3) 이직의도
소방시설관리업종사자의 이직의도를 측정하기 위하여 사용한 도 구는 Mobley(1982), Becker(1992)가 개발하고 김미란(2007), 허미영 (2011), 조중현(2013)이 수정 보완한 9문항이다. 다만, 이직의도에 대 한 명확한 의사를 확인하기 위하여 5점에서 4점 척도로 변경하여 측정하였다. ‘이직의도’의 설문내용은 <표 4-17>과 같다.
변수
코드 문항내용 출처
t3101 ∙나는 종종 이 직장을 그만두고 싶다는 생각이든다.
김미란(2007) 허미영(2011) 조중현(2013) t3102 ∙나는 다른 직장에서 일을 해보고 싶다.
t3103 ∙만일 다시 직장을 구한다면 이 직장을 선택하지 않을 것이다.
t3104 ∙만일 직장을 옮긴다면 더 나은 직장에 입사할가능성이 높다고 생각한다.
t3105 ∙나는 이 직장의 구성원으로서 계속 남아있기를원한다.
t3106 ∙현재보다 조금이라도 여건이 나빠진다면 나는이 직장을 떠날 것이다.
t3107 ∙나는 다른 직장으로부터 이직 권유를 받으면이를 받아들일 것이다.
t3108 ∙이직을 생각하고 있으나 상황과 조건이 맞지 않아 실행하지 못하고 있다.
t3109 ∙나는 조만간 새 직장을 찾아 나설 것이다.
<표 4-17> ‘이직의도’의 문항내용
나. 설문구성
이 연구의 설문구성을 종합하여, <표 4-18>과 같이 측정변수에 따라 정리하였다.
측정변수 설문수 출처
구 분 변수명 하위척도
사회과학 적 변수
성별, 연령, 직급, 학력, 월 평균급여, 총 소방경력, 근속 경력, 자격증, 직무
9 개
-독립변수 직무스트레스
물리환경 3 개
장세진 외(2005)를
보완 직무요구 12 개
직무자율 5 개 관계갈등 4 개 직무불안정 6 개 조직체계 7 개 보상부적절 6 개 직장문화 4 개 소 계 47 개
매개변수 직무만족
직무자체 4 개
조중현(2013)
임금 3 개
승진 3 개
조직분위기 3 개 소 계 13 개
종속변수 이직의도 이직 9 개
김미란(2007) 허미영(2011) 조중현(2013)
총 설문 수 78 개
<표 4-18> 설문지 구성
3. 자료수집 및 분석방법
가. 자료수집
이 연구는 횡단적 연구방법을 택하여 진행하였다. 표본조사는 편 의추출방법(convenience sampling)을 사용하였으며 사전에 교육받은 조사원 또는 연구자가 소방시설관리업체에 방문하거나 또는 기술자 교육 기간 중 소방시설관리업종사자에게 연구목적을 설명하고 설문 하여 표본을 확보하였고 일부는 우편으로도 자료를 수집하였다. 표 본 확보 기간은 2019년 5월 20일부터 7월 15일이었으며, 자기보고서 (self-report) 설문지법을 이용하였다. 총 369명을 설문하였으나, 불 성실한 15부를 제외하고 유효한 354부에 대하여 연구 분석하였다
나. 분석방법
이 연구의 통계분석에는 SPSS WIN 25 통계 프로그램을 사용하 여 자료처리와 분석을 수행하였다.
첫째, 표본의 인구 통계적 특성 분석을 위하여 빈도분석을 실시하 였다.
둘째, 선행이론과 측정변수가 동일하게 적재되었는지를 요인분 석24)을 통하여 확인하고 변수 정제과정을 거쳤다.
24)요인분석(factor analysis)은 측정하는 변수들이 동일한 요인으로 묶이는지 확인하는 것 으로 측정도구의 타당성을 판정하는 것이기 때문에 타당성검정이라고도 한다. 요인분석 에 있어 요인회전방식에는 사각회전방식과 직각회전방식이 있다. 직각회전방식에는 Quartmax, Varimax, Equamax방식이 있다. 여기에서 사용한 배리맥스 요인회전방식은 하나의 요인에 높이 적재되는 변수의 수를 줄여서 요인행렬의 열을 단순화시키는 방법이 다. 요인의 적재치가 ±0.4이하일 때는 해당변수는 제거하는 것이 좋다(송지준, 2018:
71).
