연구 방법

(1) 희망(hope)

요인 문항 요인적재치

공통분 신뢰도

1 2

희망

주도사고

주도사고9. .843 .027 .712

.666

.747 주도사고10. .706 .216 .546

주도사고12. .678 .204 .502

경로사고

경로사고4. .129 .808 .670 경로사고1. .049 .748 .562 .665 경로사고6. .313 .574 .428 경로사고8. .465 .487 .453

고유치 2.800 1.072

공통분산% 39.994 15.317 누적분산% 39.994 55.310

KMO 측도=.757

Bartlett의 구형성 점검, Approximate ^=345.078, df=21, p=<.001 표 2. 희망 척도의 요인분석 및 신뢰도 검증 결과

그림 12. 희망척도에 대한 확인적 요인분석 결과

선수들의 희망을 측정하기 위하여 Snyder와 그의 동료들(1991)에 의해 개발된 자기보고 식 희망척도(Dispositional Hope Scale)를 번안하여 사용하였다. 이 척도는 개인의 기질적인 특성을 통해 희망을 측정하는 도구로서, 경로사고 4문항(1, 4, 6, 8번), 주도사고 4문항(2, 9, 10, 12번), 허위문항 4문항(3, 5, 7, 11번)의 총 12문항으로 구성되어 있다. ‘전혀 그렇지 않다’(1)점에서 ‘매우 그렇다’(4점)의 4점 Likert 평정척도를 사용하였으며, 본 연구에서는 선행연구(Curry, Snyder, Cook, Ruby, & Rehm, 1997; Gustafsson, Skoog, Podlog, Lundqvist, & Wagnsson, 2013)를 바탕으로 희망의 합성점수(Composite Score)를 사용하였

다. 요인구조의 타당도를 확보하기 위하여 주성분분석(principal component analysis)과

번), 전념(5-8번), 활력(9-12번), 열광(13-16번)의 총 16문항의 4개 요인으로 구성되어 있으며, 5점 Likert 평정척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=항상 그렇다)를 이용하여 측정하였다.

본 연구에서는 선행연구(오영택, 2017; Hodge, Lonsdale, & Jackson, 2009)를 바탕으로 운 동열의의 합성점수(Composite Score)를 사용하였다. 요인구조의 타당도를 확보하기 위하여 주성분분석(principal component analysis)과 Varimax 직교회전 방식을 이용한 탐색적 요인 분석 결과 열광 2문항이 제거되어 총 14문항으로 구성된 4개의 요인을 추출하였으며, Cronbach’s Alpha값으로 평가한 신뢰도 계수는 자신감 .884, 전념 .892, 활력 .890, 열광 .919로 나타났고, 운동열의의 합성점수에 대한 신뢰도 계수는 .942로 나타났다<표3 참조>.

탐색적 요인분석을 통해 추출된 4개의 요인구조를 실증하기 위하여 최대우도법에 의한 확인 적 요인분석결과, TLI값과 RMSEA값을 제외한 모든 적합도 지수들은 양호하게 나타났다(^

=168.029, df=71, p<.001, Q=2.367, IFI=.922, TLI=.899, CFI=.921, RMSEA=.105, 그 림13 참조).

(3) 의도적 연습

의도적 연습의 측정은 Vallerand, Magear, Elliot, Dumais, Demers & Rousseau(2008)가 사용한 문항을 양명환(2015)이 번안하고 수정한 도구를 사용하였다. 이 척도는 총 6문항의 단일요인으로 구성되어 있으며, 7점 Likert 평정척도(1=전혀 참여하지 않는다, 7=항상 참여

그림 13. 운동열의 척도에 대한 확인적 요인분석 결과

한다)를 이용하여 측정하였다. 주성분분석(principal component analysis)과 Varimax 직교회 전 방식을 이용한 탐색적 요인분석을 통해 1개의 요인을 추출하였으며, Cronbach’s Alpha값 으로 평가한 신뢰도 계수는 .889로 높게 나타났다<표4 참조>. 탐색적 요인분석을 통해 추 출된 1개의 요인구조를 실증하기 위하여 최대우도법에 의한 확인적 요인분석을 실시한 결과, Q값과 TLI, RMSEA값을 제외한 모든 적합도 지수들은 양호한 것으로 나타났다(^=43.058, df=9, p<.001, Q=4.784, IFI=.910, TLI=.847, CFI=.908, RMSEA=.174, 그림14 참조).

