가. 검사목적 확립
이 연구의 은퇴준비도 검사도구는 은퇴 이전의 중소기업 사무직 중고령자의 은퇴 준비도를 진단하기 위하여 개발되었다. 이 검사도구의 주된 사용자는 은퇴를 준비해 야 하는 중소기업 사무직 중고령자로, 본인의 은퇴준비가 하위 요인별로도 어느 정도 인지를 상대적으로 평가해 볼 수 있다. 이에 검사를 실시해 봄으로써, 본인의 은퇴준 비에 대한 동기부여, 자기성찰, 은퇴계획 수립 및 준비에 도움이 되는 객관적인 자료 를 제공받을 수 있다.
아울러 개인, 조직, 국가 차원에서 은퇴준비 지도 및 상담, 은퇴준비 교육, 프로그 램 개발 및 성과(효과성) 측정, 은퇴 및 노후 지원에 대한 정책개발 등에 활용이 가 능하다. 그러므로 이 검사도구의 측정대상은 중소기업 사무직 중고령자이지만, 이들 의 은퇴준비를 지원해주는 기관(조직), 컨설턴트, (행정)실무자, 교육담당자, 정책개 발자 및 연구자 등에게도 다양하게 활용가능하다.
나. 요인구조 및 하위 요인 설정
검사도구를 개발하면서 우선 측정하고자 하는 구성개념(construct)을 명확히 하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 은퇴준비 관련 이론 및 주요 연구 등을 검토하여 잠정 적으로 은퇴준비도의 조작적 정의와 하위 요인을 구안하였다. 선행연구에서 고찰한 은퇴준비도의 맥락과 관점을 이해한 다음에 은퇴준비도 검사도구의 하위 요인을 설 정하였다.
구성개념(construct)은 물리적 속성과 구분하기 위한 심리적 속성으로, 인간의 행 동을 설명하기 위한 이론을 만들어 내기 위해 사회과학자들이 만들어 낸 추상적이고 가설적인 개념이다(탁진국, 2011). 사회과학에서 다루는 대부분의 변인들은 추상적 인 구성개념으로 직접 측정할 수 없으며, 구성개념이 표상된 여러 가지 관찰가능 한 행동의 관찰이나 인지(인식), 정서(심리) 등을 통해 간접적인 방법으로 측정할 수밖 에 없다. 이처럼 구성개념을 대표하는 행동파악의 목적은 검사도구가 측정하고자 하 는 구인을 표현하는 행동유형을 파악하여 조작적으로 정의함으로써 이후 구체적인 검사도구 개발의 지표가 되도록 하는데 있다(임효신, 2015). 이에 검사도구 개발에 있어서 우선 가장 주의를 기울여야 하는 부분이 측정하고자 하는 개념을 조작적으로 정리하는 것이다. 이를 위해 이 연구에서는 문헌연구를 통하여 은퇴준비도와 관련된 이론과 개념 및 하위 요인, 행동특성에 관한 선행연구를 고찰하였다. 이를 통해 검사 도구 개발을 위한 이 연구의 은퇴준비도 개념정의와 요인구조 및 하위 요인을 도출 하였다.
검사도구의 개념을 구인화하는 방법에는 연역적, 귀납적, 외재적 접근법이 있다. 구 체적인 선행연구들(박정열, 2019; 임효신, 2015; 조규형, 2018; 조윤성, 2018; 탁 진국, 2014)의 사례를 볼 때, 요인구조를 설정하기 위해 가장 많이 사용되는 방법은 문헌연구 및 관련 이론을 통해 연역적 접근방식을 취하는 것이 일반적이다. 이에 이 연구에서도 은퇴준비도의 개념 및 하위 요인과 관련된 국내외 선행연구와 관련 이론 을 토대로 연역적 접근과 아울러 중소기업 사무직 중고령자의 행동특성과 인터뷰 등 을 보완하여 귀납적인 접근을 추가하여 은퇴준비도의 요인구조를 설정하였다.
이러한 과정을 거쳐 설정된 은퇴준비도의 개념정의, 하위 요인 및 행동특성에 관한
타당도 검증은 델파이 조사를 통해 이루어졌다. 델파이 조사는 여러 전문가 집단의 견해를 정리하고 종합하는 절차로 집단적 합의를 도출해내기 때문에 특정한 개념 및 하위 요인을 설정하는데 효과적인 검증 방법으로 활용가치가 높고, 실제로도 검사도 구 개발연구에서 많이 이루어지고 있다(이종성, 2001).
델파이 조사를 위한 전문가 집단 선정은 전문가들이 해당 분야에 실질적인 이론적, 경험적 전문성을 가지고 있느냐가 중요하다. 그러므로 전문가의 해당 분야에 대한 전 문성, 지식 및 경험, 이해도 등을 판단하여 패널을 구성해야 한다. 패널 구성 인원수 는 학자마다 다소 차이가 있지만, 대략 10~15명 정도이면 적절한 것으로 인정되고 있다(Anderson & Peirce 1995; Dalkey, Brown, & Cochran, 1969). 이러한 기 준에 따라 이 연구도 내용타당도 검증을 위한 전문가 집단을 <표 III-1>과 같이 구 성하였다.
