가. 조사대상의 일반적 특성
이 연구에서 조사대상자의 인구사회학적 특성을 빈도분석 한 결 과를 다음 <표 5-1>에 나타냈다. 소방시설관리업 종사자가 2018년 말 기준으로 6,673명이므로 354명의 표본은 전체의 6.2%에 상당하는 수치이다. 소방시설관리업 전체의 성별 종사자수는, 남성은 5,647명 으로 84.6%이고 여성은 1,026명으로 15.4%로 나타났다. 연구의 표본 분포는 남성 92.7%, 여성 7.3%로 조사되었다. 또한 학력에 있어서는 소방시설관리업 전체의 경우 고등학교 졸업 이하는 19.5%, 전문대학 졸업은 40.5%, 대학교 졸업은 35.6%, 마지막으로 대학원이상은 4.5%로 나타났고, 이 연구 표본은 각각 17.5%, 37.3%, 41.5%, 3.7%
로 조사되었다. 근속연수별 종사자수 기준으로 모집단과 표본 집단 을 비교하면 근속연수 3년 미만에서는 42.4%와 37.2%가, 3년 이상
∼5년 미만에서는 20.9%와 26.0%가, 5년 이상∼10년 미만에서는 21.8%와 20.7%가, 10년 이상에서는 15.0%와 16%로 나타남을 확인 하였다. 따라서 전체 모집단과 표본 집단은 상호 간 유사한 분포임 을 알 수 있다.
립변수가 종속변수에 전혀 영향을 주지 않는 효과이며, 부분매개효과는 매개변수가 없어 도 독립변수가 종속변수에 일부 영향을 미치는 것이다.
표본 빈도분석 2018년
관리업 전체통계
사회과학적 변수 빈도 % (%)
성별 남성 328 92.7 84.6
여성 26 7.3 15.4
연령
20대 85 24.0 N/A
30대 107 30.2 N/A
40대 86 24.3 N/A
50대 이상 76 21.5 N/A
직급
사원 66 18.6 N/A
주임, 대리 86 24.3 N/A
과장 69 19.5 N/A
차장 이상 133 37.6 N/A
학력
고등학교 졸업 이하 62 17.5 19.5
전문대학 졸업 132 37.3 40.5
대학교 졸업 147 41.5 35.6
대학원 졸업 13 3.7 4.5
월 급여 (단위 :만원)
200 미만 62 17.5 N/A
200 이상~250 미만 129 36.4 N/A
250 이상~300 미만 65 18.4 N/A
300 이상 98 27.7 N/A
총 소방경력
3년 미만 94 26.6 N/A
3년 이상~5년 미만 75 21.2 N/A
5년 이상~10년 미만 63 17.8 N/A
10년 이상 122 34.5 N/A
근속경력
3년 미만 150 42.4 37.2
3년 이상~5년 미만 74 20.9 26.0
5년 이상~10년 미만 77 21.8 20.7
10년 이상 53 15.0 16.0
자격증
소방인정자격수첩 155 43.8 N/A
소방설비산업기사 24 6.8 N/A
소방설비기사 114 32.2 N/A
<표 5-1> 조사대상자의 인구사회학적 특성
나. 평가도구분석
1) 직무스트레스 요인 분석 및 신뢰도 분석
가)직무스트레스 요인분석
이 논문에서 사용한 측정도구는 선행연구에서 8개의 하위변수 로 구성되어 있었다. 선행연구와 마찬가지로 이 연구에도 변수가 동 일한 요인으로 묶이는지 확인하기 위하여 요인분석을 실시하였다.
