여 연구에서의 행동-의도 모델 이전 적용에 의해 안내되었습니다^. 최종 분석 모델은 TPB를 기반으로 했습니다. 건강 신념 모델과 PERMA는 독립적인 변수로 최종 분석에서 독립적으로 운영되지 않았기 때문에 별도의 이론적 틀로 유지되지 않았습니다.

초기 문헌 풀은 문헌 기반 선별과 샤진 농업 유산 관광 환경에 대한 맥락적 적응을 통해 개발되었습니다. 문항 문구는 교신저자와 제3저자 두 전문가가 검토하였습니다. 두 리뷰어 모두 농촌 관광, 농업 유산, 환경 행동, 설문 기반 행동 분석과 관련된 경험을 가지고 있었습니다. 그들은 문항의 구성적 관련성, 문구 명확성, 문맥 적합성, 응답자의 이해 가능성을 평가했습니다. 모호하거나 반복적이거나 정렬이 부실한 항목들은 최종 관리 전에 수정되었습니다.

주 조사 전에 30명의 주민을 대상으로 한 시범 시험이 주 표본 프레임 밖에서 실시되었습니다. 파일럿 테스트는 문항의 명확성, 문화적 적합성, 설문지 길이, 응답-앵커 이해도, 그리고 PI 및 FBR 섹션에서 사용된 시간적 참조의 적합성을 평가했습니다. 파일럿 피드백에 따르면 일부 응답자들은 '보존'이라는 용어에 대해 확신이 없었습니다. 지역 내 이해도를 높이기 위해 '농업 전통을 보호한다'는 현지 의미를 덧붙였습니다. 시범 시험 후 세 가지 문구가 더 간결하게 수정되었습니다.

파일럿 신뢰도 분석 결과, 측정된 치수들 전반에 걸쳐 허용 가능한 내부 일관성이 확인되었습니다. 크론바흐의 알파 가치는 의미/인지 평가 0.838, 긍정적 감정/정서적 태도 0.834, 인지된 심각도/위험 평가 0.766, 금지 규범 0.783, 서술적 규범 0.782, 지시 대상별 압력 0.747, 능력/자기효능감 0.843, 자원/기대 이익 0.723, 기회/외부 조건 0.862, PI 0.789, 보존 행동 0.880이었습니다. 품목 적합성 예비 점검으로, 파일럿 데이터는 카이저-마이어-올킨 값이 0.722였고, 바틀렛 구도 검정에서는 χ² = 118.041, df = 10, p < 0.001이라는 중요한 구도가 나타났습니다. 이 결과는 소폭의 문구 수정 이후에도 설문지 사용을 계속할 수 있음을 뒷받침했습니다.

최종 측량 도구에는 고정된 순서로 배열된 다섯 개의 구성 블록이 포함되어 있었다. ATB는 인지 평가, 정서적 태도, 인지된 위험 평가를 통해 측정되었습니다. SN은 금지 규범, 기술적 규범, 그리고 지시 대상별 사회적 압력을 통해 측정되었다. PBC는 자기 효능감, 인지된 이점, 외부 기회 조건을 통해 측정되었습니다. PI는 다음 파종 시즌을 기준으로 측정되었고, FBR은 이전 파종 시즌을 기준으로 측정되었습니다. 설문조사 도구의 구조는 표 1에 요약되어 있습니다.

구성	섹션	개념적 영역	시간 프레임	응답 형식	아이템 수	점수 범위	점수 규칙
행동에 대한 태도(ATB)	파트 I	인지평가, 정서적 태도, 농업 유산 보호에 대한 심각성/위험 평가	현재 평가	5점 리커트 척도, 1 = 강하게 반대 5 = 강하게 동의함	17	1.000–5.000	17개 항목의 평균
주관적 규범 (SN)	제2부	금지 규범, 기술적 규범, 그리고 지시 대상별 사회적 압력	현재 인식되는 사회적 기대	5점 리커트 척도, 1 = 강하게 반대 5 = 강하게 동의함	11	1.000–5.000	11개의 항목 평균값
인지된 행동 통제(PBC)	제3부	자기 효능감, 기대되는 이익, 그리고 외부 기회 조건	현재 인식되는 능력과 통제력	5점 리커트 척도, 1 = 강하게 반대 5 = 강하게 동의함	13	1.000–5.000	13개 항목의 평균
보호 의도(PI)	제4부	예정된 농업 유산 보호 조치	다음 파종 시즌	5점 리커트 척도, 1 = 강하게 반대 5 = 강하게 동의함	11	1.000–5.000	11개의 항목 평균값
농민 행동 반응(FBR)	파트 V	자기보고 시행된 보호 관련 관행	이전 파종 시즌	이분법적 답변, 예/아니오	8	0-8	8개 항목의 합

