본 연구의 분석에 사용된 표본기업의 일반적 특성을 살펴보면 <표 4-1>과 같다.
표본기업에 대한 연령별 특성을 살펴보면 20대가 33.6%로 조사대상 중 가장 많은 비중을 차지하였으며 30대가 28.2%, 40대가 24.5%, 50대가 12.8%, 60대가 0.9%로 나타났다. 성별을 살펴보면 남자는 총 219명중에 남자는 106명으로 48.2%이며, 여자 는 51.8%로 조사대상 중 여자가 더 많은 비중을 차지한 것으로 나타났다. 학력을 살 펴보면 대졸이 전체 인원 중 가장 많은 비중을 차지하였는데 219명 조사대상 중 125 명으로 56.8%로 전체조사 대상 중 절반이상을 차지하였으며 대학원졸이 16.8% 고졸 이 5.5%로 나타났다. 표본의 업종을 살펴보면 교육분야가 22.3%로 가장 많은 비중을 차지하였으며 금융업과 제조업이 각각 18.6&, 15.9%이며, 서비스 분야는 17.1% 나타 났으며, 근무경력은 3년-5년이 27.7%로 가장 많은 비율을 나타났으며, 1년-3년이 23.2%
이며, 6년-10년에 21.4%이며, 10년 이상 에는 9.8%로 나타났다. 조사지역을 살펴보면 길림 성이 22.7%, 요녕성지역이 26.4%, 광동성이 19.5%, 기타지역이 10.4%로 나타났다.
<표 4-2 > 인구통계학적 특성
구 분 명 % 구 분 명 %
결혼 미혼 기혼
84 135
38.2
61.8 성별 남 여
106 113
48.2 51.8
직위
사원 대리 과장 차장 부장
64 46 55 33 22
29.1 20.9 25.0 15.0 9.8
근무 경력
1년 이하 3년 이하 3년-5년 6년-10년 10년 이상
39 51 61 47 22
17.8 23.2 27.7 21.4 9.8
학력
고졸이하 전문대졸
대졸 대학원졸
12 46 125
37
5.5 20.9 56.8 16.8
연령
20대 30대 40대 50대 60대 이상
74 62 54 28 2
33.6 28.2 24.5 12.8 0.9
업종
제조업 교육 금융 공무원 도소매 농,어,임,
광업 서비스
35 49 41 13 28 17
37
15.9 22.3 18.6 5.9 12.8
7.8
17.1
지역
길림성 요녕성 절강성 하북성 광동성 기타
50 58 28 18 43 22
22.7 26.4 12.7 8.2 19.5 10.4
합 계 219 100%
제3절 자료 분석 방법
본 연구의 자료 분석은 기술통계분석, 요인분석 및 신뢰도 분석, 상관관계분석을 사용하며 가설검증을 위한 회귀분석을 사용하였다. 임금만족의 매개효과를 파악하기 위해 매개변수의 효과를 올바로 검증할 필요성이 있으므로, 임금만족이라는 매개변수 의 효과를 검증하기 위해 두 가지 방법을 사용하여 매개효과를 검증하고자 한다. 첫 번째 방법은 Baron과 Kenny(1986)가 제시한 3단계 매개회귀분석이다. 이 방법은 회 귀계수를 표준화하여 회귀계수의 중요도를 나타내는 Beta계수의 절대값을 파악하여 매개변수의 효과가 있는지를 검증하고자 한다.
구조방정식 모형이 가지는 장점은 여려 개의 측정변수를 이용해서 추출된 공통변량 을 변수 즉, 잠재변수로 사용하므로 그 변수의 측정오차가 통제된다는 점과 매개변수 의 사용이 용이하다는 점이다. 매개변수는 특정상 모형에서 독립변수 및 종속변수의 역할을 동시에 해야 하는데 회귀분석의 경우. 한 변수는 하나의 역할만을 해야 하므 로, 특히 매개변수가 하나 이상인 경우, 매개 수의 도입 및 평가가 쉽지 않다. 회귀분 석 대신 경로분석 사용하면 매개변수를 쉽게 다룰 수 있지만 경로분석에는 잠재변수가 아닌 측정오차를 제대로 통제할 수 있다.
