관찰변인의 기술적 통계 및 정규성 분석

가. 관찰변인의 기술적 통계

이 연구의 가설적 인과관계에 포함된 직업기초능력지도, 교사효능감, 학교풍토 및 학교장 변 혁적 리더십 잠재변인에 대해 관찰변인의 기술적 통계량은 <표 Ⅳ-1>과 같다. 직업기초능력지 도의 관찰변인인 직업기초능력 이해는 3.77점, 직업기초능력 수업활용 3.44점, 직업기초능력 평 가반영 3.17점으로 중간 이상의 수준이었다. 특히 직업기초능력 이해 수준이 직업기초능력 수 업활용과 직업기초능력 평가반영보다 약간 더 높은 것으로 나타났다.

학생의 학업성취에 영향을 미치는 능력에 대한 판단하는 정도를 나타내는 교사효능감의 관 찰변인인 학습몰입은 3.99점, 수업실제 3.99점, 수업관리 4.13점으로 교사들은 학생들의 학업성 취에 미치는 능력에 대해서 비교적 높은 수준으로 인식하고 있었다. 특히, 수업관리가 교사효 능감의 다른 요인에 비해 상대적으로 가장 높은 것으로 나타났다.

학교 내의 구성원들이 공유하는 규범, 기대, 가치에 대한 지각을 나타내는 학교풍토의 관찰 변인인 협력은 3.77점, 학생관계 3.67점, 학교자원 3.67점, 의사결정 3.55점, 수업혁신 3.45점으로 중간 이상의 수준으로 나타났다. 특히, 협력은 학교풍토 다른 요인에 비해 상대적으로 높은 수 준이었으며, 수업혁신은 다른 요인에 비해 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

학교장과 교사 상호간에 동기를 부여하고 적극적인 대인관계를 형성하는 것을 의미하는 학 교장 변혁적 리더십의 관찰변인인 교사존중은 3.71점, 솔선수범 3.54점, 변화선도 3.66점으로 중 간 이상의 수준으로 나타났다. 학교장 변혁적 리더십의 요인 중 교사존중이 상대적으로 가장 높은 수준으로 나타났으며 솔선수범이 3.54점으로 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

관찰변인 최소값 최대값 평균 표준편차 직업기초능력지도

직업기초능력 이해 1.71 5.00 3.77 0.669

직업기초능력 수업활용 1.13 5.00 3.44 0.775

직업기초능력 평가반영 1.00 5.00 3.17 0.923

교사효능감

학습몰입 2.25 5.00 3.99 0.582

수업실제 1.75 5.00 3.99 0.640

수업관리 2.00 5.00 4.13 0.612

학교풍토

협력 1.50 5.00 3.77 0.653

학생관계 1.00 5.00 3.67 0.921

학교자원 1.00 5.00 3.67 0.792

의사결정 1.00 5.00 3.55 0.870

수업혁신 1.00 5.00 3.45 0.767

학교장 변혁적 리더십

교사존중 1.00 5.00 3.71 0.867

솔선수범 1.00 5.00 3.54 0.897

변화선도 1.00 5.00 3.66 0.894

<표 Ⅳ-1>관찰변인의 기술적 통계

나. 관찰변인의 정규성 분석

관찰변인의 정규성을 확인하기 위하여 일변량 정규성(univariate normality)과 다변량 정규성 (multivariate)을 분석한 결과는 <표 Ⅳ-2>와 같다. 구조방정식모델링에서 사용되는 추정법인 최대우도법(ML: maximum likelihood)과 일반최소자승법(GLS: generalized least squares)은 연 속변수에 대한 정규분포를 가정하고 있기 때문에 정규성 검증을 위해 우선적으로 실시하였다.