표 1: 측량 도구 구조 및 구성 요소. 이 표는 ATB, SN, PBC, PI, FBR에 해당하는 다섯 가지 설문지 섹션을 요약하며, 개념 영역, 시간 참조, 응답 형식, 문항 수, 점수 범위, 채점 규칙을 포함합니다. ATB, SN, PBC, PI는 각 구성 내의 유효한 문항별 평균값으로 점수를 매겼고, FBR은 행동 집계 수로 점수를 매겼으며, 값이 높을수록 보호 관련 관행에 더 많이 참여했다는 보고가 되었습니다.

전체 설문지는 보충 파일 1에 제공되어 있습니다. 항목-구성물 매핑, 변수 부호화 규칙, 복합 점수 정의는 보충 표 2에 요약되어 있습니다. 재료와 분석 자료는 재료표에 요약되어 있습니다.

항목 형식, 응답 앵커, 그리고 구성 코딩

ATB, SN, PBC, PI에 해당하는 섹션은 5점 리커트 응답 형식을 사용했으며, 1 = 강하게 반대, 2 = 동의하지 않음, 3 = 동의 없음, 4 = 동의, 5 = 강력히 동의하는 방식으로 코딩되었습니다. ATB 섹션에는 17문, SN 섹션에는 11문, PBC 섹션에는 13문, PI 섹션에는 11문이 포함되어 있었습니다.

FBR 섹션에는 이전 파종 시즌을 참조한 8개의 행동 항목이 포함되어 있었습니다. 이 항목들은 1 = 예, 0 = 아니오로 이분법적으로 코딩되었습니다. 이 코딩 규칙은 분석 전에 고정되었으며, 8개의 행동 반응 항목 모두에 일관되게 적용되었습니다.¹³. 모든 보유 품목이 동일한 실질적 방향으로 배치되어 있어 역부호화는 사용되지 않았습니다.

분석을 위해 ATB, SN, PBC, PI를 각 구성 요소 내 모든 유효 문항에 대한 평균 점수로 계산하였다. 해당 구성어의 문항 중 최소 80%가 유효한 응답을 보였을 때 구성 점수가 계산되었습니다. 응답자가 이 임계값보다 적은 유효 응답을 가진 경우, 해당 구성어를 포함한 분석에서는 해당 구성 점수가 누락된 것으로 간주되었습니다. FBR은 0에서 8까지의 행동 점수를 합산하여 계산했으며, 값이 높을수록 보호 관련 관행에 더 많이 참여한 것으로 나타났습니다.

인구통계학적 변수

인구통계 섹션은 설문지 시작 부분에 배치되어 성별, 농업 경력 연수, 연령, 교육 수준을 기록했습니다. 성별은 1 = 남성, 2 = 여성으로 구분되었습니다. 농업 경력은 1 = 0-2년, 2 = 3-10년, 3 = 11-25년, 4 = 25년 이상으로 구분되었습니다. 나이는 1 = 18-30세, 2 = 31-44세, 3 = 45세 이상으로 코딩되었습니다. 교육 수준은 1 = 초등학교, 2 = 중학교, 3 = 대학 또는 대학교로 구분되었습니다.

응답자 설명과 데이터 프로파일링에는 인구통계학적 변수가 사용되었으며, 복합 구성 점수에는 통합되지 않았습니다. 성은 범주적으로 다뤄졌다. 농업 경험, 연령, 교육 수준은 서술적 프로파일링을 위한 순서 있는 범주 변수로 취급되었습니다.

