자료 수집

가. 예비조사

이 연구에서는 예비조사를 통해 문항을 수정, 확정한 뒤 본 조사를 실시하였 다. 예비조사와 본 조사는 모두 온라인 설문조사 도구인 모아폼을 활용하여 진행 하였다. 먼저 예비조사는 그 목적이 탐색적 요인 분석이라는 점을 감안하여 예비 조사의 표본 개수는 요인 분석을 위해 필요한 표본 개수를 기준으로 판단했다.

절대적 표본 개수로 요인 분석의 적정 표본 개수를 제시하는 학자들도 있으 나(Comrey & Lee, 1992; MacCallum, Widaman, Zhang, & Hong, 1999에서 재인 용), 요인 분석을 실시할 관찰 변인 개수를 기준으로 제시한 학자들도 있다.

Cattell(1978)은 분석하고자 하는 관찰 변인의 3∼6배, Gorsuch(1983)는 5배, Everitt(1975)는 10배를 제시하였다(Mundfrom, Shaw, & Ke, 2005에서 재인용).

하지만 전술한 연구들보다 최근 연구(de Winter, Dodou, & Wieringa, 2009;

MacCallum, Widaman, Zhang, & Hong, 1999; MacCallum, Widaman, Preacher,

& Hong, 2001)에서는 탐색적 요인 분석에 필요한 표본의 크기가 관찰 변인의 개 수에 의해서만 결정되는 것은 적절하지 않으며, 공통분산 또는 평균 요인 적재 치, 요인의 개수, 관찰 변인의 개수를 종합적으로 고려해야 한다는 논의가 진행 되고 있다. 특히 de Winter 외(2009)는 단어 그대로 탐색적 목적으로 활용되는 탐색적 요인분석의 경우, 평균 요인 적재치와 관찰 변인의 개수를 요인의 개수 로 나눈 값이 크다면 50개 미만의 작은 표본으로도 큰 왜곡 없이 요인 분석을 실시할 수 있다고 주장하였다. 특히 단일 요인, 5개 이상의 문항으로 구성된 경 우 10개 미만의 표본으로도 탐색적 요인 분석 결과는 왜곡되지 않았다. 구체적 인 시뮬레이션 결과는 [부록 7]에 제시하였다.

이처럼 de Winter 외(2009)의 연구에 따르면, 평균 요인 적재치가 .7∼.8 이 상으로 충분히 큰 경우에는 50개 미만의 표본을 확보하더라도 요인 분석의 결과 가 크게 왜곡되지 않는다. 이는 다른 연구(MacCallum et al., 1999; MacCallum et al., 2001)에서도 입증된 결과로, 수집된 관찰변인들 간의 공통분산이 크면 60개

의 표본만 확보하더라도 400개의 표본을 수집하여 분석한 결과와 크게 다르지 않은 것으로 보고되었다. 이 연구에서는 탐색적 요인 분석에서 각 문항 별 삭제 기준으로 요인 적재치가 .7이상일 것을 가이드라인으로 삼고 있다. 따라서 평균 요인 적재치 역시 .7을 상회할 것으로 기대할 수 있다. 이를 종합하여, 이 연구 의 예비조사에서는 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동, 팀 경계 확장 행동 에 응답한 50∼60개의 표본, 성과와 시장과 고객에 대한 민첩한 대응에 응답한 10∼20개의 표본을 확보하는 것을 목표로 진행하였다.

예비조사의 목적은 본 조사에서 사용할 측정 도구의 요인 구조와 문항을 확 정짓는 것이다. 본 조사의 대상이 되는 초기 스타트업의 표집이 쉽지 않다는 점 을 고려하여 초기 스타트업 일부를 포함하되, 초기 스타트업과 목적, 연령, 규모, 조직의 분화 면에서 유사한 특징을 가진 국내 대기업의 사내 스타트업, 국내 엑 셀러레이터의 팀을 대상으로 예비조사를 실시했다. 사내 스타트업 또는 엑셀러 레이터의 경우, 팀이므로 ‘회사’가 아닌 ‘팀’으로 참조하여 문항을 구성하 였으며, ‘창업가’ 대신 ‘팀 리더’라는 표현을 사용하였다. 초기 스타트업인 경우 ‘창업가’와 ‘우리 회사’라는 표현을 사용하였다.

예비조사는 2019년 9월 30일부터 2019년 10월 5일까지 6일간 진행하였다.

