본 연구는 2016년도 J도에서 생활체육에 참여하는 생활체육인 343명을 연구 대상으로 선정하였다. 연구대상자의 표집은 유목적 표집방법(purposive sampling)을 이용하였으며, 질문지는 총 380부 중 불성실한 응답자료 37부를 제외한 343부의 자료를 최종 분석에 활용하였다. 연구대상자의 일반적 특성은
<표 2>에 제시하였다. 성별은 남자 253명(73.8%), 여자 90명(26.2%)이며, 연령 은 20대 195명(56.9%), 30대 102명(29.7%), 40대 37명(10.8%), 50대 9명(2.6%) 나타나고 있다. 또한 종목은 농구 168명(49%), 배드민턴 71(20.7%), 에어로빅 34명(9.9%), 보디빌딩 29명(8.5%), 마라톤 41명11.9%) 이며, 경력은 6개월 미만 31명(9%), 6개월∼1년 24명(7%), 1년∼1년6개월 24명(7%), 1년6개월∼2년 미만 20명(5.8%), 2년 이상 244명(71.1%)이고, 빈도는 거의 하지 않음 3명(0.9%), 한 달에 1∼2회 27명(7.9%), 1주 1∼2회 156명(45.5%), 1주 3∼4회 99명(28.9%), 매일 58명(16.9%)으로 나타났으며, 시간은 30분 미만 2명(0.6%), 30분∼1시간 26명(7.6%), 1시간∼1시간30분 133명(38.8%), 1시간30분∼2시간 74명(21.6%), 2 시간 이상 108명(31.5%)으로 나타났다.
표 2. 연구대상자의 일반적 특성
1) 운동 목표내용
4.132 1.530 .818 .614 .542 45.912 17.002 9.088 6.826 6.018 45.912 62.913 72.002 78.828 84.846
신뢰도(Cronbach's Alpha) .868 .863 .849 .881 .794
KMO 측도 = .857
Bartlett의 구형성 검정치, χ²=3896.027, df=171, p<.000
표 4. 운동 목표내용의 타당도 및 신뢰도 분석결과
2) 기본적 심리욕구
신뢰도(Cronbach's Alpha) .867 .822 .764
KMO 측도 = .897
Bartlett의 구형성 검정치, χ²=2250.877, df=91, p<.000
표 5. 기본적 심리욕구의 타당도 및 신뢰도 분석결과
3) 주관적 웰빙
주관적 웰빙의 측정도구는 서은국과 구재선(2011)이 개발한 단축형 행복척도 (Concise Measure of Subjective Well-Being: COMOSWB)를 사용하였다. 이 질 문지는 삶의만족, 긍정정서, 부정정서의 3가지 요인으로 구성되었으며, 설문문항
신뢰도(Cronbach's Alpha) .773 .826 .781
KMO 측도 = .831
Bartlett의 구형성 검정치, χ²=1359,654 df=36, p<.000
표 6. 주관적 웰빙의 타당도 및 신뢰도 분석결과
본 연구의 자료 수집은 2015년 12월 1일부터 2016년 8월 17일까지 이루어졌 으며, 자료 수집을 위해 연구자가 직접 체육현장을 찾아가 생활체육참가자에게 연구의 취지를 설명하고 동의를 구하였다. 또한 직접 질문지를 배부한 후 응답 요령 등의 부차적인 설명을 하였으며 비밀보장에 대한 내용을 강조하였다. 설 문 참여자들은 자기평가기입법(self-administration method)으로 질문지를 작성 하였으며, 질문지를 완료하는 시간은 대략 15분의 시간이 소요되었다. 총 배부 된 설문지는 380부였으며, 완성된 질문지는 그 자리에서 즉시 회수하였다. 총 380부 중 불성실한 응답자료 37부를 제외한 343부의 자료를 최종 분석에 활용 하였다.
수집된 자료는 SPSS 18.0, SPSS Process Macro를 사용하여 연구목적에 맞 게 다음과 같이 분석하였다.
첫째, 측정도구의 요인구조를 알아보기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였 다.
둘째, 내적 일치도를 기준으로 측정도구의 신뢰도를 검증하기 위해 Cronbach 의 ɑ값을 산출하였다.
셋째, 운동 목표내용, 기본적 심리욕구만족 및 주관적 웰빙 변인간의 인과관 계를 알아보기 위하여 상관관계 분석과 위계적 회귀분석을 실시하였다.
또한 매개변인의 효과를 검증하기 위하여 PROCESS for SPSS(V.2.13)방법 을 사용하여 부트스트래핑(bootstrapping)을 실시하였다.
넷째, 모든 분석에서 유의 수준은 ⍺=.05로 설정하였다.
부트스트래핑 방식은 표본분포의 정규성을 가정하지 않고 일종의 통계적 모 의실험 절차를 통하여 대규모의 가상적 무선표본을 만들어서 각각에 대해 매 개효과의 유의성을 확인함으로써 매개효과의 존재가 통계적 무선 오차에 의한
결과가 아님을 확인하는 것이다(Shrout & Bolger, 2002). 본 연구에서는 부트 스트래핑으로 재 추출된 표본수는 5,000개로 정하였고, 95% 신뢰구간에서 구한 매개효과 계수의 하한값과 상한값은 0을 포함하고 있지 않으면, 매개효과는 통 계적으로 유의하다고 해석하였다.