조사 관리 절차

종이 설문지는 표준화된 순서로 시행되었습니다. 각 참가자는 먼저 연구 정보와 동의서를 읽고, 자발적 참여를 확인하며, 인구통계 항목을 작성한 후 ATB, SN, PBC, PI, FBR의 고정된 순서로 다섯 개의 구성 섹션에 답변했습니다. 이 순서는 응답자 간 의도된 측정 구조를 유지하기 위해 고정되었습니다.

응답자들은 마을 위원회 사무실이나 지정된 마을 단위 공간에서 개별적으로 설문지를 작성했습니다. 여러 응답자가 같은 장소에 있을 때, 그들은 자신의 답변을 다른 사람과 논의하지 말라는 요청을 받았습니다. 설문지 시작 시 표준화된 서면 지침이 제공되었고, 현장 인원들은 완료 전에 동일한 간단한 구두 설명을 했습니다. 면접관 지원은 도움이 필요한 응답자를 위해 글을 읽거나 반복하는 데 제한되었습니다.

금전적 지급, 선물, 환급, 교통 지원, 다과 또는 기타 비금전적 인센티브는 제공되지 않았습니다. 동의가 확인되고 다섯 개의 구성 개념 섹션이 모두 분석 가능한 형태로 반환되지 않는 한 설문지는 분석 데이터셋에 포함되지 않았습니다. 설문지는 동의가 확인되었을 때 분석 가능으로 분류되었으며, 다섯 개의 구성 구성 요소 섹션이 모두 포함되었고, 구성 요소 블록이 완전히 누락된 것은 없으며, 핵심 구성 요소 항목 전체에서 누락되거나 무효인 응답 비율이 20%를 초과하지 않았다. 마지막 섹션의 행동 문구는 바로 직전 파종 시즌을 언급하여 기억 특이성을 높이고 모호한 태도 반응을 줄였다¹⁴.

데이터 입력 및 품질 관리

반환된 모든 종이 설문지는 응답자 일련번호를 다섯 개의 설문지 기반 데이터시트 연계 키로 사용하여 마스터 데이터셋에 입력되었습니다. 답변은 Microsoft Excel에 수동으로 입력되어 원본 종이 설문지와 대조했습니다. 데이터셋은 처음에 ATB, SN, PBC, PI, FBR에 해당하는 다섯 개의 워크시트로 구성되었습니다. 이 구조는 설문지 구조를 유지하고, 워크시트가 마스터 데이터셋으로 통합되기 전에 섹션 단위 검증을 가능하게 했습니다.

각 기록은 네 단계로 검토되었습니다. 첫째, 응답자의 일련번호가 중복되었는지 확인했습니다. 중복 확인은 일련번호와 설문지 기록의 수동 비교를 기반으로 했습니다. 둘째, 교차 시트 일치가 확인되어 다섯 개의 설문지 기반 워크시트 모두에 포함된 기록만 유지되었습니다. 셋째, 문항 응답이 허용 가능한 코딩 값과 대조되었습니다. ATB, SN, PBC, PI 항목은 1부터 5까지만 허용되었고, FBR 항목은 0 또는 1만 허용되었습니다. 넷째, 구성 평균과 FBR 총합을 원시 항목 값에서 재계산하여 작업 데이터셋과 비교하여 입력 오류를 식별하였습니다.

스프레드시트 공식을 사용해 구성 점수를 재계산했습니다. 스프레드시트 필터와 빈도 검사를 통해 누락된 값, 중복 기록, 범위 외 코드를 식별했습니다. 스프레드시트 수준 스크리닝 후, 데이터셋은 추가 빈도 검사와 통계 분석을 위해 IBM SPSS Statistics 버전 30.0으로 가져왔습니다.