사내벤쳐팀 리더 3명, 엑셀러레이터사의 팀장 10명, 스타트업의 창업가 또는 경 영진 18명, 사내벤쳐팀 구성원 5명, 엑셀러레이터사의 구성원 25명, 스타트업 구 성원 16명이 응답하여 총 리더용 31개, 구성원용 51개, 총82개의 자료가 수집되 었다. 이 중 상위 2.5%, 하위2.5%에 해당하는 이상치와 결측치를 제외하였다. 변 인 별로 포함되는 자료의 개수가 상이하기 때문에 제거된 이상치와 결측치는 측 정 도구 부분에서 기술하였다. 예비조사는 팀 수준 분석이 아니므로 탐색적 요 인 분석과 신뢰도 검증을 실시하였다.

나. 본 조사

예비조사 이후 수정된 도구를 활용하여 2019년 10월7일부터 10월25일까지

본 조사를 진행하였다. 사전에 정의한 초기 스타트업의 정의를 바탕으로 ‘10명 이내, 설립 5년 이내, 조직이 분화되지 않은 신생 소기업’을 대상으로 하였다.

조사 진행에 앞서 각 대상의 조건 충족 여부를 확인하였다. 이 연구에서는 비확 률표집 중 유의 표집 방법을 사용하지만 대표성을 높이기 위하여 정부등록 액셀 러레이터의 CEO, 민간 액셀러레이터의 CEO, TIPS, 스타트업에게 입주 공간을 제공하는 프로그램 운영자를 통해 자료를 수집하였다.

본 조사 대상인 초기 스타트업들에게는 설문을 통해 수집된 각 스타트업의 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동, 팀 경계 확장 행동, 성과에 대한 진단 결과를 제공할 것을 약속하고 참여를 독려하였다. 이는 연구에 참여하는 스타트 업들에게 커피 쿠폰, 상품권 등의 일시적인 금전적 인센티브보다 실질적으로 경 영에 기여할 수 있는 진단 보고서를 제공하는 것이 더욱 큰 도움을 줄 수 있다 고 판단하였기 때문이다. 스타트업들에게 제공한 보고서의 샘플은 [부록10]에 제 시하였다. 이 연구의 특성상 창업가용과 구성원용 설문지가 별도로 존재하기 때 문에 직접 해당 스타트업을 방문하여 자료를 수집하거나, 유선 통화 또는 이메 일을 통해 전 구성원들에게 설문의 취지와 방법을 다시 한 번 설명하였다. 자료 를 방문 수집한 경우에는 스타트업 대표, 구성원들과 추가 인터뷰를 진행하였다.

인터뷰는 분석 결과를 심층적으로 해석하는 과정에 활용하였다.

이 연구는 팀 수준의 연구로, 다중회귀분석과 경로분석을 사용하여 가설적 모형을 분석하였다. 먼저 다중회귀분석을 위해 적절한 표본의 개수에 대한 학자 들의 의견은 주로 독립 변인을 기준으로 제시된다. Howell(2009)은 다소 관대한 기준인 독립변인+40개의 표본을 요구하고 있다. Harell(2015)은 분산이 작은 경우 필요한 표본의 개수는 독립변인의 10배, 분산이 큰 경우 필요한 표본의 개수는 독립변인의 20배라고 주장하였다. Tabachnick과 Ullman(2007)는 최소 독립 변인 의 5배, 최대 독립 변인의 20배의 표본이 필요하다는 기준을 제시했다. Hair, Black, Babin 및 Anderson(2014)은 표본 개수 결정의 절대적 기준은 존재하지 않 지만 독립 변인의 10배수 정도가 합리적인 기준이라고 제안하였다. 이 연구에서 가장 많은 독립변인이 투입된 모형은 팀 학습 행동이 스타트업 성과에 미치는

영향에서 팀 경계 확장 행동의 조절 효과를 검증하는 가설5이다. 이 때 독립변 인은 3개로 Howell의 기준을 적용하면 43개(독립변인+40), Tabachnick과 Ullman(2007)을 적용하면 15∼60개(독립 변인의 5∼20배), Harell(2015)의 기준을 적용하면 3개(독립변인의 10배)∼60개(독립변인의 20배)의 표본을 필요로 한다.

