개인적 요인과 소프트웨어 재사용 비율과의 관계를 분석하기 위하여 회귀 분 석을 실시하였다.
가설[1-1]을 검정하기 위하여 ‘경험 및 지식’을 독립변수로 하고 ‘소프트웨어 재사용율’을 종속변수로 하여 분석을 실시하였다. [표 41]의 분산분석 결과 회 귀식의 통계적 유의성을 검정해 주는 F 통계량은 5.770으로 나타났으며 유의확 률은 0.002 < α=0.05로 경험 및 지식과 소프트웨어 재사용율과의 영향 관계는 유의한 결과를 보여주고 있다.
[표 40] 변수간의 상관계수
경험지식 교육훈련 경영지원 인센티브 조직문화 법계약 사용효과 재사용율
경영지식 1.000
교육훈련 0.311* 1.000
경영지원 0.276* 0.575** 1.000
인센티브 0.199 0.424** 0.553** 1.000
조직문화 0.360** 0.380** 0.429** 0.433** 1.000
법계약 0.118 0.490** 0.658** 0.456** 0.315* 1.000
사용효과 0.247 0.133 0.104 0.147 0.422** 0.113 1.000
재사용율 0.325* 0.116 -0.008 0.045 0.316* -0.236 0.412** 1.000
a. 예측값:(상수), 경험 및 지식 b. 종속변수: 재사용율
[표 42]의 회귀분석 결과를 보면 ‘경험 및 지식’이 재사용율에 영향을 미치는 것으로 볼 수 있으며 회귀식에서 독립변수 경험 및 지식으로 구성된 회귀식이 재사용 비율을 설명하는 R2 값은 0.105로 나타났으며 설명력이 높다고 할 수는 없을 것이다. 한편 회귀식은 다음과 같이 재사용효과 = -1.957 + 2.402(경험 및 지식)라고 나타낼 수 있다. 하지만, 상수는 유의수준 0.894 > α=0.05 이므로 회 귀계수로는 유의하지 못함을 보여주고 있다.
Lee and Litecky [1997]의 연구에서는 도메인 관련 지식 및 재사용 경력이 재 사용 비율에 영향을 주었던 것으로 밝혀졌던 것과 같이 본 연구의 가설[1-1]
검증결과에서도 마찬가지로 유의한 결과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 한편으로 이것은 Frakes and Fox [1995]의 연구에서 연구조사 결과 중에서 소프트웨어 엔지니어링 경험이 재사용 비율에 영향을 주지 못한다는 조사와는 반대되는 결 과를 가지고 있다.
가설[1-2]를 검정하기 위하여 ‘교육 및 훈련’을 독립변수 하고 ‘소프트웨어 재 사용율’을 종속변수로 하여 분석을 실시하였다.[표 43]의 분산분석 결과 회귀식 은 유의성을 검정하는 F 통계량은 0.671로 나타났으며 유의확률은 0.471 > α
=0.05로 교육 및 훈련과 소프트웨어 재사용 효과 및 재사용율과의 영향관계는 [표 41] 경험 및 지식과 재사용율과의 분산분석
모 델 제곱합 자유도 평균제곱 F 유의확률
1
선형회귀분석 2398.392 1 2398.392 5.770 0.020a 잔 차 20369.255 49 415.699
합 계 22767.647 5
[표 42] 경험 및 지식과 재사용율과의 회귀계수 비표준화 계수 표준화 계수
t 유의확률
모 형 B 표준오차 베타
1 (상수) -1.957 14.566 -0.134 0.894
경험및지식 10.076 4.195 0.325 2.402 0.020
유의하지 못한 결과를 보여주고 있다.
a. 예측값: (상수), 교육 및 훈련 b. 종속변수: 재사용율
Rebecca [1994], Card and Comer [1994]는 교육의 중요성을 강조하고 있다.
특히, Card and Comer는 장기적인 관점을 가지고 투자해야 함을 말하고 있다.
한편 Frakes and Fox [1995]의 연구에서는 교육 및 훈련, 특히 기업 내부의 훈 련이 재사용 비율을 높이는데 영향을 미쳤다고 보고 있지만 본 연구에서는 교 육 및 훈련은 소프트웨어를 개발 할 경우나 프로젝트 수행 시에 재사용 비율과 재사용 효과에 영향을 주지 못하는 것으로 밝혀졌다. 이는 교육을 통해서 실제 적인 효과를 보기 위해서는 장기적인 안목을 가지고 투자를 지속적으로 함으로 써 혜택을 볼 수 있지만 국내의 경우는 장기적인 안목보다는 단기적인 기술 습 득에 치중하는 경향으로 인해 가설의 기각된 것으로 볼 수 있다.
개인적 요인에 대한 가설[1-1]과 [1-2]는 [표 45]과 같이 정리될 수 있을 것이 다.
[표 43] 교육 및 훈련과 재사용율과의 분산분석
모 델 제곱합 자유도 평균제곱 F 유의확률
1
선형회귀분석 307.579 1 307.579 0.671 0.417a 잔 차 22460.068 49 458.369
합 계 22767.647 50
[표 44] 교육 및 훈련과 재사용율과의 회귀계수 비표준화 계수 표준화 계수
t 유의확률
모 형 B 표준오차 베타
1 (상수) 22.023 12.962 1.699 0.096
교육및훈련 3.633 4.435 0.116 0.819 0.417