셋째, 신뢰도 분석25)을 통하여 추출된 요인이 동질 변수로 구성되 는지 확인하고 내적 일치도 계수를 제시하였다.
넷째, 변수 간의 관계강도를 상관분석26)을 실시하여 판단하였다.
이 과정에서 변수 간의 관련성에 대한 대체적 윤곽이 제시된다.
다섯째, 일원배치분산분석27)을 실시하여 인구사회학적 변수에 따 라 직무스트레스, 직무만족, 이직의도에 차이가 있는지를 분석하였 다.
여섯째, 직무스트레스와 이직의도, 직무만족과 이직의도, 직무스트 레스와 이직의도간의 인과관계를 검증하기 위하여 다중회귀분석28) 을 실시하였다.
일곱째, 직무스트레스와 이직의도의 영향관계에서 직무만족은 매 개효과29)를 검증하기 위하여 3단계 회귀분석을 실시한다.
25)신뢰도분석(reliability analysis)은 전체문항의 일치도를 판단하기 위한 척도로 Cronbach's α 계수가 사용된다. 이 값은 각 문항의 동등성에 대한 가정이 만족하지 않 으면 신뢰도를 과소 추정하게 되어 작은 값을 가지고, 1에 가까운 값을 가질수록 전체문 항의 타당성이 높다고 판단할 수 있다(이기성 외, 2018: 172). 신뢰도 분석은 측정도구 의 정확성이나 정밀성 즉 타당성을 나타내는데, Cronbach's α값으로 제시하고 0.6이상이 면 신뢰도가 있다고 본다(송지준, 2018: 116).
26)상관분석(correlation analysis)은 변수간의 관련성을 나타내는 것으로 상관관계의 정도 는 0에서 ±1사이로 나타내며, ±1에 가까울수록 상관관계가 높아지고 0에 가까울수록 상관관계는 낮아진다. 즉, 변화의 강도는 절댓값, 즉 1에 가까울수록 높고, 변화의 방향 은 +는 정의 방향, -는 음의 방향이라고 한다(송지준, 2018: 131).
27)일원배치분산분석(One way ANOVA)은 두 집단 이상이 한 변수(종속변수)에 대한 평균 의 차이를 검정할 때 사용하며, 유의확률 0.05를 기준으로 채택여부를 판단 한다(송지준, 2018: 221).
28)다중회계분석(regression analysis)은 독립변수 2개 이상과 종속변수 1개 간의 인과관계 를 검정하는 것이다(송지준, 2018: 156).
29) 독립변수가 다른 변수를 통해서 종속변수에 영향을 미치는 효과를 매개효과라 한다. 매 개효과는 완전매개효과와 부분매개효과로 나뉜다. 완전매개효과는 매개변수가 없으면 독
가. 조사대상의 일반적 특성
이 연구에서 조사대상자의 인구사회학적 특성을 빈도분석 한 결 과를 다음 <표 5-1>에 나타냈다. 소방시설관리업 종사자가 2018년 말 기준으로 6,673명이므로 354명의 표본은 전체의 6.2%에 상당하는 수치이다. 소방시설관리업 전체의 성별 종사자수는, 남성은 5,647명 으로 84.6%이고 여성은 1,026명으로 15.4%로 나타났다. 연구의 표본 분포는 남성 92.7%, 여성 7.3%로 조사되었다. 또한 학력에 있어서는 소방시설관리업 전체의 경우 고등학교 졸업 이하는 19.5%, 전문대학 졸업은 40.5%, 대학교 졸업은 35.6%, 마지막으로 대학원이상은 4.5%로 나타났고, 이 연구 표본은 각각 17.5%, 37.3%, 41.5%, 3.7%
로 조사되었다. 근속연수별 종사자수 기준으로 모집단과 표본 집단 을 비교하면 근속연수 3년 미만에서는 42.4%와 37.2%가, 3년 이상
∼5년 미만에서는 20.9%와 26.0%가, 5년 이상∼10년 미만에서는 21.8%와 20.7%가, 10년 이상에서는 15.0%와 16%로 나타남을 확인 하였다. 따라서 전체 모집단과 표본 집단은 상호 간 유사한 분포임 을 알 수 있다.