(4) 학습된 무기력(Learned helplessness)

학습된 무기력 척도는 박병기, 노시언, 김진아 및 황진숙(2015)이 개발한 학업무기력 척도 를 참고하여 운동 상황에 알맞도록 수정·보완하여 사용하였다. 학업무기력 척도는 4요인(통

요인 문항 요인적재치

공통분 신뢰도

1

의도적 연습

의도적 연습4 .846 .715

.889

의도적 연습3 .840 .706

의도적 연습1 .823 .678

의도적 연습5 .822 .676

의도적 연습2 .814 .663

의도적 연습6 .675 .456

고유치 3.894

공통분산% 64.894

누적분산% 64.894

KMO 측도=.871

Bartlett의 구형성 점검, Approximate ^=825.621, df=15, p=<.001 표 4. 의도적 연습 척도의 요인분석 및 신뢰도 검증 결과

그림 14. 의도적 연습 척도에 대한 확인적 요인분석 결과

제신념 결여, 학습동기 결여, 긍정정서 결여, 능동수행 결여), 16문항의 6점 Likert 척도로

.873, 운동동기 결여 .904, 긍정정서 결여 .926, 의도적 연습 결여 .907, 운동열의 결여 .864 로 나타났다<표5 참조>. 탐색적 요인분석을 통해 추출된 5개의 요인구조를 실증하기 위하 여 최대우도법에 의한 확인적 요인분석 결과 측정모형의 적합도 지수들은 양호한 것으로 나 타났으며(^=211.537, df=109, p<.001, Q=1.941, IFI=.935, TLI=.918, CFI=.934, RMSEA=.087, 그림15 참조), 학습된 무기력의 총합 점수에 대한 신뢰도 계수는 .956으로 나타났다.

그림 15. 학습된 무기력 척도에 대한 확인적 요인분석 결과 (5) 운동 탈진

운동탈진은 Raedeke & Smith(2001)의 운동선수탈진질문지(Athlete Burnout Questionnaire:

ABQ)를 한국어판으로 번안하여 본 연구의 목적에 맞도록 수정·보완하여 사용하였다. 이 척 도는 정서적/신체적 고갈(1-5번), 스포츠가치 저하(6-10번), 성취의식 감소(11-15번)의 3 요인으로 이루어진 총 15문항의 5점 Likert 척도로 응답하도록 구성되어 있으며, 11번과 15 번 문항은 역채점 문항이다. 점수가 높을수록 운동탈진이 높은 것을 의미하며, ‘느끼지 못한 다’(1점)에서 ‘항상 느낀다’(5점)의 5점 Likert 평정척도를 이용하여 측정하였다. 선행연구(오 영택, 2017; Lemyre, Hall, & Roberts, 2008)를 바탕으로 본 연구에서는 운동탈진의 합성점 수(Composite Score)를 사용하여 분석하였다. 요인구조의 타당도를 확보하기 위하여 주성분 분석(principal component analysis)중 직교회전 방식인 Varimax 방식을 이용한 탐색적 요인 분석 결과 스포츠가치 저하 3문항, 성취의식 감소 2문항이 제거되어 10문항으로 구성된 3개 의 요인을 추출하였다<표6 참조>. Cronbach’s Alpha 값으로 평가한 신뢰도 계수는 정서적/

신체적 고갈 .928, 스포츠 가치저하 .786, 성취의식 감소 .840으로 나타났으며, 운동탈진의

(2017)이 개발한 운동중단 의도 척도를 사용하였다. 이 척도는 10문항으로 구성된 단일 요 인으로 5점 Likert 평정척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)를 이용하여 측정하였다.