사례별 선별 검사 후, 최종 분석 샘플에 375개의 설문지를 보관하였습니다. 항목 수준 범위 검사 중, 한 PBC 항목에서 "45"로 부호화된 세 개의 범위 외 항목이 확인되었습니다. 이 값들은 리커트 척도 문항의 허용 응답 범위 밖에 있어 수동 데이터 입력 오류로 간주되었습니다. 세 개의 무효 값은 구성 점수 매기기 전에 항목 수준의 누락 값으로 재코딩되었습니다. 영향을 받은 응답자들은 다른 조건에서 완전히 일치하는 기록을 가지고 있었고, PBC 구성물에 대한 80% 유효 문항 요건을 충족했기 때문에, 구성요소 수준 분석에서는 유지되었습니다. 완전 케이스 하먼 단일 요인 검사는 372개의 리커트 유형 레코드에 대해 수행되었는데, 이는 세 개의 무효 PBC 항목이 누락된 것으로 재코딩되었기 때문입니다. 정제 논리와 통계적 결정 기준은 표 2에 요약되어 있습니다. 통계 분석에 사용되는 청정된 식별 해제 응답자 수준 분석 데이터셋은 보충 표 3에 제공되어 있습니다.

무대	항목	운영 규칙	결정 기준	조치
동의 심사	체크박스 동의 확인	설문지는 문항 작성 전에 동의가 확인될 경우에만 선별 대상이 되었습니다.	동의서 박스 완료	동의 없는 확인 기록은 제외되었습니다.
사례 매칭	응답자 식별자 5개 데이터 블록	동일한 응답자 일련번호가 다섯 개의 워크시트 모두에 한 번씩 나타날 때만 사건이 유지되었습니다.	ATB, SN, PBC, PI, FRR 섹션 전반에 걸친 정확한 1:1 매칭	375건의 일치 사건이 유지되었습니다.
중복 심사	중복 응답자 번호	중복된 응답자 일련번호는 분석 파일에 허용되지 않았습니다.	섹션 내외에는 중복 식별자가 없습니다	중복이 발생할 경우 첫 번째 완전한 기록만 유지되었습니다.
누락 데이터 스크리닝	핵심 구성 요소	설문지는 다섯 개의 구성 개념 섹션이 모두 존재할 때만 분석 가능으로 분류되었습니다.	완전히 빠진 구성 블록은 없습니다; 누락 또는 유효하지 않은 핵심 구성 응답 ≤20%)	기준을 초과한 기록은 제외되었습니다.
리커트 항목에 대한 범위 검사	ATB, SN, PBC, 그리고 PI 항목들	법적 가치는 1에서 5까지의 정수로 제한되었습니다.	1–5 이외의 모든 값은 유효하지 않은 항목으로 간주됩니다	한 PBC 항목에서 "45"로 부호화된 세 개의 범위 외 값은 구성 평균화 전에 누락된 것으로 재코딩되었습니다.
이진 항목에 대한 범위 검사	FBR 품목	최종 코딩은 1 = 예, 0 = 아니오로 조화되었습니다.	0명이나 1명만 수락	8개의 FBR 문항이 점수 매기기 전에 일관되게 재코딩되었습니다.
구성 점수 산정	ATB, SN, PBC, 그리고 PI	구성 내에서 유효한 문항들의 평균으로 계산된 종합 점수.	각 구성요소 내에는 최소 80%의 유효 항목이 필요합니다	구성 요소 수준 분석에 사용되는 평균 점수.
구성 점수 산정	FBR	행동 참여 합산으로 계산된 종합 점수.	8개의 행동에 걸친 이진 항목들	총 점수는 0에서 8까지 다양했습니다.
내부 일관성	다중 항목 구성	신뢰성은 크론바흐의 알파를 사용해 평가되었습니다.	α ≥ 0.70 허용; α ≥ 0.80 양도; α > 0.95 가능한 중복	모든 구성체는 유지; SN은 α가 0.70보다 약간 아래였기 때문에 신중하게 해석했다.
공통 방법 분산	리커트 유형 항목	하먼의 단일 요인 검사는 모든 ATB, SN, PBC, PI 항목에 적용되었습니다.	전체 분산의 <40%인 첫 번째 회전하지 않은 인자	CMV는 우세하다고 판단되지 않습니다.
회귀 가정	예측자 공선성	모델 해석 전에 관용과 VIF 평가.	내성 > 0.20; VIF < 5.00	모든 예측 변수 허용.
회귀 가정	잔류 및 영향 진단	표준화된 잔차와 쿡의 거리 검사.	표준화된 잔차는 ±3.00 이내; 쿡의 거리 <1.00	영향력 있는 사건은 삭제되지 않았습니다.
강인성 분석	HC3 표준 오류	주요 회귀 모델에 대해 이종 스케다스티시 일관성 HC3 표준오차 추정.	주요 예측 인자는 통계적으로 유의미하게 유지되었습니다	HC3 결과는 강인성 추정치로 보고되었습니다.
강인성 분석	포아송 회귀	FBR은 0에서 8까지의 카운트 결과로 처리되었습니다.	로그 링크; 포아송 분포; 모델 적합성 및 과분산 점검	포아송 결과는 강인성 검사로 보고되었습니다.
통계적 유의성	가설 검정	양측 유의성 검정이 전반적으로 적용되었습니다.	p < 0.05	분석 전에 임계값이 고정되었습니다.