연구자 n:q (n=표본 크기, q=추정하고자 하는 모수의 개수)

Bentler & Chou (1987) 5:1

Jackson(2001); Jackson(2003) 20:1

Klein (2011) 20:1이면 이상적, 10:1이면 현실적

Kenny (2014) 20:1이라는 비율은 비현실적

Tanaka (1987) 20:1

자료: 김수영(2016)

<표 Ⅲ-17> 구조방정식 모형의 적절한 표본 크기에 대한 논의

경로분석을 위한 적절한 표본 크기는 구조방정식에서 요구하는 기준과 유사 하다. 김수영(2016)은 구조방정식 모형을 사용할 때 표본의 크기를 결정하는 것 이 쉽지 않다는 것을 전제하면서, 여러 학자들(Bentler & Chou, 1987; Jackson, 2001; Jackson, 2003; Kenny, 2014; Klein, 2011; Tanaka, 1987)의 견해를 종합적으 로 제시하였다. 이 연구에서는 부분 매개효과 검증을 위해 경로분석을 사용하며 이 때 추정하는 모수의 개수는 독립 변인의 분산 1개, 3개의 변인을 연결하는 경로계수 3개, 매개변인과 종속변인의 설명 오차의 분산 2개, 총 6개이다. 따라 서 경로분석을 위해 필요한 적절한 표본의 개수는 최소 30개(5:1)이며, 최대는 학 자들의 기준에 따라 60∼120개(10:1∼20:1)이다.

이상의 선행 연구에서 제시한 기준을 종합하면 이 연구에 필요한 표본은 최소 30개∼120개다. 이 연구의 대상이 초기 스타트업 창업가와 구성원 전체가 응답한 것이 하나의 표본이라는 현실적인 여건을 고려하여 60개를 최종 분석 대상으로 설 정하였다. <표Ⅲ-18>에 제시한 것처럼, 60개의 표본은 가설4를 제외한 모든 가설 검 증을 위해 요구되는 최대 표본수를 충족하는 기준이다. 가설4의 경우에도 추정 모 수의 20배의 표본수가 필요하다는 주장(Jackson, 2001; Jackson, 2003; Tanaka, 1987) 도 있으나, 보다 최근 연구(Kenny, 2014)에서는 추정하고자 하는 모수의 20배의 표

본을 확보한다는 것은 비현실적이라는 비판도 있었다. Klein(2011)은 모수의 20배수 표본을 확보하면 이상적이지만, 10배수를 확보하면 현실적이라고 언급하였다.

가설 분석방법 독립변인/

모수 개수 최소 표본수 최대 표본수

가설1 단순 회귀분석 독립변인 1개 10개 (독립변인 10배) 20개 (독립변인 20배) 가설2 단순 회귀분석 독립변인 1개 10개 (독립변인 10배) 20개 (독립변인 20배) 가설3 단순 회귀분석 독립변인 1개 10개 (독립변인 10배) 20개 (독립변인 20배)

가설4 경로분석 모수 6개 30개 (모수 5배) 60∼120개

(추정모수의 10∼20배) 가설5 다중 회귀분석 독립변인 3개 30개 (독립변인 10배) 60개 (독립변인 20배)

<표 Ⅲ-18> 이 연구의 가설 검증을 위해 필요한 최소 · 최대 표본의 개수

설문에 응답한 147개의 스타트업 중 대표만 응답한 29곳, 구성원만 응답한 24곳, 대표와 구성원 일부만 응답한 9곳, 창업가들로만 구성된 창업팀 5곳, 총67 개를 제외한 80개사, 409명의 특징은 <표Ⅲ-19>, <표Ⅲ-20>, <표Ⅲ-21>과 같다.

먼저 개인 수준에서 표본의 특징을 분석하였다. 대부분의 창업가들은 이번 창업이 최초이거나(73.3%), 두 번째인 것으로 나타났다(20%). 총 경력의 경우, 5 년 이상 경력자(23.3%)와 10년 이상 경력자(38.9%)가 전체의 절반 이상을 차지하 였다. 남성이 80%였으며, 여성은 20%로 나타났다. 20대는 26.7%, 30대는 42.2%, 40대는 25.6%로, 창업가의 연령대는 비교적 고르게 분포하였다. 절반에 가까운 창업가가 학사학위 소지자(42.7%)였으며, 석박사급 인력도 41.6%로 나타났다.

대상 특징 빈도 백분율 (%)

대상 특징 빈도 백분율 (%)

대상 특징 빈도 백분율 (%)