요인분석의 실행과정에 있어서, 기술통계에서는 일변량 기술통계 (U), 상관계수(C), KMO30)와 Bartlett의 구형성검정(Barttlet`s
30) KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)은 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 정도를 나타내는 값이다. KMO값이 적으면 요인분석을 위한 변수의 선정이 좋지 못함을 나타낸다. 일반적으로 KMO값이 0.90이상이면 상당히 좋은 것이고, 0.8~0.89이면 꽤 좋 은 편, 0.70~0.79이면 적당한 편, 0.60~0.69이면 평범한 편, 0.50~0.59이면 바람직하 지 못한 편, 0.50미만이면 받아 들 일 수 없는 수치로 판단한다(송지준, 2018: 81)
소방시설관리사 38 10.7 N/A
소방시설관리사,
소방기술사 동시 보유 4 1.1 N/A
기타 19 5.4 N/A
직무
소방점검 190 53.7 N/A
소방안전대행 61 17.2 N/A
소방공사(수선) 43 12.1 N/A
사무업무 26 7.3 N/A
영업 2 0.6 N/A
업무총괄 22 6.2 N/A
기타 10 2.8 N/A
합계 354 100.0 100.0
sphericity test)31)도 동시에 실시하였다. 요인추출(E)에서 추출방법 (M)은 주성분 분석32)으로 하고, 요인회전(T)에서는 요인회전방법으 로 직교회전방식(varimax)을 사용하여 요인의 적재치를 단순화하였 다. 요인 분석결과로 얻어지는 회전된 성분행렬의 결과로 어떻게 묶 였는지를 각각의 변수들에 대한 수치를 기준으로 판단할 수 있다.
이때 각각의 변수들에 대한 결과 수치를 요인적재량(factor loadin g)33)이라고 한다. 위의 분석절차에 따라 요인 분석한 결과 최초 8개 척도 47개 문항에서 1차 요인분석 후 변수정제과정을 통하여 8개 하위척도와 37개 문항이 추출되었으나 하위척도 중 2문항으로 구성 된 ‘직장문화’가 신뢰도 저하로 척도로서의 가치를 상실하였다. 그리 하여 2문항을 배제하고 2차 요인 분석을 거쳐 선행연구의 이론구조 에 맞게 7개의 하위척도와 35문항으로 재구성하였다.
이 논문에서의 요인과 문항의 채택기준은 요인적재량의 경우 0.4 이상이고 고유값(eigen value)34)의 경우 1.0 이상으로 하여 일반 사 31) Bartlett의 구형성검정은 요인분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 것이다. 요인분석의
모형으로서 적합한지 아닌지 유의확률로서 파악해야 된다(송지준, 2018: 82).
32) 주성분분석 (principal components analysis)은 변수들을 요인들의 선형결합으로 가정 한 것으로, 표본의 분산을 가장 많이 설명해주고 주성분과 무관한 분산을 가장 많이 설 명해주는 선형결합이다. 이는 요인추출단계에서 공통요인을 결정시키는데, 이것은 고유치 와 요인에 의해 설명할 수 있는 분산의 비율을 고려하여 결정하는 것이다. 공통성은 주 성분 분석으로 추출되는 값이고, 0.4이하이면 그 값이 낮다고 판단한다(송지준, 2018:
83).
33) 요인적재량은 각 변수와 요인간의 상관관계의 정도를 나타내는 것이다. 그러므로 각 변 수들은 요인 적재량에 가장 높은 요인에 묶이게 된다. 요인 적재량기준은 일반적으로
±0.3이상이면 된다고 하지만 보수적 기준으로 ±0.4이상으로 보는 견해가 지배적이다(송 지준, 2018: 86).
34) 고유값은 특정요인에 적재된 모든 변수의 적재량을 제곱하여 합한 값을 말하는 것으로 특정요인에 관련된 표준화된 분산을 가리킨다. 사회과학 분야에서 요인과 문항의 선택기 준은 고유값(engin value)이 1.0 이상을 기준으로 한다.
회과학분야의 선택기준에 따라 채택하였다. KMO를 보면, 일반적으 로 0.7 이상이면 양호하다고 판단하므로, 이에 비추어 볼 때 검정값 이 0.887로 나왔으므로 양호하다고 판단한다. 또한 Bartlett의 구형성 검정에서도 유의확률이 0.000으로 나타나 적합한 모형으로 입증되었 다. 요인분석의 결과는 <표 5-2>, <표 5-3>에 나타냈다.