주성분분석(principal component analysis)중 직교회전 방식인 Varimax 방식을 이용한 탐색 적 요인분석을 실시하여 1개의 요인을 추출하였으며, Cronbach’s Alpha 값으로 평가한 신뢰 도 계수는 .959로 높게 나타났다<표7 참조>. 탐색적 요인분석을 통해 추출된 1개 요인구조 를 실증하기 위하여 확인적 요인분석을 실시한 결과 RMSEA값을 제외한 모든 적합도 지수 들은 양호한 것으로 나타났다(^=103.017, df=35, p<.001, Q=2.943, IFI=.924, TLI=.901, CFI=.923, RMSEA=.125, 그림17 참조).

요인 문항 요인적재치

공통분 신뢰도

1

운동중단 의도

중단의도6 .880 .775

.959

중단의도5 .874 .764

중단의도9 .874 .764

중단의도8 .879 .762

중단의도3 .868 .754

중단의도7 .852 .726

중단의도1 .841 .707

중단의도2 .839 .703

중단의도4 .833 .694

중단의도10 .819 .670

고유치 7.319

공통분산% 73.190

누적분산% 73.190

KMO 측도=.953

Bartlett의 구형성 점검, Approximate ^=2341.779, df=45, p=<.001 표 7. 운동중단 의도 척도의 요인분석 및 신뢰도 검증 결과

그림 17. 운동중단 의도 척도에 대한 확인적 요인분석 결과

3) 연구절차

연구 1의 자료 수집은 2017년 6월부터 8월까지 제주도에서 훈련하고 있는 고등부 이상의 엘리트 운동선수들을 대상으로 각 팀의 감독 및 코치의 도움을 받아 연구자가 경기장 및 훈 련장을 직접 방문하여 이루어졌다. 지도자와 선수들에게 연구의 취지를 설명하고 동의를 얻 어 질문지를 배부하였으며, 솔직한 응답을 얻기 위하여 응답 요령과 비밀보장에 대해 설명하 였다. 참여자들은 원하지 않을 경우 언제든지 조사를 중단할 수 있으며 이해가 안 되는 문항 에 대해서는 언제든지 질문할 수 있도록 하였고, 질문지의 완료 시간은 대략 15분 정도가 소 요되었다. 참여자들은 자기평가기입법으로 질문지를 작성하였으며, 완성된 질문지는 현장에 서 즉시 회수하였다. 총 300부의 질문지가 배부되었으나 반응고정화 현상을 보이거나 불성실 하게 응답한 것으로 판단되는 자료 48부를 제외하고 총 252명의 자료만을 최종 분석에 활용 하였다.

4) 자료 분석

연구 1의 자료 분석은 SPSS 18.0과 Amos 18.0, SPSS PROCESS Macro를 이용하여 연구 의 목적에 맞게 다음과 같이 분석하였다.

첫째, 자료의 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석(Frequency Analysis)을 실시하였다.

둘째, 측정도구에 대한 구성개념의 타당도를 검증하기 위하여 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis)과 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)을 실시하였고, 각 측정 도구의 신뢰도를 검증하기 위하여 Cronbach’s Alpha 값을 산출하였다.

셋째, 주요 변인들의 기술통계 및 Pearson’s 적률상관분석을 실시하였다.

넷째, 희망과 학습된 무기력, 의도적 연습과 운동중단 의도 간의 관계를 조사하고 운동열 의와 운동탈진의 매개효과를 분석하기 위하여 Hayes(2013)의 SPSS PROCESS Macro를 이 용하였다.

PROCESS Macro는 매개분석, 조절분석, 조건부 간접효과를 분석할 수 있는 프로그램으로, 연구 1에서는 76개의 모형 중 4번째 모형을 적용하여 매개효과 분석을 실시하였다. 매개효 과의 통계적 유의성 검증을 위해 부트스트래핑(bootstrapping)방법을 사용하였으며, 특정 X 변수를 독립변인으로 투입할 때 나머지 X변수는 통제변수로 지정하는 방식을 취해 분석하였 다. 부트스트랩 표본수는 10,000번을 사용하였고, 부트스트랩 신뢰구간은 95% 편의교정신뢰 구간(bias-corrected bootstrap confidence interval)을 이용하였다(Hayes, 2013).