자료 분석

품질분임조 구성원을 대상으로 성과와 관련 변인의 가설적 구조관계를 분석하고자 SPSS for Windows 18.0 프로그램을 이용하여 기술통계(평균, 표준편차, 빈도, 백분율) 분석과 AMOS 18.0을 사용하여 구조방정식 모형을 검증하며, 통계적 유의수준은 5%로 설정하였다. 구조방정 식 모형은 이론적 모형을 검증하고 개발하는데 정합한 방법이다(Anderson & Gerbing, 1988).

구조방정식 모형 분석을 위해 다음과 같은 절차로 진행하였다.

첫째, 이 연구에서 수집된 자료는 분석을 정교화하기 위하여 이상치를 제거하였다. 이때 응 답을 거부하거나 생략한 개체에 대해서는 분석에서 무조건 제거하는 목록삭제(Listwise Deletion) 방법을 사용하였다. 그리고 Amos 18.0 프로그램에서 제공하는 마하라노비스 거리 (mahalanobis distance)분석을 활용하여 이상치(outlier)를 제거하였다. 마하라노비스 거리는 개 별 사례의 점수와 표본평균과의 다변량 거리를 의미하며 대규모의 표본에서 마하라노비스 거리

제곱(D²)은 변수의 수와 동일한 자유도를 갖는 χ²통계량으로 해석할 수 있다(배병렬, 2009).

둘째, 구조방정식 모형의 입력자료의 정규성을 검토하였다. 정규성은 일변량 정규성 (uni-variate normality)과 다변량 정규성(multi-variate normality)의 두 수준에서 이루어지는데, 일변량 정규성을 검토하는데 있어서는 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 활용하였다. 왜도는 자료의 대칭성 정도를 나타내며, 첨도는 정규분포곡선에 대해 분포의 중간 또는 꼬리에 있는 점수의 비율이 상대적으로 어떠한 수준인가를 의미한다(배병렬, 2009). 각각의 관찰변인의 왜도 는 3, 첨도는 8을 넘을 경우 일변량 정규성을 만족시키기 못하는 것으로 판단하고(배병렬, 2009), 다변량 정규성은 자유도(df) 2의 χ²분포를 따르는 다변량 첨도지수(multivariate kurtosis) 를 활용하여 첨도지수가 5.99을 넘으면 다변량 정규성을 확보시키지 못하는 것으로 판단한다 (김계수, 2007). 자료가 비정규성을 나타날 때 안정적인 부트스트래핑을 활용하여 모수를 추정 하였다. 부트스트래핑을 하기 위해서는 원자료를 활용하였다(배병렬, 2009).

셋째, 이 연구에 사용되는 변인은 사전 지식이나 이론적 결과를 바탕으로 가설형식으로 모형 화 하였으므로 확인적 요인분석을 활용하였다. 구조방정식 분석은 잠재변인 사이의 영향관계에 대해 설정한 가설을 검증하기 위한 것이다.

넷째, 구조방정식 모형 분석에서는 2단계 접근법에 의해 인과모형 분석을 실시하는데, 제1단 계에서는 요인과 변인의 관계를 타내는 측정모형에 대한 신뢰성과 타당성을 확인하고, 제2단계 에서는 연구자가 설정한 가설적 연구모형이 경험적 자료에 기준하여 적합한 정도를 검증하기 하기 위해 다음과 같은 적합도 지수를 활용하여 평가하였다(<표 Ⅲ-17> 참조). 적합도 지수는 일반적으로 절대적합지수와 증분적합지수가 있고 이들로부터 가설로 설정한 인과모형의 결과를 결정하였다. 연구모형이 표본공분산행렬을 어느 정도 예측하는지 측정하는 절대적합지수로는 적합도지수(GFI), 조정된적합지수(AGFI), 근사차오차평균제곱근(RMSEA) 등이 활용된다. 연구모 형이 기초모형에 비해 어느 정도 향상되었는지 보여주는 증분적합지수로는 표준적합지수(NFI), 비표준적합지수(NNFI), 비교적합지수(CFI) 등을 사용하며, 모형이 적합도에 도달하기 위해 추정 모수와 자유도 간의 관계를 고려한 간명적합지수로는 간명표준적합지수(PNFI)를 활용하였다.

다섯째, 매개효과의 통계적 유의성을 검증하기 위하여 AMOS 18.0 프로그램에서 제공하는 부트스트래핑을 활용할 예정이다. 매개효과의 통계적 유의성 검증에는 Sobel과 부트스트래핑이 일반적으로 활용되나, Sobel 검증보다 자료의 정규성이 확보되지 않아도 안정적으로 사용할 수 있는 부트스트래핑의 결과를 참고하는 것이 바람직하다(배병렬, 2009). 연구 가설과 관련하여 각 변인간 존재하는 경로의 유의도와 설명력은 경로계수의 추정치와 t값을 통해 검증하였다.

여섯째, 이 외에 품질분임조 구성원의 개인성과, 혁신활동, 지식교류 및 지식축적 수준을 파 악하기 위하여 SPSS 18.0을 활용하여 평균, 표준편차, 빈도, 백분율 등의 기술적 통계치를 분석 하였다.

구 분 적합도 지수 판단기준 출처

절대 적합지수

^ p>.05 참조용

GFI(적합도지수) 0.9이상 Bentler & Bonett(1980) AGFI

(조정된적합지수) 0.9이상 Bentler & Bonett(1980)

RMSEA (근사차오차평균제곱근)

< 0.05 : 양호

< 0.08 : 괜찮음

< 0.10 : 보통

> 0.10 : 나쁨

Bentler(1990), Brown & Cudeck(1993)

증분 적합지수

NFI

(표준적합지수) 0.9이상 Joreskog & Sorbom(1984) (비표준적합지수)NNFI 0.9이상 Bentler(1990),

Tucker & Lewis(1973) (비교적합지수)CFI 0.9이상 Steiger & Lind(1980)

간명적합지수 PNFI

(간명표준적합지수) 0.6이상 James Mulaik &

Brett(1982)

<표 Ⅲ-17> 적합도 지수비교 및 판단기준

변인 빈도 백분율(%) 비 고