립변수가 종속변수에 전혀 영향을 주지 않는 효과이며, 부분매개효과는 매개변수가 없어 도 독립변수가 종속변수에 일부 영향을 미치는 것이다.
표본 빈도분석 2018년
관리업 전체통계
사회과학적 변수 빈도 % (%)
성별 남성 328 92.7 84.6
여성 26 7.3 15.4
연령
20대 85 24.0 N/A
30대 107 30.2 N/A
40대 86 24.3 N/A
50대 이상 76 21.5 N/A
직급
사원 66 18.6 N/A
주임, 대리 86 24.3 N/A
과장 69 19.5 N/A
차장 이상 133 37.6 N/A
학력
고등학교 졸업 이하 62 17.5 19.5
전문대학 졸업 132 37.3 40.5
대학교 졸업 147 41.5 35.6
대학원 졸업 13 3.7 4.5
월 급여 (단위 :만원)
200 미만 62 17.5 N/A
200 이상~250 미만 129 36.4 N/A
250 이상~300 미만 65 18.4 N/A
300 이상 98 27.7 N/A
총 소방경력
3년 미만 94 26.6 N/A
3년 이상~5년 미만 75 21.2 N/A
5년 이상~10년 미만 63 17.8 N/A
10년 이상 122 34.5 N/A
근속경력
3년 미만 150 42.4 37.2
3년 이상~5년 미만 74 20.9 26.0
5년 이상~10년 미만 77 21.8 20.7
10년 이상 53 15.0 16.0
자격증
소방인정자격수첩 155 43.8 N/A
소방설비산업기사 24 6.8 N/A
소방설비기사 114 32.2 N/A
<표 5-1> 조사대상자의 인구사회학적 특성
나. 평가도구분석
1) 직무스트레스 요인 분석 및 신뢰도 분석
가)직무스트레스 요인분석
이 논문에서 사용한 측정도구는 선행연구에서 8개의 하위변수 로 구성되어 있었다. 선행연구와 마찬가지로 이 연구에도 변수가 동 일한 요인으로 묶이는지 확인하기 위하여 요인분석을 실시하였다.
요인분석의 실행과정에 있어서, 기술통계에서는 일변량 기술통계 (U), 상관계수(C), KMO30)와 Bartlett의 구형성검정(Barttlet`s
30) KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)은 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 정도를 나타내는 값이다. KMO값이 적으면 요인분석을 위한 변수의 선정이 좋지 못함을 나타낸다. 일반적으로 KMO값이 0.90이상이면 상당히 좋은 것이고, 0.8~0.89이면 꽤 좋 은 편, 0.70~0.79이면 적당한 편, 0.60~0.69이면 평범한 편, 0.50~0.59이면 바람직하 지 못한 편, 0.50미만이면 받아 들 일 수 없는 수치로 판단한다(송지준, 2018: 81)
소방시설관리사 38 10.7 N/A
소방시설관리사,
소방기술사 동시 보유 4 1.1 N/A
기타 19 5.4 N/A
직무
소방점검 190 53.7 N/A
소방안전대행 61 17.2 N/A
소방공사(수선) 43 12.1 N/A
사무업무 26 7.3 N/A
영업 2 0.6 N/A
업무총괄 22 6.2 N/A
기타 10 2.8 N/A
합계 354 100.0 100.0
sphericity test)31)도 동시에 실시하였다. 요인추출(E)에서 추출방법 (M)은 주성분 분석32)으로 하고, 요인회전(T)에서는 요인회전방법으 로 직교회전방식(varimax)을 사용하여 요인의 적재치를 단순화하였 다. 요인 분석결과로 얻어지는 회전된 성분행렬의 결과로 어떻게 묶 였는지를 각각의 변수들에 대한 수치를 기준으로 판단할 수 있다.
이때 각각의 변수들에 대한 결과 수치를 요인적재량(factor loadin g)33)이라고 한다. 위의 분석절차에 따라 요인 분석한 결과 최초 8개 척도 47개 문항에서 1차 요인분석 후 변수정제과정을 통하여 8개 하위척도와 37개 문항이 추출되었으나 하위척도 중 2문항으로 구성 된 ‘직장문화’가 신뢰도 저하로 척도로서의 가치를 상실하였다. 그리 하여 2문항을 배제하고 2차 요인 분석을 거쳐 선행연구의 이론구조 에 맞게 7개의 하위척도와 35문항으로 재구성하였다.