하위척도 변수코드 요인
적재량 공통성 고유값 분산
설명력35)
물리환경
s2102 0.845 0.766
2.160 6.172 s2101 r 0.699 0.575
s2103 0.697 0.633
직무요구
s2201 0.805 0.671
5.412 15.462 s2208 0.770 0.625
s2203 0.760 0.630 s2202 0.728 0.591 s2207 0.686 0.604 s2204 0.626 0.559 s2212 0.598 0.514 s2210 0.585 0.456 s2211 0.568 0.501 s2205 0.566 0.379 s2209 0.480 0.305
직무자율 s2304 rs2305 r 0.8130.760 0.7120.630 1.706 4.875 관계갈등 s2404 r 0.774 0.703 2.498 7.137
<표 5-2> 직무스트레스 요인분석 결과
35) 분산의 설명력은 요인이 전체에서 어느 정도 설명하는지를 나타내는 수치이다.
s2402 r 0.739 0.630 s2403 r 0.720 0.646 s2401 r 0.642 0.560 직무
불안정
s2505 0.836 0.727
2.094 5.982 s2506 0.777 0.737
s2503 0.688 0.582
조직체계
s2604 r 0.747 0.653
4.152 11.864 s2603 r 0.724 0.666
s2601 r 0.684 0.588 s2606 r 0.668 0.578 s2602 r 0.668 0.618 s2605 r 0.637 0.518 s2607 r 0.613 0.563
보상 부적절
s2705 r 0.741 0.643
2.742 7.836 s2704 r 0.708 0.610
s2706 r 0.688 0.692 s2701 0.500 0.506 s2702 r 0.457 0.394
주 1) 변수코드의 정렬은 요인적재량의 크기를 기준하여 내림차순 정리하였다.
주 2) r의 의미는 역코딩 항목(reverse item)임을 나타낸다.
구분 결과 비고
KMO 0.887
Bartlett의 구형성 검정 0.000
<표 5-3> 직무스트레스 KMO와 Bartlett의 구형성 검정 결과
나)직무스트레스 신뢰도분석
신뢰도 분석을 통하여 요인분석에서 추출된 항목이 동질 변수 로 구성되는지 확인하고 내적 일치도 계수값을 <표 5-4>에 제시하 였다.
먼저, ‘물리환경’ 척도를 보면 총 3개 문항에 대하여 일치도계수 가 0.759로 높게 나타났고, ‘직무요구’는 0.883으로 높은 신뢰도를 보 였고, ‘직무자율’은 0.609로 신뢰도 값이 보통으로 나타났다. 그리고
‘관계갈등’에서는 0.762로, ‘직무불안정’에서는 0.753으로 양호한 수치 를 나타냈다. ‘조직체계’와 ‘보상부적절’은 0.868과 0.799로 높게 나타 났으며 전체적으로는 0.908로 매우 높은 신뢰도를 확인하였다.
번호 하위척도 항목수 내적 일치도 계수
1 물리환경 3 0.759
2 직무요구 11 0.883
3 직무자율 2 0.609
4 관계갈등 4 0.762
5 직무불안정 3 0.753
6 조직체계 7 0.868
7 보상부적절 5 0.799
전체 35 0.908
<표 5-4> 신뢰도 분석
2) 직무만족 요인 분석 및 신뢰도 분석
직무만족에 대한 요인분석과 신뢰도 분석 결과는 아래 <표 5-5>와 같이 수록하였다. 분석절차와 방법은 직무스트레스와 동일 하다. 결과적으로 변수정제과정을 통하여 총 13개의 변수에서 12개 의 변수로 조절되었다. KMO를 보면, 값이 0.885로 측정문항의 오류 는 없었고 Bartlett의 구형성 검정에서도 유의확률이 0.000이므로 적 합한 모형이라 할 수 있었으며, 이를 <표 5-6>에 명시하였다. 신뢰 도 분석에서는 전체적으로 0.903으로 매우 높은 신뢰도가 있다고 판 단하였다.
하위척도 변수
코드 요인
적재량 공통성 고유 값
분산설명
력 내적일치도계수 자체일
m2904 0.853 0.777
2.414 20.12 0.800 m2903 0.811 0.777
m2901 0.702 0.600 임금 m2906 0.837 0.848
2.556 21.30 0.892 m2905 0.827 0.825
m2907 0.790 0.789 승진 m2909 0.816 0.782
2.107 17.56 0.795 m2910 0.753 0.667
m2908 0.682 0.734 조직분위
기
m2911 0.847 0.790
1.987 16.56 0.808 m2913 0.793 0.758
m2912 0.599 0.718
전체 12 75.54 0.903
주 1) 변수코드의 정렬은 하위척도별 요인적재량의 크기를 기준하여 내림차순 정리하였다.
