Ⅳ. 실증분석
3. 기술적 통계 및 상관관계 분석
본 연구에서의 주요 변인들의 상관관계를 먼저 분석하고 가설을 검증하고자 한 다. 상관관계 분석에서 나온 값들은 변수들 간의 인과관계를 파악하여 가설 검증 분석을 위한 전제 조건이 될 수 있다. 주요 변수 간의 상관관계 분석표와 기술 통계량은 <표 Ⅳ-3>과 <표 Ⅳ-4>이다.
기술통계량을 우선 살펴보면 성격특성(Big5) 중 친화성에 대한 응답 값의 평균 이 3.7900과 성실성의 대한 응답 값의 평균이 3.7838로 가장 높게 나왔다. 배려와 이타적인 단어로 표현될 수 있는 친화성의 응답자와 근면, 책임이라는 단어로 표 현될 수 있는 성실성의 응답자의 평균이 가장 높게 나온 것이 당연한 결과로 보 여 진다. 또한 2.7163으로 걱정, 변덕, 감정기복 등이 있는 성격특성의 정서적 안 정성에 대한 응답 값이 제일 낮게 나왔고, 이직 의도에 대한 표준편차가 1.03553 으로 가장 높아 이직의도에 대한 응답자들 간의 편차가 크다는 것을 알 수 있다.
상관관계 계수를 확인하여, 두 변인간의 상관도를 확인 할 수가 있는데, 상관관 계 계수의 최대의 값은 1이고, 최소의 값은 -1이다. 부적 상관관계가 강할수록 -1에 가까워지고, 정적 상관관계가 강할수록 1에 가까워지며, 절대 값이 0에 가 까워질수록 상관관계는 낮아진다. 상관관계 계수가 1이라는 것은 그 두 변인이 동일하다는 것을 의미한다. 상관관계 계수의 값이 ±9 이상으로 나오면 매우 높은 상관관계로 나오는데, 오히려 상관관계 계수가가 너무 높아 다중공선선 (Multicollinearity) 문제가 발생하여 연구를 수정해야한다. 상관관계 계수가 ±0.7 이상 ±0.9미만일 경우는 높은 상관관계, ±0.4이상 ±0.7미만이면 다소 높은 상관관 계로 적정 수준의 상관관계 수준으로 보여 진다. ±0.2미만의 상관관계 계수는 상 관관계가 거의 없다고 볼 수 있다(류병곤, 2011)
본 연구의 상관관계 분석 결과 대부분의 상관계수가 ±0.2이상 ±0.7미만으로 변 수들 사이에 적정한 상관관계를 나타내고 있음을 알 수 있다. 조절변인인 성격특 성(Big5) 중에 친화성과 성실성성은 모든 변인들과 유의한 상관관계를 갖고 있었 고, 외향성과 성실성은 상관관계 계수가 .610(p<.01>으로 가장 높은 상관관계 계
변 인 빈도 (N) 평균 (M) 표준편차 (S.D) 사회적
네트워크
온라인 네트워크
400
2.9325 .86881 오프라인
네트워크 3.3515 .72861
정서적 조직몰입 3.4838 .68638
이직의도 2.3783 1.03553
성격특성(Big5)
친화성 3.7900 .58967
성실성 3.7838 .62059
외향성 3.4950 .75321
정서적 안정성 2.7163 .69060
개방성 3.3288 .82055
수 값을 나타나는 걸로 분석 되었다.
독립변인인 사회적 네트워크 활동의 하위변인 온라인 네트워크 활동과 오프라 인 네트워크 활동과 다른 변인들과의 상관관계를 살펴보면 온라인 네트워크와 친화성 .281(p<.01), 오프라인 네트워크와 친화성이 .371(p<.01), 성실성은 온라인 이 .285(p<.01), 오프라인이 .394(p<.01), 외향성은 온라인이 .463(p<.01), 오프라인 이 .429(p<.01), 개방성은 온라인이 .430(p<.01), 오프라인이 .452(p<.01)로 오프라 인이 .576(p<.01), 오프라인이 .436(p<.01), 정서적 몰입과 온라인이 .202(p<.01), 오프라인이 .405(p<.01)으로 상관관계 계수가 거의 없는 것으로 나온 정서적 안 정성과 이직의도를 제외하고, 외향성만이 온라인 네트워크 활동이 상관관계 계수 가 높게 나오고 전부 오프라인 네트워크와 상관관계가 더 높게 측정되었다.