이 논문에서의 요인과 문항의 채택기준은 요인적재량의 경우 0.4 이상이고 고유값(eigen value)34)의 경우 1.0 이상으로 하여 일반 사 31) Bartlett의 구형성검정은 요인분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 것이다. 요인분석의
모형으로서 적합한지 아닌지 유의확률로서 파악해야 된다(송지준, 2018: 82).
32) 주성분분석 (principal components analysis)은 변수들을 요인들의 선형결합으로 가정 한 것으로, 표본의 분산을 가장 많이 설명해주고 주성분과 무관한 분산을 가장 많이 설 명해주는 선형결합이다. 이는 요인추출단계에서 공통요인을 결정시키는데, 이것은 고유치 와 요인에 의해 설명할 수 있는 분산의 비율을 고려하여 결정하는 것이다. 공통성은 주 성분 분석으로 추출되는 값이고, 0.4이하이면 그 값이 낮다고 판단한다(송지준, 2018:
83).
33) 요인적재량은 각 변수와 요인간의 상관관계의 정도를 나타내는 것이다. 그러므로 각 변 수들은 요인 적재량에 가장 높은 요인에 묶이게 된다. 요인 적재량기준은 일반적으로
±0.3이상이면 된다고 하지만 보수적 기준으로 ±0.4이상으로 보는 견해가 지배적이다(송 지준, 2018: 86).
34) 고유값은 특정요인에 적재된 모든 변수의 적재량을 제곱하여 합한 값을 말하는 것으로 특정요인에 관련된 표준화된 분산을 가리킨다. 사회과학 분야에서 요인과 문항의 선택기 준은 고유값(engin value)이 1.0 이상을 기준으로 한다.
회과학분야의 선택기준에 따라 채택하였다. KMO를 보면, 일반적으 로 0.7 이상이면 양호하다고 판단하므로, 이에 비추어 볼 때 검정값 이 0.887로 나왔으므로 양호하다고 판단한다. 또한 Bartlett의 구형성 검정에서도 유의확률이 0.000으로 나타나 적합한 모형으로 입증되었 다. 요인분석의 결과는 <표 5-2>, <표 5-3>에 나타냈다.
하위척도 변수코드 요인
적재량 공통성 고유값 분산
설명력35)
물리환경
s2102 0.845 0.766
2.160 6.172 s2101 r 0.699 0.575
s2103 0.697 0.633
직무요구
s2201 0.805 0.671
5.412 15.462 s2208 0.770 0.625
s2203 0.760 0.630 s2202 0.728 0.591 s2207 0.686 0.604 s2204 0.626 0.559 s2212 0.598 0.514 s2210 0.585 0.456 s2211 0.568 0.501 s2205 0.566 0.379 s2209 0.480 0.305
직무자율 s2304 rs2305 r 0.8130.760 0.7120.630 1.706 4.875 관계갈등 s2404 r 0.774 0.703 2.498 7.137
<표 5-2> 직무스트레스 요인분석 결과
35) 분산의 설명력은 요인이 전체에서 어느 정도 설명하는지를 나타내는 수치이다.
s2402 r 0.739 0.630 s2403 r 0.720 0.646 s2401 r 0.642 0.560 직무
불안정
s2505 0.836 0.727
2.094 5.982 s2506 0.777 0.737
s2503 0.688 0.582
조직체계
s2604 r 0.747 0.653
4.152 11.864 s2603 r 0.724 0.666
s2601 r 0.684 0.588 s2606 r 0.668 0.578 s2602 r 0.668 0.618 s2605 r 0.637 0.518 s2607 r 0.613 0.563
보상 부적절
s2705 r 0.741 0.643
2.742 7.836 s2704 r 0.708 0.610
s2706 r 0.688 0.692 s2701 0.500 0.506 s2702 r 0.457 0.394
주 1) 변수코드의 정렬은 요인적재량의 크기를 기준하여 내림차순 정리하였다.
주 2) r의 의미는 역코딩 항목(reverse item)임을 나타낸다.
구분 결과 비고
KMO 0.887
Bartlett의 구형성 검정 0.000
<표 5-3> 직무스트레스 KMO와 Bartlett의 구형성 검정 결과