표 2: 데이터 정제 규칙, 코딩 원칙, 통계적 의사결정 기준. 이 표는 동의 선별, 사례 매칭, 중복 선별, 누락 데이터 처리, 응답 범위 검증, 구성 요소 점수 부여, 신뢰도 평가, 공통 방법 분산 평가, 회귀 진단, HC3 강인성 분석, 포아송 강인성 분석, 유의성 검정에 대한 사전 정의된 규칙을 요약합니다. ATB, SN, PBC, PI의 종합 점수는 각 구성 내의 유효한 항목별 평균값으로 계산되었고, FBR은 0에서 8까지의 행동 집계 합산으로 계산되었습니다. 모든 분석은 정제된 분석 데이터셋을 사용하여 수행되었습니다.

통계 분석

모든 분석은 IBM SPSS Statistics 버전 30.0에서 수행되었습니다. 먼저 인구통계 변수와 설문지 문항에 대해 기술적 통계가 계산되었습니다. 각 다중 항목 구성에 대해 내부 일관성 신뢰도를 Cronbach의 알파를 사용해 평가했으며, α ≥ 0.70이 허용 가능, α ≥ 0.80이 좋음, α 0.95> 가능한 항목 중복¹⁵로 간주되었다.

FBR 항목들이 이분법이었기 때문에, 내부 일관성은 이진 항목에 대한 크론바흐의 알파에 해당하는 KR-20으로 해석되었습니다. FBR은 8개 항목이 서로 다른 형태의 보호 관련 행동을 나타내기 때문에 순수한 반성 심리측정 척도로는 아니었고, 주로 행동 참여 지수로 합산된 것으로 취급되었습니다. SN 구성은 주요 데이터셋에서 α 값이 0.70보다 약간 낮았음에도 불구하고 유지되었는데, 이는 값이 기존 임계값에 가까웠고, 문항들이 이론적으로 TPB와 일치했으며, 전체 구성 블록을 유지함으로써 미리 지정된 설문지 구조를 유지했기 때문입니다. SN 관련 결과는 신중하게 해석되었습니다.

구성 검증은 프로토콜의 관찰된 복합 점수 설계를 따랐습니다. 연구가 완전한 잠재변수 구조 방정식 모델을 추정하지 않았기 때문에, 복합 신뢰도, 추출된 평균 분산, HTMT 등이 주요 측정 모델 기준으로 사용되지 않았습니다. 구성 요소 적정성은 문헌 기반 항목 간 매핑, 전문가 검토, 파일럿 테스트, 내부 일관성 신뢰성, 항목 수준 범위 검사, 사전 정정된 점수 규칙을 통해 평가되었습니다. 이 접근법은 프로토콜이 완전한 SEM 측정 모델보다는 재현 가능한 설문조사 및 복합 점수 분석 워크플로우를 제공하는 것을 목표로 했기 때문에 선택되었습니다.

