가. 회귀분석에 대한 가정
대기업 근로자의 직무수행에 대한 자기효능감, 상사지원, 고용능력의 설명력을 검증하기 위하여 회귀분석에 대한 가정을 검토하였다. 다중회귀분석에서 예측검증 력을 확보하기 위해서는 종속변수가 양적변수이어야 하고 정규분포를 따르며, 잔 차의 등분산성과 상호 독립성이 만족되어야 한다. 정규분포가정은 정규확률도표 (P-P plot)를 이용하여 검토할 수 있는데, [그림 Ⅳ-1]과 같이 정규확률도표의 점들이 거의 45도 직선상에 위치하고 있을 경우 대체적으로 정규분포를 따른다고 해석할 수 있다.
[그림 Ⅳ-1] 직무수행의 정규확률도표
등분산성에 대한 검증은 잔차의 산점도를 통해 확인할 수 있으며, 표준화된 예 측치(ZPRED)와 표준화된 잔차(ZRESID)에 대한 잔차의 산점도에서 대체적으로 [그림 Ⅳ-2]와 같이 0을 중심으로 고르게 분포하고 있는 경우에 등분산성을 만 족한다고 볼 수 있다.
[그림 Ⅳ-2] 직무수행의 표준화잔차의 산점도
잔차 간의 상호 독립성은 Durbin-Watson 값이 2에 근접하는 경우 상호 독립 성 가정을 충족한다고 해석할 수 있다. Durbin-Watson 값이 0에 가까우면 양 의 상관관계, 4에 가까우면 음의 상관관계가 존재하는 것으로 판단한다. 이 연구 에서는 Durbin-Watson 값이 2.021로 2에 근접하고 있으므로 상호 독립성에 대 한 가정을 충족한다고 해석할 수 있다.
또한, 대기업 근로자의 직무수행과 관련 변인의 관계를 검증하기 전에 다중공선 성이 존재하는지를 점검할 필요가 있다. 다중공선성은 독립변인들 간의 상관이 지 나치게 높은 경우에 발생하는 것으로, 다중공선성이 존재하게 되면 종속변인을 설 명하는 개별 독립변인의 변량을 해석하는 것이 모호해지며, 변인의 투입 순서에 따라 종속변인을 설명하는 변량에 큰 차이가 있게 된다(최동선, 2003).
다중공선성을 계산하는 방법 중 가장 간단한 방법은 피어슨 상관계수를 이용하 여 독립변인간의 높은 상관관계를 확인할 수 있으나, 공차한계(tolerance)와 변량 팽창계수(variance inflation factor, VIF)를 통하여 각 변수의 다중공선성을 정확 히 판단할 수 있다. 공차한계는 특정 변수의 표준오차의 크기를 설명하는 값이며,
공차한계가 작을수록 해당 독립변수가 다른 독립변수들에 의해 설명되는 정도가 크며 다중공선성이 높음을 의미한다. 공차는 1.0에서 중다상관제곱을 뺀 값이므로 공차가 1.0에 근접할수록 다중공선성이 없는 것으로 판단한다. 변량팽창계수는 공 차한계의 역수로서 값이 클수록 독립변수들 간의 다중공선성이 높음을 의미한다.
다중공선성을 판단할 때는 공차한계가 0에 가깝고 변량팽창계수가 10이상이면 다 중공선성이 있는 것으로 간주한다(양병화, 2006).
이 연구에서는 직무수행에 대한 자기효능감, 상사지원, 내부 고용능력, 외부 고 용능력의 다중공선성을 진단하였으며, 그 결과는 <표 Ⅳ-3>과 같다. 각 변인의 다중공선성 진단 결과 공차한계 값은 0.635~0.879, 변량팽창계수 값은 1.138~1.575로, 공차한계 0.10이상이며 변량팽창계수 10이하의 수치를 나타내어 다중공선성에 문제가 없다고 판단하였다.
구분 공차한계(Tolerance) 변량팽창계수(VIF)
자기효능감 0.695 1.440
상사지원 0.879 1.138
내부 고용능력 0.635 1.575
외부 고용능력 0.728 1.374
주) 종속변수: 직무수행
<표 Ⅳ-3> 공차한계와 변량팽창계수 분석 결과
나. 측정변인의 상관관계 분석
이 연구의 측정변인인 대기업 근로자의 직무수행, 자기효능감, 상사지원, 고용능 력, 통제변인 중 성별, 학력, 직급의 상관관계를 살펴보고자 상관분석을 실시하였 으며, 그 결과는 <표 Ⅳ-4>와 같다.
이 연구의 종속변인인 직무수행은 자기효능감과 유의수준 .01에서 .578의 높은
수준의 상관이 있으며, 상사지원과 유의수준 .01에서 .279로 낮은 수준의 상관이 있었다. 고용능력과는 유의수준 .01에서 .365의 중간 수준의 상관이, 고용능력의 하위 요인인 내부 고용능력과도 유의수준 .01에서 .395의 중간 수준의 상관을 보 였고, 외부 고용능력과는 유의수준 .01에서 .261의 낮은 수준의 상관이 있었다.
인구통계학적 변인인 성별과는 유의수준 .05에서 -.144로 부적으로 낮은 상관이, 학력과 유의수준 .01에서 .209의 낮은 상관이, 직급과도 유의수준 .01에서 .280 의 낮은 수준의 상관을 보였다.
