가. 관찰변인의 기술통계량
구조방정식 모형 분석에 투입된 관찰변인의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도, 다변량 정규성을 분석한 결과는 다음의 <표 Ⅳ-1>과 같다. Kline(2016)은 왜도와 첨도가 제시한 기준치에 적합함으로 정규분포를 가정할 수 있다고 설명하였다. 분석결과에 따르면, 왜도와 첨도가 모 두 수용가능한 수준으로 확인되었으며 데이터가 정규분포를 따른다고 가정하여 구조방정식 분석에 적합하다고 판단하였다.
구조방정식 모형 분석에 투입되는 관찰변인의 기술통계량은 다음 <표 Ⅳ-1>과 같다. 우선, 외부고용가능성을 측정하는 관찰변인의 평균은 직업전문성(3.59), 고용자신감(3.08), 노동시 장 인식(2.97) 순으로 높게 나타났다. 일능력은 형성지표로서 일능력 지표의 합으로 일능력 을 구성하였고 5점 척도로 변환한 평균은 3.26이였다. 비공식 네트워크를 측정하는 관찰변인 의 평균은 네트워크 확장성(3.47), 네트워크 다양성(3.46)이었다. 기업가정신은 진취성 (3.94), 위험감수성(3.60), 혁신성(3.32)순으로 높았으며, 경력적응력은 호기심(4.09), 확신 (3.87), 통제(3.82), 관심(3.65)순으로 높았다. 연령차별인식은 업무 내 차별(2.52), 업무 외 편견(2.46)으로 나타났다.
Hong, Malik, & Lee(2003)은 왜도 ｜2｜, 첨도 ｜4｜ 이내의 기준을 만족하면 구조방 정식 모형의 정상분포조건을 가진다고 하였다. 이 연구에서 활용된 관찰변인의 왜도의 절대값 은 .003~.412, 첨도의 절대값은 .004~.898로 나타나 단변량 정규성을 만족하였다. 이에 따 라 구조방정식 모형 분석에 있어 최대우도법 활용을 위한 정규성을 확보하였다고 판단하였다.
잠재변인 관찰변인 최솟값 최댓값 평균 표준편차 왜도 첨도
일능력 1.00 5.00 3.26 .953 -.412 -.334
비공식 네트워크
네트워크 확장성 1.67 5.00 3.47 .758 .032 -.552 네트워크 다양성 1.50 5.00 3.46 .704 -.348 -.289
기업가정신
혁신성 1.33 5.00 3.32 .737 -.003 -.011
진취성 2.00 4.00 3.94 .630 -.008 -.500
위험감수성 1.00 5.00 3.60 .707 -.198 .486
경력적응력
관심 1.33 5.00 3.65 .625 -.126 -.094
통제 1.34 5.00 3.82 .628 -.094 .381
호기심 1.60 5.00 4.05 .628 -.383 -.004
확신 1.66 5.00 3.87 .611 -.158 -.041
연령차별 업무 내 차별 1.00 4.50 2.52 .872 -.098 -.898 업무 외 편견 1.00 4.50 2.46 .908 .060 -.884 외부고용
가능성
직업전문성 1.50 5.00 3.59 .654 .048 -.251
고용자신감 1.00 5.00 3.08 .837 .131 -.011
노동시장 인식 1.00 5.00 2.97 .818 .423 -.130 n = 374, 잠재변인을 5점 척도화하여 분석함.
<표 Ⅳ-1> 기술 통계량 및 정규성 분석결과
나. 관찰변인 간 상관관계
본 연구에 사용된 변수들 간의 구성개념의 관계를 확인하기 위하여 <표 Ⅳ-2>와 같이 관 찰변인의 상관행렬을 제시하였다. 상관관계 분석은 연구하고자 하는 변수들간의 관련성을 파 악하기 위한 것으로 이를 통해 하나의 변수가 다른 변수와 관련성이 있는 여부와 관련성이 있는 지를 확인한다. 변수간의 관련성은 특정 변수의 분산 중에서 다른 변수에 따라 변하는 분산이 어느 정도 되느냐에 따라 결정된다. 본 연구는 Peason의 상관관계 분석을 통해 관찰 별인의 상관계수를 제시하였다. 상관계수는 두 변수들 사이의 관계가 얼마나 강한지를 나타내 는 지표로서, 두 변수 사이의 일차적인 관련 정도를 보여준다. 상관계수는 변수들의 관련 정 도와 강도에 따라 음의 상관과 양의 상관이 존재하며 상관계수가 0.0~0.2의 경우는 관련성이 거의 없는 것으로 해석한다. 0.2~0.4의 경우는 약간의 관련성, 0.4~0.7의 경우는 상당한 관 련성, 0.7~1.0의 경우는 매우 강한 관련성이 있는 것으로 분석된다. 본 연구에 사용된 관측 변인들과의 상관관계는 -.362와 .747 사이에 있다.
