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Ⅲ. 연구 방법

5. 자료 분석

연구 문제 1의 분석에는 SPSS for Windows 23.0 for Windows 프로그램을 이용 하여 기술통계(평균, 표준편차, 빈도, 백분율) 분석을 실시하였다. 연구 문제 2~5의 분석에서는 이 연구의 종속 변인인 특성화고등학교 교사의 직무소진에 영향을 미치 는 개인 및 조직 변인의 위계적인 자료의 속성을 고려하여 HLM 6.8 for Windows 프로그램을 이용한 위계적 선형모형 분석을 실시하였다. 통계 처리시 유의 수준은 p<.05과 p<.01을 기준으로 설정하였다.

가. 무선효과 일원변량분석

위계적 선형 분석의 첫 단계인 무선효과 일원변량분석(One-Way ANOVA with Random Effects)은 집단 내 모형과 집단 간 모형에 독립 변인을 투입하지 않고, 종 속 변인인 직무소진과 집단 구분만 있는 최소 모형이다. 이는 특성화고등학교 교사의 직무소진 변량을 집단 내 및 집단 간 변량으로 분할하고, 집단 내 상관계수(ICC;

Intra-class Correlation Coefficient) 도출을 통해 직무소진이 학교별로 차이가 있는 지를 구명하기 위해 설정하였다.

1) 1수준 모형(집단 내 모형)



=



+





~ N(0,

)



:

j번째 집단 I번째 교사의 직무소진 값



:

j번째 집단에서 응답한 직무소진 평균



:

j번재 학교 I번째 교사의 무선오차(random error)

:

집단 내 변량

2) 2수준 모형(집단 간 모형)



=



+





~ N(0,



)



:

j번재 학교 전체 평균의 함수 값



:

직무소진 전체 평균



:

j번재 학교의 무선효과(random effect)



=



:

집단 간 변량

3) 통합모형



=



+



+





:

고정효과



,



:

무선효과(random effect)

4) 집단 내 상관(ICC)

ICC =



/ (



+

)



:

집단 간 변량

:

집단 내 변량

나. 무선효과 회귀계수 모형

무선효과 회귀계수 모형(Random-Coefficients Regression Model)은 직무소진에 대한 개인 변인의 평균 효과를 구명하기 위한 모형으로, 1수준 모형(집단 내 모형)에 개인 변인을 투입하고, 2수준 모형(집단 간 모형)에는 변인을 투입하지 않았다. 또한,

두 모형 간의 집단 내 변량 변화량과 무선효과 일원분산분석모형의 집단 내 변량 추 정치 간의 비교를 통해 직무소진의 집단 내 변량에 대한 개인 변인의 설명량을 산출 하였다. 1수준 모형(집단 내 모형)에서 는 교정된 집단의 평균값으로, 변인은 집 단 평균 집중화(group mean centering)로 교정된 값을 활용하였다. 이를 수식으로 나타내면 아래와 같다.

1) 1수준 모형(집단 내 모형)



=



+

(교직 경력)

+

(능동적 교직 선택 동기)

+

(교사 효능감)

+

(업무량)

+

(역할 갈등)

+

(직무 스트레스)

+

(회복 탄력성)

+



(

직무 만족) + 

2) 2수준 모형(집단 간 모형)



=



+





~ (N,



)



=



+



for q = 1, 2, 3, [...], 8

다. 절편기울기-결과 모형

절편기울기-결과모형(Intercepts-and Slopes-as-Outcomes Model)은 조직 변인 의 효과와 개인 및 조직 변인의 상호작용 효과를 구명하기 위한 모형이다.

직무소진에 대한 조직 변인의 순수 효과를 구명하기 위해 1수준 모형(집단 내 모형)에 개 인 변인을 투입하지 않고, 2수준(집단 간 모형)에 조직 변인을 투입하였다. 또한, 모형의 간 결화, 무선효과 검증을 위한 최소한의 자유도 확보를 위해 집단 간 기울기 차이의 주된 관심 이 아닌 변인들의 회귀계수 오차(~)는 0으로 고정하여 모형을 설정하였다. 또한, 두 모형 간의 집단 간 변량 변화량과 집단 간 변량 추정치 간의 비교를 통해 직무소진의 집단

간 변량에 대한 조직 변인의 설명량을 산출하였다. 이를 수식으로 나타내면 아래와 같다.

1) 1수준 모형(집단 내 모형)



=



+





~ N(0,

)

2) 2수준 모형(집단 간 모형)

 = 

+

(취업률 변화) + (특성화 추진) + (학교 설립 유형) + (학교 규모) + (학업중단률) + (교장의 감성적 리더십) +

(친화적인 조직문화) + (동료교사 지지) + 

 : j번째 집단 I번째의 직무소진의 값

 : j번째 집단의 직무소진 값의 평균



=

: 직무소진의 집단 내 변량

 : 전체 표본의 직무소진 값의 평균

 : 조직 변인의 평균 기울기



=

 : 집단 내 변량

다음으로 개인 및 조직 변인의 상호작용 효과를 구명하기 위해 회귀계수(기울기)가 조직별로 유의한 차이가 나타나는 개인 변인을 대상으로 조직 변인과의 상호작용을 분석하였다. 이를 위해 1수준 모형(집단 내 모형)에는 개인 변인(업무량, 역할갈등, 직무 스트레스, 회복 탄력성)을 투입하고, 2수준 모형(집단 간 모형)에는 Y절편 값으 로 학교별로 유의한 차이가 나타난 조직 변인(취업률 변화, 학교 설립 유형, 특성화 추진, 동료교사 지지)을 투입하였다. 또한, 개인 변인 통제 후 직무소진의 집단 간 변 량에 대한 조직 변인의 설명량을 산출하였다. 이를 수식으로 나타내면 아래와 같다.

1) 1수준 모형(집단 내 모형)



=



+

(교직 경력)

+

(능동적 교직 선택 동기)

+

(교사 효능감)

+

(업무량)

+

(역할 갈등)

+

(직무 스트레스)

+

(회복 탄력성)

+



(

직무 만족) + 



~ N(0,

)

2) 2수준 모형(집단 간 모형)

 = 

+

(취업률 변화)

+

(학교 설립 유형)

+

(특성화 추진)

+

(동료교사 지지)

+





=



+





=



+





=



+





=



+

(취업률 변화)

+

(학교 설립 유형)

+

(특성화 추진)

+

(동료교사 지지)

+





=



+

(취업률 변화) + (학교 설립 유형) + (특성화 추진) +

(동료교사 지지)

+





=



+

(취업률 변화) + (학교 설립 유형) + (특성화 추진) + (동료교사 지지)

+





=



+

(취업률 변화)

+

(학교 설립 유형)

+



(

특성화 추진)

+

(동료교사 지지)

+





=



+



관련 문서