제5장 실증분석
제1절 변수의 신뢰성 및 타당성 검증
다항목으로 측정된 이론변수 즉, 측정개념의 경우 측정항목들이 해당 이론변수를 적절하게 반영하였는가와 관련하여 신뢰성을 평가할 필요가 있다(Churchill, 1979). 신 뢰성을 측정하기 위해서는 동일항목의 반복측정법, 항목분할법, 내적 일관성 측정법 등이 있는데, 일반적으로 구성항목들의 내적 일관성을 평가하기 위해 Cronbach α값을 사용하고 있다. 특히, Cronbach α값은 측정항목의 신뢰성을 평가하는데 있어서 가장 보수적인 기준을 가지고 있는 것으로 알려져 있다(Carmines and Zeller, 1979).
그러나 아직까지 구성개념 타당성에 대해 학자들 간에 명확한 합의가 있는 것은 아 니다. Zaltman et al.(1973)은 구성개념 타당성이 집중타당성, 판별타당성, 그리고 법 칙타당성으로 구성되어 있다고 보았다. 반면 Heeler and Ray(1972)는 구성개념 타당 성은 집중타당성과 판별타당성이 확보된 후에 비로소 고려될 수 있다고 봄으로써 집중 타당성과 판별타당성이 구성개념 타당성의 구성요소가 아닌 필요조건으로 보았다. 그 러나 사용된 지표에 의해 측정하고자 하는 구성개념이 측정된다고 추정하기 위해서는 우선적으로 신뢰성이 전제되어야 한다. 이를 고려할 때 구성개념의 타당성이 성립하기 위해서는 다음의 네 가지 요건이 충족되어야 한다(조현철, 1999).
첫째, 지표가 신뢰성을 가져야 한다. 신뢰성이란 측정의 일관성을 의미하는 것으로 동일하거나 유사한 지표를 반복하여 적용한 경우 어느 정도 동일한 결과가 나올 수 있 는가를 검토하는 것이다. 둘째, 하나의 구성개념을 측정하기 위해 상이한 방법의 지표 가 사용되는 경우에도 유사한 결과가 유의하게 나와야 한다는 집중타당성의 요건이다.
셋째, 상이한 구성개념 간에는 이들의 측정결과에 있어서도 상응하는 차이가 나타나
야 한다는 판별타당성의 요건이다. 넷째, 측정된 구성개념 간에는 법칙타당성이 인정 될 수 있어야 한다. 일반적으로 구성개념의 타당성을 파악할 수 있는 방법으로 널리 사용되는 것이 요인분석이다. 즉, 다른 측정개념들과 상이하게 그룹핑이 되는가를 통 해 판별타당성을 그리고 측정하고자 하는 개념에 대해서 각 변수의 분산을 설명하는 정도인 요인부하량의 값을 통해 집중타당성을 파악하는데, 사회과학에서 통용되는 요 인부하량은 최소 0.6이상이어야 한다.
제2절 탐색적 요인 및 신뢰성분석
타당성은 그 측정도구가 측정하고자 하는 개념이나 속성을 얼마나 정확하게 측정하 였는가를 의미하게 된다. 타당성의 평가는 그 방법에 따라 개념 타당성, 기준관련 타 당성, 내용 타당성의 개념으로 나눌 수 있다. 일반적으로 내용 타당성은 특정한 측정 도구의 대표성에 관한 개념이며, 기준 관련타당성은 특정변수간의 통계적인 관계를 규 명하는 것이다. 또한 개념 타당성은 변수들의 특성 측정과 관련한 것으로서 측정자체 의 정확성에 관련된 개념으로 볼 수 있다. 개념타당성을 검증하는 통계적인 방법으로 흔히 요인분석이 사용되고 있는데, 본 연구에서는 변수들 간의 판별 타당성과 개념 타 당성을 검정하기 위해 요인분석을 실시하였다.