일능력 네트워크
다. 일반적 특성에 따른 외부고용가능성 차이 분석 결과 1) 연령에 따른 차이 분석 결과
<표 Ⅳ-3>에서 연령에 따라 차이를 분석한 결과, 50세 미만과 50세 이상의 구분에 따라 외부고용가능성 수준에 집단 간 차이가 있었다. 구체적으로 하위요인을 살펴보면, 직업전문성 에서는 차이가 없었지만, 고용자신감에서는 50세 미만 평균이 3.21인 반면, 50에 이상인 집 단에서는 2.97로 집단 간 차이가 확인되었다. 노동시장 인식 역시 50세 미만 평균이 3.15인 반면, 50에 이상인 집단에서는 2.81로 집단 간 차이가 확인되었다.
구분 전체
(n=374) 평균 표준편차 t
외부고용가능성 50세 미만 182 3.34 .744
2.930**
50세 이상 60세 이하 192 3.13 .576
하 위 요 인
직업전문성 50세 미만 182 3.65 .685
50세 이상 60세 이하 192 3.61 .580 .491
고용자신감 50세 미만 182 3.21 .949
2.737**
50세 이상 60세 이하 192 2.97 .715 노동시장
인식
50세 미만 182 3.15 .879
3.979***
50세 이상 60세 이하 192 2.81 .749 주) *p <.05, **p <.01, ***p <.001
<표 Ⅳ-3> 연령에 따른 차이 분석
2) 학력에 따른 차이 분석 결과
<표 Ⅳ-4>에서 학력에 따라 차이를 분석한 결과, 고등학교, 전문대학, 대학교, 대학원에 구분에 따라 외부고용가능성 수준에 대학원 졸업과 대학 졸업에서 집단 간 차이가 존재하였 는데, 대학원 졸업이 대학 졸업보다 더 높은 평균을 보였다. 구체적으로 하위요인을 살펴보면, 직업전문성과 노동시장 인식에서는 차이가 없었지만, 고용자신감에서는 학력에 따른 차이가 존재하였다. 학력에 따른 고용자신감의 차이 분석에 따르면, 대학원 졸업 평균은 3.36인 반면 고등학교 졸업 평균은 2.73으로 대학교 졸업 평균은 3.04으로 대학원 졸업 집단이 고등학교 와 대학교 졸업 집단보다 고용자신감이 더 높은 것으로 확인되었다.
구분 전체
구분 전체
라. 동일방법편의 분석 결과
본 논문에서는 동일방법편의를 방지하기 위해 다음과 같은 Harman의 단일방법척도 접근 법을 기반으로 다음의 세 가지 방법을 통해 동일방법편의 오류를 확인하였다. 첫째, 모든 변 수들에 결측치가 없어야 하며, 설문문항의 간결성, 정확성, 객관성을 확보한 후 측정도구들을 설문에 사용하였다(Podsakoff et al., 2003). 둘째, Harman의 단일방법척도 접근법 테스트 를 실시하였다(Podsakoff & Organ 1986). 본 연구에 사용된 변수들에 대한 요인분석을 실 시했을 때 하나의 단일요인이 전체 모형의 분산을 대표하지 않아야 한다(Podsakoff &
Organ 1986). Podsakoff et al.(2003)은 변수들의 변량이 18-32% 사이에 존재하면 CMB 오류에 영향을 받지 않는다고 제시하였다. 이에 본 연구의 가장 큰 설명요인이 전체 분산의 20.32%를 보여주기에 CMB가 연구의 타당성을 저해하지 않는다고 판단되었다. 셋째로 잠재 변수 사이의 상관계수를 통해 확인하였다. 동일방법편의 문제가 발생하지 않기 위해서 모든 잠재변수 간의 상관계수 값이 0.9 이하만 분석에 타당하다(Bagozzi et al., 1991; Chang, Van Witteloostuijn & Eden, 2010). 외부고용가능성과 경력적응력의 관계가 .647로 가장 큰 상관계수 값을 보였기에 CMB 오류에 영향을 받지 않는다고 판단할 수 있다. 따라서 이상 의 세 단계를 세심하게 처치한 후 본 논문은 동일방법오류(common method variance)가 심 각하게 연구의 결과에 영향을 미치지 않는다고 판단되었다.