공통 방법 분산은 하먼의 단일 요인 검정¹⁶을 사용하여 조사되었다. 이 검사는 문항 수준 범위 보정 후 완전한 리커트 유형 문항 기록을 사용했습니다. 세 개의 잘못된 PBC 항목이 누락된 것으로 재코딩되었기 때문에, 372개의 완전한 리커트 유형 레코드에 대해 공통 방법 분산 검정이 수행되었습니다. 회전하지 않은 첫 번째 인자가 전체 분산의 40% 미만을 설명할 때 공통 방법 편향은 심하지 않다고 간주되었습니다.

다섯 가지 구성 점수 간에 이변량 상관관계가 계산되었습니다. 이후 다중 선형 회귀가 두 단계로 진행되었습니다. 모델 1에서는 종속 변수로 PI를 입력하고, 예측 변수로 ATB, SN, PBC를 동시에 입력했습니다. 모델 2에서는 종속 변수로 FBR을 입력하고, 초점 예측 변수로 PI를 입력했습니다. PI는 다음 파종 시즌을, FBR은 이전 파종 시즌을 참조했기 때문에, 이 모델들은 엄격한 인과 예측 모델보다는 단면 연관 모델로 해석되었습니다.

매개 분석은 SPSS용 PROCESS 매크로 버전 4.2, 모델 4를 사용하여 수행되었습니다. ATB, SN, PBC에 대해 별도의 매개 모델이 추정되었으며, PI가 매개체, FBR이 결과로 나뉘었습니다. 간접 효과는 5,000개의 부트스트랩 재샘플과 95% 부트스트랩 신뢰구간을 사용하여 추정되었습니다. 신뢰구간에 0이 포함되지 않을 경우 간접 효과는 통계적으로 유의미하다고 간주되었습니다. 매개 결과는 종단적 인과관계의 증거보다는 횡단면 모델 내의 통계적 간접 연관성으로 해석되었습니다.

회귀 가정은 사전에 정해진 기준을 사용하여 평가하였습니다. 다중공선성은 내> 0.20, VIF < 5.00으로 평가하였다. 영향력 있는 관측은 표준화된 잔차를 사용해 ±3.00 이내, 쿡의 거리는 1.00 < 선별되었다. 선형성과 동점률은 잔여 산점도를 통해 평가되었다. 잔차의 정규성은 히스토그램과 정규 확률 플롯을 사용하여 조사하였다. 오차 독립성은 더빈-왓슨 통계량을 사용하여 평가하였다. 통계적 유의성은 양측 검정을 사용하여 p < 0.05¹⁷에서 평가되었습니다. 잔여 및 영향 진단 후 추가 사례는 제외되지 않았습니다.

FBR은 행동 참여 점수를 합산한 것이었기 때문에, 1차 모델은 이를 복합 결과로 간주했습니다. 같은 점수가 0에서 8까지 승인된 보호 행동의 수를 나타낸 것이었기 때문에, 포아송 회귀는 강건성 검사로 수행되었습니다. 주요 회귀 모델에 대해서도 강건성 분석에 HC3 회귀 추정치가 포함되었기 때문에 이질성 일치 HC3 표준 오차도 추정되었습니다. HC3 추정치는 B, HC3 SE, t, p, 95% 신뢰구간으로 보고되었습니다. 포아송 회귀는 SPSS의 일반화 선형 모델 절차를 사용하여 포아송 분포, 로그 링크 함수, 최대우도 추정을 사용하여 추정되었습니다. 발생률 비율, 강경한 표준오차, 95% 신뢰구간, 모델 적합성 지표가 보고되었습니다. 잠재적 과분산은 피어슨 카이제곱/자유도 비율을 사용하여 평가되었습니다. 포아송 모델은 강건성 검사로만 사용되었으며, 주요 선형 구성 개념 수준 분석을 대체하지는 못했다.