구분 1 2 3 4 4-1 4-2 5 6 7
1. 직무수행 1
2. 자기효능감 .578** 1
3. 상사지원 .279** .268** 1
4. 고용능력 .365** .460** .064 1
4-1. 내부 고용능력 .395** .494** .199** .709** 1
4-2. 외부 고용능력 .261** .330** -.025 .920** .376** 1
5. 성별 -.144* -.130 -.046 -.105 -.181** -.038* 1
6. 학력 .209** .203** -.118 .250** .222** .205** -.087** 1
7. 직급 .280** .245** .102 -.042 -.019 -.044** -.131** .177 1
주) *: p<.05, **: p<.01
<표 Ⅳ-4> 측정변인들 간의 상관관계 분석 결과
다. 직무수행과 자기효능감, 상사지원, 고용능력의 관계
대기업 근로자의 직무수행에 대한 자기효능감, 상사지원, 고용능력의 영향력을 분석하기 위해서, 직무수행을 종속변인으로 자기효능감, 상사지원, 고용능력을 독 립변인으로 설정하여 위계적 회귀분석을 실시하였다. 인구통계학적 변인 중 성별, 학력, 직급에 따라 직무수행의 수준을 인식하는데 통계적으로 유의미한 차이가 있 었으므로, 성별, 학력, 직급을 통제변인으로 설정하였다. 따라서 위계적 회귀분석 의 1단계에서 통제변인을 투입하였으며, 2단계에서 자기효능감, 상사지원, 고용능 력을 독립변인으로 투입하였다. 1단계 결과와 비교하여 2단계에서의 △R²값은 통제변인인 성별, 학력, 직급의 효과를 제거한 자기효능감, 상사지원, 고용능력의 순수한 설명력을 보여주며 그 결과는 <표 Ⅳ-5>와 같다.
구분
종속변인 : 직무수행
모형 1 모형 2
β t β t
통제 변인
성별 -.099 -1.535 -.042 -.772
학력 .158 2.422* .075 1.313
직급 .240 3.664** .152 2.678**
독립 변인
자기효능감 .410 6.316**
상사지원 .151 2.688**
고용능력 .150 2.417*
F 9.338 23.603
R² ( ) .114 (.102) .398 (.381)
△R² .114 .284
<표 Ⅳ-5> 직무수행과 자기효능감, 상사지원, 고용능력의 위계적 회귀분석 결과
구체적으로 살펴보면 수정된 R²값을 기준으로 할 때, 모형 1에서 통제변인인 성별, 학력, 직급의 직무수행에 대한 설명력은 10.2%였으며, 모형 2에서 통제변 인과 함께 독립변인을 추가로 투입하였을 때의 직무수행에 대한 설명력은 38.1%
로 증가하는 것으로 나타났다. 또한 통제변인의 효과를 제외하고도 자기효능감, 상사지원, 고용능력은 직무수행에 28.4%의 영향력을 보였다.
독립변인의 상대적인 기여도를 의미하는 표준화 회귀계수에 의하면, 자기효능감 (β=.410, p<.01), 상사지원(β=.151, p<.01), 고용능력(β=.150, p<.05) 모두 직무수행에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능감이 가장 크게 영향을 미치는 변수로 나타났고, 상사지원, 고용능력 순으로 영향력이 큰 것으로 나타났다. Durbin-Watson값은 2.021로 수치가 2에 가깝고 0 또는 4 에 가깝지 않으므로 잔차들간의 상관관계가 없어 회귀모형이 적합한 것으로 나타 났으며, F값은 유의수준 .05이하이므로 회귀선이 모델을 설명하는 데 적합한 것으 로 분석되었다. 또한, 다중공선성 검증 결과 공차한계가 0.1보다 작지 않고, VIF 가 1에 근접하므로 다중공선성은 문제가 없었다.
라. 직무수행과 자기효능감, 상사지원, 고용능력 하위요인의 관계 대기업 근로자의 직무수행에 대한 자기효능감, 상사지원, 고용능력의 하위요인 의 영향력을 분석하기 위해서, 직무수행을 종속변인으로 자기효능감, 상사지원, 내 부 고용능력, 외부 고용능력을 독립변인으로 설정하여 위계적 회귀분석을 실시하 였다. 인구통계학적 변인 중 성별, 학력, 직급에 따라 직무수행의 수준을 인식하는 데 통계적으로 유의미한 차이가 있었으므로, 성별, 학력, 직급을 통제변인으로 설 정하였다. 따라서 위계적 회귀분석의 1단계에서 통제변인을 투입하였으며, 2단계 에서 자기효능감, 상사지원, 내부 고용능력, 외부 고용능력을 독립변인으로 투입하 였다. 1단계 결과와 비교하여 2단계에서의 △R²값은 통제변인인 성별, 학력, 직 급의 효과를 제거한 자기효능감, 상사지원, 내부 고용능력, 외부 고용능력의 순수 한 설명력을 보여주며 그 결과는 <표 Ⅳ-6>과 같다.
구분
타났으며, F값은 유의수준 .05이하이므로 회귀선이 모델을 설명하는 데 적합한 것 으로 분석되었다. 또한, 다중공선성 검증 결과 공차한계가 0.1보다 작지 않고, VIF가 1에 근접하므로 다중공선성은 문제가 없었다.