<표 III-1> 내용타당도 검증을 위한 전문가집단 구성 pool
델파이 조사를 통한 타당도 검증 절차는 패널 수에 따른 CVR(Content Validity Ratio) 지수로 확인하였다. CVR은 내용타당도 지수로 패널 수에 따라 얼마나 해당
구분 소속 직위 학위 경력
1 OO대학교 교수 교육학박사 25년
2 OOO대학 교수 교육학박사 18년
3 前 공공기관 前 공공기관장 HRD박사 38년
4 OO대학교 교수 HRD박사 15년
5 ㈜OOO 이사 HRD박사 28년
6 행정안전부 사무관 HRD박사 20년
7 OOO병원 파트장 HRD박사 20년
8 前 정부기관 前 실장 HRD박사 38년
9 OO대학교 교수 HRD박사 18년
10 ㈜OO러닝 대표 HRD박사 30년
11 정부산하 공공기관 팀장 경영학박사 24년
12 OO대학교 교수 경영학박사 22년
13 OO대학교 교수 경영학박사 10년
14 OO대학교 교수 사회복지학박사 20년
15 OO대학교 교수 상담학박사 26년
개념 및 요인에 대해서 동의하는지에 대한 비율로 이해될 수 있다. 이러한 델파이 조 사의 패널 수와 CVR 지수의 최소값은 Lawshe(1975)가 제시한 수치를 가장 많이 활용하고 있는데, 이 연구도 이러한 기준을 따랐으며, <표 III-2>로 정리하였다.
CVR = [{(긍정 응답수) - (응답자수)} / 2] / [(응답자수) / 2]
<표 III-2> 패널 수와 CVR과의 관계
자료: Lawshe. C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), p.568.
델파이 조사에 대한 타당도 검증은 CVR 이외에도 안정도, 합의도, 수렴도, 사분위 범위 등을 추가하였다(강용주, 2008; Heiko, 2012). (문항)안정도(Coefficient of Variation, CV)는 패널의 설문에 대한 응답의 차이가 적어 응답의 일치성이 높으면 안정도가 양호한 것으로 판별한다. 안정도(CV)는 표준편차를 (산술)평균으로 나눈 값으로, 0.5이하이면 추가적인 설문은 불필요하고, 0.5~0.8이면 비교적 안정적이며, 0.8이상이면 추가적인 설문이 이루어져야 함을 의미한다(강용주, 2008).
안정도 = 표준편차 / 평균
합의도는 제1사분위 계수와 제3사분위 계수가 일치하여 완전하게 합의하면 1의 값 을 가지나, 의견의 편차가 크면 클수록 감소하는 특징을 나타내는 지수이다. 따라서 합의도는 1에 가까울수록 해당 측정문항이 타당함을 의미한다. 여기서 제1사분위 계 수는 전체 응답한 사례수의 누적값 중 25%에 해당하는 값이며, 제3사분위 계수는 전체 응답한 사례수의 누적값 중 75%의 값을 의미한다(강용주, 2008).
패널 수 CVR 최소값 패널 수 CVR 최소값
7 .99 15 .49
8 .75 20 .42
10 .62 25 .37
12 .56 30 .33
13 .54 35 .31
합의도 = 1 - [(제3사분위 계수) - (제1사분위 계수)] / 중앙값
반면 수렴도는 전문가들의 의견이 모두 일치하였을 경우에 0의 값을 가지고, 반대 로 의견의 편차가 크면 클수록 지수가 커진다. 이 연구는 합의도와 수렴도도 추가하 여 타당도 검증을 실시하였다. 이에 대한 수렴도 공식은 다음과 같다(강용주, 2008).
수렴도 = [(제3사분위 계수) - (제1사분위 계수)] / 2
사분위범위는 평균에 대한 분산을 측정하는 것으로 관찰 값의 중간 50%에 해당하 는 값의 최대값과 최소값의 차이를 말한다. 4점이나 5점 척도에서 사분위범위가 1이 하이면, 모든 의견의 50% 이상이 1점 척도 안에 포함된다는 것을 의미하므로 적절 한 합의가 이루어진 것으로 판단하였다(Heiko, 2012).
이 연구에서는 여러 선행연구(장철영, 2014; 정철영 등, 2014; 정진철, 이종범, 이 현민, 공혜란, 2012; 조윤성, 2018)에서 제시한 델파이 조사의 기준인 내용타당도지 수(CVR)와 더불어 안정도와 수렴도는 0.5이하를, 합의도는 0.75이상을, 사분위범위 는 1이하인 경우에 적절한 측정문항임을 확인하는 기준으로 삼았다. 이 기준값을 충 족하지 못하면 문항을 삭제하거나 수정하는 과정으로 분석을 진행하였다.