변수에 대한 요인 분석결과는 <표 5-1>에서 나타난 바와 같이 24개 문항 중 10개 문항을 제외한 나머지 14개 문항이 4개 요인으로 구분되었다.
구성개념 임금만족 조직몰입 절차공정성 분배공 정성 업무량과 비교할 때
임금수준은 만족 .743 .361 .190 .163
능력과 경험에 비교할 때
임금수준은 만족 .703 .213 .122 .164
유사한 업종과 비교할 때
임금수준은 만족 .702 .148 .197 .135
이 회사의 구성원임을
자랑스럽게 생각 .211 .824 .180 -.008
회사를 위해 다른사람보다
더 많은 노력을 한다 .205 .766 .173 .055
이 회사를 선택한 것은
잘한 것이라 생각 .315 .735 .117 .009
어떠한 지시라도
성실히 수행한다 .304 .714 .245 .003
임금에 의의가 있으면
이의제기를 할 수 있다 .254 .208 .833 .066 임금결정과정에
당사자들의 의견이 반영된다
.240 .335 .761 .015
적절하고 정확한 자료를
통해서 결정된다 .294 .283 .731 .115
임금을 결정할 때 개인의
욕구가 고려된다 .107 .262 .680 .105
훈련이나 교육수준에 맞게
임금을 받고 있다 -.077 .126 .005 .825
달성한 성과에 맞게
임금을 받고 있다. -.020 -.068 .051 .751
나의 임금은 공정하다 .274 .009 .112 .678
<표5-1> 변수의 요인분석 및 신뢰성 분석
고유치 3.82 3.11 3.04 2.66
설명분산(%) 21.10 19.88 18.61 10.20
누적분산(%) 21.10 41.72 59.61 69.67
신뢰도 (α) .721 .818 .876 .711
변수에 대한 요인분석결과는 <표 5-1>에서 나타난 바와 같이 4개의 요인이 나타났 다. 각 요인별로 적재치(Factor Loading)를 살펴 0.6이상인 변수들만 추출하였는데, 그 결과 임금만족, 조직몰입, 절차공정성, 분배공정성의 요인으로 도출되었다. 임금만 족 요인의 설명분산은 21.10%로 나타났으며 조직몰입의 설명분산은 19.88%, 절차 공정성의 설명분산은 18.61%, 분배공정성 요인의 설명분산은 10.20%로 나타났다.
그리고 전체적인 누적 분산 설명비율은 69.67%로 나타났다. 또한 도출된 차원들의 내적 신뢰성 검증을 위한 Cronbach's Alpha 분석결과 모든 차원들이 일반적으로 기 준값 0.6을 초과함으로써 각 문항에 대한 신뢰성이 높게 나타났는데 Cronbach's Alpha 임금만족 요인 분석결과 α=0.787, 조직몰입은 α=0.818, 절차공정성은 α
=0.876, 분배공정성은 α=0.711로 나타났다.
제3절 상관관계 분석
본 연구에서는 모형에 사용된 잠재변인들 간의 관련성을 파악하기 위해 상관분석을 실시하였다. 모든 잠재변인들 간의 상관은 모두 정적 상관을 보였다. 아래 <표 5-2>에
M SD 분배공정성 절차공정성 임금만족 조직몰입
분배공정성 3.63 .290 1
절차공정성 3.58 .413 .479(**) 1
임금만족 3.52 .398 .486(**) .521(**) 1
조직몰입 4.22 .563 .396(**) .508(**) .442(**) 1 정리하였다.
<표 5-2> 상관관계분석
* : p<.05 **: p<.001 ***: p<.0001