이 연구의 첫 번째 연구문제인 우리나라 산업체 종사자의 주관적 경력성공과 관련 변인간의 인과모형이 실증적인 자료 예측에 적합한지 검증하기 위하여 가설적 인과모형의 적합도를 분석 하였다.
가설적 모형의 적합도를 분석한 결과 <표 Ⅵ-7>과 같다.적합도 지수로는 모형의 전반적인 적합도를 평가할 수 있는 절대적합지수(absolutefitindex),기초모형에 대한 제안모형의 적합도 를 비교하는 증분적합지수, 모형의 적합성과 객관성의 차이를 비교하는 간명적합지수 (parsimoniousfitindex)를 살펴보았다.
구분 적합도 판단기준 측정값 해석
절대적합 지수
p>0.05 164.8(df=44,p=.000) 미적용
RMR <.05 0.032 적합
GFI >0.90 0.937 적합
AGFI >0.85 0.889 적합
증분적합 지수
NFI >.90 0.890 양호
IFI >.90 0.917 적합
CFI >.90 0.916 적합
TLI >.90 0.874 양호
간명적합 지수
PNFI >.50,.60 0.593 적합 PCFI >.50,.60 0.611 적합
<표 Ⅵ-7>가설적 모형의 적합도 검증
절대적합지수를 살펴보면, =164.8(df=44,p=0.000)은 유의미하게 나타났다.연구결과에서 p값이 유의하지 않아야 가설적 모형이 적합하다고 판단되지만,이 연구의 경우 표본 수가 크기 때문에 다르게 해석이 가능하다.선행연구에서 로 모형 적합도를 판단할 때,표본 수가 250 을 넘으면 이를 적용하는 것은 무리가 있으며,p값이 유의하게 나타나도 다른 적합도지수가 적
합하게 나타나면 모형의 적합성을 수용할 수 있다.즉,는 표본에 민감하게 반응하기 때문에 모형이 제대로 설정되고 모형 검증의 조건이 충족되었다고 하더라도 표본의 크기가 크게 되면 통계적으로 유의미하게 나타나 모형이 적합하다고 판단하게 되므로,이 연구에서는 선행연구에 따라 을 유의미하게 적용하지 않았다.그리고 RMR(RootMean-squareResidual)은 0.032, GFI(GoodnessofFitIndex)는 0.937,AGFI(AdjustedGF)는 0.889로 나타났다.또한 기초모형 에 대한 제안모형의 적합도를 비교하는 NFI(NormedFitIndex)는 0.890,CFI(ComparativeFit Index)는 0.916,IFI(IncrementalFitIndex)는 0.917,TLI(Tucker-LewisIndex)는 0.874로 적합 한 것으로 나타났으며,모형의 간명성(parsimony)과 관련된 간명적합지수 PNFI(Parsimonous NFI)는 0.593,PCFI(ParsimonousCFI)는 0.611로 적합한 것으로 나타났다.따라서 이 연구에서 설정한 가설적 모형에 대한 지수들은 적합하다고 볼 수 있다.즉,첫 번째 가설인 산업체 종사 자의 주관적 경력성공과 조직경력관리지원,프로틴 경력태도 및 프로틴 경력관리행동에 관한 가설적 인과모형의 적합도는 인과관계를 예측하기에 적합할 것이라는 가설은 채택되었다.적합 도가 판정된 가설적 모형의 경로모형과 경로계수의 유의도를 제시하면 [그림 Ⅳ-2]와 같다.
[그림 Ⅳ-2]주관적 경력성공과 관련 변인의 가설적 모형 검증 결과 주1)**p<.05,***p<.001
주2)단일잠재변수와 단일 관측변수 모델에서는 오차변수의 분산이 0으로 고정해야 하기 때문에(우종필,2013), 이 연구에서 단일변수인 고용안정성의 오차변수 분산은 0으로 고정됨
2-1.산업체 종사자의 조직경력관리지원은 주관적 경력성공에 직접적으로 정적인 영향을 미 칠 것이다.