<표 Ⅳ-3> 주요 변인의 기술 통계량
구
1) 사회적 네트워크 활동이 정서적 조직몰입에 미치는 영향
가설 1은 사회적 네트워크 활동(온라인, 오프라인 네트워크 활동)이 정서적 조 직몰입에 정(+)의 영향을 미칠 것으로 예측함과 동시에 대상유사성 모형에 의거 하여 온라인 네트워크 활동에 비해 오프라인 네트워크 활동이 정서적 조직몰입 에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 가설 1의 검증을 위하여 다중회귀 분석을 실시하였으며, 분석결과는 <표 Ⅳ-5>에 제시되었다.
먼저 가설 1의 분석결과 온라인 네트워크 활동은 정서적 조직몰입에 정(+)의 영 향을 미치지 않는(β=.016, t=.307) 것으로 나타났다. 오프라인 네트워크 활동은 정서적 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치고 있는(β=.398, t=7.662)것으로 확인되었 다. 가설 1은 부분채택 되었다.
<표 Ⅳ-5> 사회적 네트워크 활동(온라인, 오프라인)이 정서적 조직몰입에 미치는 영향
종속변수 독립변수 표준오차 β t 유의확률 공차한계
정서적 조직몰입
온라인
네트워크 .041 .016 .307 .759 .782
오프라인
네트워크 .049 .398 7.662*** .000 .782
R=.405, R²=.164, 수정된 R²=.160, F=39.007, p=.000, Durbin-Watson=1.767
***p<.001 **p<.01 *p<.05
2) 사회적 네트워크 활동이 이직의도에 미치는 영향
가설 2는 사회적 네트워크 활동(온라인, 오프라인 네트워크 활동)이 이직의도에 부(-)의 영향을 미칠 것으로 예측함과 동시에 대상유사성모형에 의거하여 온라인 네트워크 활동에 비해 오프라인 네트워크 활동이 이직의도에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 가설 2의 검증을 위해 다중회귀분석을 실시하였으며, 분 석결과는 <표 Ⅳ-6>에 제시되었다.
가설 2의 분석결과 온라인 네트워크 활동(β=.134, t=.307)은 이직의도에 영향을 미치고 있지 않는 것으로 확인이 되었고, 오프라인 네트워크 활동(β=-.127, t=7.662)은 부(-)의 영향을 미치고 있다. 따라서 오프라인 네트워크 활동을 하면 할수록 이직의도에 부의 영향을 미치는 것이 나타났다.
<표 Ⅳ-6> 사회적 네트워크 활동(온라인, 오프라인)이 이직의도에 미치는 영향
종속변수 독립변수 표준오차 β t 유의확률 공차한계
이직의도
온라인
네트워크 .067 .134 .307 .017 .782
오프라인
네트워크 .080 -.127 7.662* .027 .782
R=.135, R²=.018, 수정된 R²=.013, F=3.701, p=.026, Durbin-Watson=1.671
***p<.001 **p<.01 *p<.05
3) 사회적 네트워크 활동이 정서적 조직몰입, 이직의도에 미치는 영향에서 Big5 성격특성의 조절효과
조절변수의 조절효과를 검증하기 위해 Baron & Kenny(1986)이 제안한 조절회 귀분석을 실시하였다. 조절회귀분석을 진행하기 위해서 우선 독립변수와 조절변 수의 평균중심화(mean centering)를 실시하였는데, 이는 위계적 회귀분석을 실행 할 때. 독립변수×종속변수(상호작용항)을 추가할 경우 다중공선성이 발생할 가능 성이 높아지기 때문에 이를 예방하기 위함이다. 조절회귀분석을 진행하기 위해서 는 상호작용변수를 만든 후 독립변수, 조절변수, 상호작용변수를 투입하여 회귀 분석을 3단계로 진행한다. 단계적 회귀분석의 순서는 다음과 같다.
step1: Y = X1 step2: Y = X1 + X2
step3: Y = X1 + X2 + (X1 × X2)
Y = 종속변수 (OCB, 정서적 조직몰입, 이직의도)
X1 = 독립변수 (온라인 네트워크 활동, 오프라인 네트워크 활동) X2 = 조절변수 (성격특성Big5)
다음과 같은 단계적 절차를 바탕으로 1단계에서 사회적 네트워크 활동을 온라 인 네트워크 활동과 오프라인 네트워크 활동으로 각각 독립변수로 적용하고, 정 서적 조직몰입, 이직의도를 종속변수 적용하고 분석하였다. 2단계에서는 1단계 회귀식 적용한 독립변수와 더불어 조절변수인 성격특성(Big)의 하위요인 친화성, 성실성, 외향성, 정서적 안정성, 개방성을 각각 회귀식에 투입하여 분석을 하였 고, 3단계에서는 2단계 회귀식에 추가로 독립변수와 조절변수 간의 상호적용항을 추가하여 각각의 종속변수에 미치는 영향에 대해서 조절회귀분석을 실시하였다.