일변량 정규성(univariate normality)은 관찰변인의 분포에 초점을 두며, 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 통해 판단한다. 왜도는 분포의 좌우대칭 정도를 의미하는 것으로 분포가 기울 어진 방향과 정도를 나타낸다. 평균에 대해 대칭적인 정규분포와는 달리, 양의 왜도값을 가지 는 자료에서는 평균의 아래쪽(좌측)에 몰려 있으며, 음의 왜도는 자료가 평균의 위(우측)에 몰 려 있어 평균에 대해 비대칭적으로 나타나고 있다. 첨도는 분포의 모양이 중앙값 주위에서 얼 마나 모여 있는가를 나타내며 정규분포곡선에 대해 분포의 중간이나 꼬리에 있는 점수의 비율 이 상대적으로 어느 정도인가를 의미한다. 즉, 0을 중심으로 양의 값을 가지면 정규분포보다 더 뽀족한 모양이 된다. 왜도와 첨도에 따른 기각률(C.R.: critical ration)이 나타나는데, 이는 검증통계량과 같으며 절대값이 1.96 이상일 경우 유의수준 5%에서, 절대값이 2.58 이상일 경우 유의수준 1%에서 유의함을 뜻한다. 특정 관측변인의 왜도 또는 첨도가 단일변량 정규성에 어 긋날 때, 유의하게 나타나게 된다.

그러나 왜도와 첨도의 유의성은 민감하기 때문에 검증통계량보다는 왜도나 첨도의 값 자체 로 판단하게 된다(김대업, 2008). 이에 유의성 검증을 위한 절대값을 해석하는 방법으로 Monte Carlo Simulation에서는 왜도의 절대값이 3.0보다 큰 경우에는 극단적 왜도, 첨도의 절대값이 8.0∼20.0까지는 극단적 첨도라고 본다. 또한 Hong, Malik과 Lee(2003)는 구조방정식모형에서의 정상분포 조건이란 왜도가 2, 첨도가 4보다 적은 경우로 설명하였다. 이 연구에서는 14개 관찰 변인의 왜도 절대값이 최소 0.150, 최대 0.561이며, 첨도 절대값이 최소 0.001, 최대 0.365로 나 타났다. 일반적으로 왜도 절대값이 3.0, 첨도 절대값이 8.0보다 크면 극단적인 값으로 보는데 이 연구에서는 왜도와 첨도의 절대값이 1미만의 수준으로 약한 비정규성을 띠게 되어 단일변 량 정규성을 가지는 것으로 가정할 수 있다.

다변량 정규성의 경우, 유의도 0.01 수준에서 첨도지수가 57.002로 나타나 정규성을 가정하지 못하는 것으로 나타났다. 그러나, 다변량정규성의 가정이 충족되는 자료는 드물며, 따라서 일변 량정규성의 검토를 통해 큰 문제가 없으면 다변량정규성의 가정이 충족되는 것으로 보아도 큰 무리는 없다(배병렬, 2011). 이와 같이 자료가 다변량 정규성을 이탈하는 경우 최대우도법에 의 해 모수를 추정하면 표준오차와 χ²가 정확하지 않을 가능성이 있기 때문에 AMOS에서 제공하 는 부트스트레핑(bootstrapping)의 방법을 활용하였다. 부트스트레핑은 비정규자료를 처리하는 데 가장 안정적인 결과를 도출할 수 있다(Nevitt & Hancock, 2001).

변인 최소값 최대값 왜도(Skewness) 첨도(Kurtosis)

지수 C.R. 지수 C.R.

직업기초능력지도

직업기초능력 이해 1.71 5.00 -.342 -2.243 -.093 -.304 직업기초능력 수업활용 1.12 5.00 -.336 -2.201 -.185 -.605 직업기초능력 평가반영 1.00 5.00 -.221 -1.450 -.365 -1.197 교사효능감

학습몰입 2.25 5.00 -.150 -.982 -.147 -.481

수업실제 1.75 5.00 -.343 -2.252 -.086 -.282

수업관리 2.00 5.00 -.468 -3.070 .325 1.065

학교풍토

협력 1.50 5.00 -.414 -2.714 .333 1.091

학생관계 1.00 5.00 -.561 -3.681 -.170 -.557

학교자원 1.00 5.00 -.396 -2.596 .057 .187

의사결정 1.00 5.00 -.530 -3.478 .187 .612

수업혁신 1.00 5.00 -.274 -1.798 .279 .914

학교장 변혁적 리더십

교사존중 1.00 5.00 -.548 -3.594 .110 .359

솔선수범 1.00 5.00 -.436 -2.861 .001 .004

변화선도 1.00 5.00 -.401 -2.632 -.130 -.426

다변량 정규성(Multivariate) 57.002 21.629

<표 Ⅳ-2>관찰변인의 일변량 정규성과 다변량 정규성 검사결과