<표 5-5> 직무만족 요인분석 결과
3) 이직의도 신뢰도 분석
이직의도의 요인분석은 문항 전체의 평균값을 이용함에 따라 제 외되고 신뢰도 분석만을 실시하였다. 이직의도에 대하여 신뢰도 분 석 결과를 <표 5-7>에 제시하였으며 신뢰도 척도인 Cronbach's α 값이 0.907로 나타나 매우 높은 신뢰도를 보였다.
4) 상관관계분석(Correlation Analysis)
가설검증에 앞서, 연구에 사용된 변수들에 있어서 한 변수의 변 화가 다른 변수에 어떤 변화를 미치는지 변화의 강도와 방향을 보
척도 문항 수 변수코드 내적 일치도 계수
이직의도 9 t3101 ~ t3109 0.907 주) t3105r : t3105은 역 코딩항목임.
<표 5-7> 이직의도의 신뢰도 분석
구분 결과 비고
KMO 0.885
Bartlett의 구형성
검정 0.000 근사 카이제곱: 2317.210
<표 5-6> 직무만족 KMO와 Bartlett의 구형성검정 결과 기 위하여 상관관계분석을 실시하였다. 독립변수인 직무스트레스, 매개변수인 직무만족, 종속변수인 이직의도의 상관관계를 분석한 결 과는 <표 5-8>과 같다.
먼저 직무스트레스와 이직의도의 상관관계 분석결과, ‘물리환경’
의 Pearson상관계수(r)36) 값은 .273이다. 다른 하위변수와 상관관계 는 ‘직무요구’는 r=.332, ‘직무자율’은 r=.115, ‘관계갈등’는 r=.245, ‘직 무불안정’은 r=.296, ‘조직체계’는 r=.568, ‘보상부적절’은 r=.588로 나 타나, ‘조직체계’와 ‘보상부적절’이 다른 변수보다 높은 상관관계 강 도를 가지는 것으로 밝혀졌다. 이는 독립 변수인 직무스트레스가 이 직의도와의 관계에서 정(+)의 상관관계를 가지는 것으로 풀이된다.
직무스트레스와 매개변수인 직무만족과의 상관관계을 분석한 결 과 부(-)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
매개변수인 직무만족과 이직의도의 상관관계를 분석하면, ‘일 자 체’의 척도에서는 r값은 -.393이고, ‘급여’에서는 r값은 -.602, ‘승진’
에서는 r값은 -.470, ‘조직분위기’에서의 r값은 -.470로 나타났다. 이 는 직무만족과 이직의도는 부(-)의 상관관계이며 가장 강도가 큰 변 수는 ‘임금’으로 나타났다.
36) 상관계수는 두 변수사이에 존재하는 선형관계를 측정하기 위한 측도이며, 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)와 스피어만 순위상관계수(Spearman Rank-Order Correlation Coefficient)가 있다. 피어슨 상관계수는 정규분포를 가정한 모 수적인방법과 연속형 자료형태에서 적합하다(이기성, 2018: 105).
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 M1 M2 M3 M4 T1 S
1 1 S 2 .457
** 1
S
3 .055 -.048 1
S
4 .105* .176** .110* 1
S
5 .208** .242** .069 .345** 1
S
6 .340** .373** .148** .447** .404** 1
S
7 .246** .384** .187** .412** .404** .623** 1
M
1 -.215** -.159** -.062 -.346** -.319** -.522** -.598** 1
M
2 -.291** -.303** -.141** -.260** -.347** -.635** -.684** .484** 1 M
3 -225** -.274** -.152** -.268** -.433** -.617** -.561** .418** .663** 1
M
4 -290** -.218** -.160** -.404** -.361** -.635** -.550** .585** .514** .523** 1
T
1 .273** .332** .115* .245** .296** .568** .588** -.393** -.602** -.470** -.470** 1
※변수설명: S1-물리환경, S2-직무요구, S3-직무자율, S4-관계갈등, S5-직무불안정, S6-조직체계, S7-보상부적절,
M1-일 자체, M2-급여, M3-승진, M4-조직분위기, T1-이직의도
※상관계수는 Pearson상관계수(Pearson Correlation Coefficient: r)임.
※ **: 상관관계 0.01수준에서 유의함(양쪽).