보편적으로 조절효과의 유의성 여부는 2단계의 R²값과 3단계의 R²값이 변화량을 살펴보고 이 값이 통계적으로 유의하게 변화하였다면 조절효과가 있는 것으로 볼 수 있다.
가설3은 사회적 네트워크 활동(온라인, 오프라인 네트워크 활동)과 정서적 조 직몰입간의 Big5 성격특성의 조절효과를 확인하기 위한 것이다. 분석결과는 <표
Ⅳ-7>과 <표 Ⅳ-8>로 제시되었다. 우선 온라인 네트워크 활동과 정서적 조직몰 입 사이에 정서적 안정성이 정서적 조직몰입에 미치는 영향에 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 정서적 안정성의 조절효과는 음(-)의 방향으로 나타나 있어서, 이는 정서적 안정성이 낮은 사람일수록 온라인 네트워크 활동이 정서적 조직몰 입에 미치는 영향력의 기울기가 크다는 것을 의미한다. 한편 오프라인 네트워크 활동과 정서적 조직몰입간의 Big5 성격특성의 조절효과는 <표 Ⅳ-8>에 제시된 바와 같이 유의한 효과가 없는 것으로 나타났다. 따라서 가설 3은 부분채택 되었 다.
회귀
회귀
가설 4는 사회적 네트워크 활동(온라인, 오프라인 네트워크 활동)과 이직의도 간에 Big5 성격특성의 조절효과를 규명하기 위한 것이다. 분석결과표는 <표 Ⅳ -9>와 <표 Ⅳ-10>에 제시되었다. 온라인 네트워크 활동과 이직의도 사이에 친 화성, 외향성, 정서적 안정성, 개방성이 이직의도에 미치는 영향에 조절효과가 있 는 것으로 나타났다. 정서적 안정성의 조절효과는 양(+)의 방향, 나머지 친화성, 외향성, 개방성의 조절효과는 음(-)의 방향으로 나타났다. 이는 정서적 안정성은 낮은 사람일수록, 친화성, 외향성, 개방성은 높은 사람일수록 온라인 네트워크 활 동이 이직의도에 미치는 영향력의 기울기가 크다는 것을 의미한다. 오프라인 네 트워크 활동과 이직의도간의 Big5 성격특성의 조절효과는 <표 Ⅳ-10>에서 제시 된 바와 같이 유의한 조절효과를 갖고 있지 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 4는 부분채택 되었다.
회귀
회귀
Ⅴ. 결 론
1. 연구결과의 요약 및 시사점
1) 연구결과의 요약
본 연구에서는 조직 내 네트워크 활동을 오프라인 네트워크 활동으로, 조직 외 네트워크 활동은 온라인 네트워크 활동으로 구분지어 조직몰입, 이직의도에 미치 는 영향을 확인하고자 하였고, 대상유사성이론에 따라 오프라인 네트워크 활동이 결과변인에 미치는 영향이 더 클 것이라 생각되어 Big5 성격특성을 조절변인으 로 선정하여 개인의 특성에 따라 사회적 네트워크 활동이 결과변인에 미치는 차 이에 대해서 확인해보았다.
가설1과 가설2는 온라인, 오프라인 네트워크가 각각의 결과변수(정서적 조직몰 입, 이직의도)에 미치는 영향에 대한 인과관계를 확인하는 가설이고, 가설3과 가 설4가 조절변인인 Big5 성격특성이 독립변인과 종속변인 사이에서의 조절효과를
가설1과 가설2는 온라인, 오프라인 네트워크가 각각의 결과변수(정서적 조직몰 입, 이직의도)에 미치는 영향에 대한 인과관계를 확인하는 가설이고, 가설3과 가 설4가 조절변인인 Big5 성격특성이 독립변인과 종속변인 사이에서의 조절효과를