결과

데이터 입력 및 품질 관리

총 375개의 매칭된 설문지가 다섯 개의 설문지 기반 데이터 그룹에 걸쳐 보관되었습니다. 항목 수준 범위 검사 중, 한 PBC 항목에서 "45"로 부호화된 세 개의 범위 외 항목이 확인되었습니다. 이 값들은 리커트 척도 문항에서 허용되는 1-5 응답 범위를 벗어나 수동 데이터 입력 오류로 처리되었습니다. 세 값은 구성 평균화 전에 항목 수준 누락값으로 재코딩되었습니다. 영향을 받은 응답자 각각은 한 번의 무효 항목만 있었고 PBC 구성물에 대한 최소 유효 문항 요건을 충족했기 때문에, 모든 375명의 응답자가 구성요소 수준 분석에 유지되었습니다.

인구통계학적 변수

응답자 프로필은 표 3에 제시되어 있습니다...

토론

본 연구는 재현 가능한 단면 설문 조사 프로토콜을 적용하여 행동에 대한 태도, 주관적 규범, 인지된 행동 통제가 보호 의도와 어떻게 연관되는지, 그리고 보호 의도가 샤진(Xiajin) 농업 유산 관광 맥락에서 농민들의 자기보고적 행동 반응과 어떻게 연관되는지 조사하였다. 결과는 일관된 패턴을 보여주었습니다. 세 가지 선행 개념 모두 보호 의도와 양의 상관관계가 있었고, 보호 의도는 FBR과 양의 상관관계가 있었습니다. 세 가지 선행 요인 중에서 인지된 행동 통제가 보호 의도와 가장 강한 연관성을 보였고, 그 다음으로 주관적 규범과 행동에 대한 태도가 뒤를 이었습니다. 이러한 패턴은 주민들이 농업 유산 보호에 참여하려는 의지가 보호에 대한 긍정적 평가뿐만 아니라, 지역 조건에서 이 조치가 실현 가능하다고 인식했는지에 의해서도 영향을 받았음을 시사합니다. 이 발견은 유산, 보전, 농촌 관광 맥락에서 계획행동 이론의 최근 적용과 일치하는데, 이들 중 통제 가능성과 사회적 기...

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
볼펜	지역 사무용품 공급업체	해당 없음	마을 기반 데이터 수집 및 현장 설문조사 관리 중 종이 설문지를 작성하는 데 사용됩니다.
IBM SPSS Statistics, Version 30.0	IBM Corporation	SPSS Statistics 30.0	기술 통계, 신뢰성 분석, 공통 방법 분산 테스트, 상관 분석, 선형 회귀, 매개 분석, HC3 견고성 분석 및 Poisson 회귀 견고성 분석에 사용됩니다.
잠금 장치가 있는 보관 캐비닛	지역 사무용품 공급업체	해당 없음	데이터 입력 전후에 완료된 종이 설문지를 안전하게 저장하는 데 사용됩니다.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	CFQ7TTC0PBMF	원시 데이터 구성, 워크시트 일치, 항목 수준 범위 확인, 중복 검사, 예비 코딩 및 정식 통계 분석 전에 구성 점수의 재계산에 사용됩니다.
참가자 정보 및 동의 시트	연구팀이 직접 준비	해당 없음	설문지 시작 시 제공됩니다. 응답자는 설문조사에 답하기 전에 동의 항목을 체크하여 자발적인 참여를 확인합니다.
암호로 보호된 데이터 분석 워크스테이션	자체 관리 연구 워크스테이션	해당 없음	식별 가능한 정보가 제거된 전자 데이터세트를 저장하고 통계 분석을 수행하는 데 사용됩니다.
인쇄된 설문지 양식	연구팀이 직접 준비	해당 없음	하향 노란 강 고대 뽕나무 숲 시스템 내 14개 마을에서 오프라인 종이 기반 설문조사 관리에 사용됩니다.
SPSS용 PROCESS 매크로, Version 4.2	Andrew F. Hayes	PROCESS v4.2	부트스트랩 매개 분석 및 이질성-일관성 HC3 표준 오차 추정에 사용됩니다.
응답자 일련 번호 라벨	연구팀이 직접 준비	해당 없음	데이터 입력 및 검사 중 다섯 설문지 그룹화를 일치시키기 위해 각 설문지에 고유한 응답자 일련 번호를 할당하는 데 사용됩니다.