변인 결측비율 왜도(skewness) 첨도(kurtosis)
통계량 표준오차 통계량 표준오차
전문가 지향성
경력1 0 -2.324 .162 7.715 .323 경력2 0 -1.211 .162 2.730 .323
경력3 0 -.581 .162 .405 .323
경력4 0 -1.449 .162 4.259 .323 직무
자율성
직무1 0 -.391 .162 .206 .323
직무2 0 -.694 .162 .930 .323
직무3 0 -.345 .162 -.151 .323 직무
도전성
직무7 0 -.497 .162 .098 .323
직무8 0 -.385 .162 -.338 .323
직무9 0 -.559 .162 .357 .323
<표 Ⅳ-2> 본 연구 변인의 결측비율과 정규성 나. 변인의 정규성 검증
구조방정식모형에서는 다변량 정규성(multivariate normality)을 가정 하고 있다. 다변량 정규성이란 모든 단변량 분포가 정규분포를 따르고, 두 개의 변수들이 동시에 이루는 결합분포가 이변량 정규성을 만족해야 하며, 모든 이변량 산포도가 선형성과 등분산성을 만족해야 함을 뜻한다.
그러나 현실적으로 모든 결합 빈도분포를 살펴보는 것이 어렵고 표본의 크기가 클 때, 정규성에서 약간의 이탈에도 결과가 유의미하게 나타날 수 있기 때문에 단변량 정규성에 대한 왜도와 첨도의 절대값을 사용한 판별법을 사용한다(Kline, 2005).
일반적으로 왜도의 절대값이 3.0 이상(Kline, 2005)이면 분포가 매우 큰 편포를 나타내는 것으로 해석되며, 첨도에 대해서는 대체로 절대값이 8.0(DeCarlo, 1997), 10.0(Kline, 2005) 이상일 경우에 정규성에 문제가 있 다고 본다. 본 연구모형에서 관측변인들의 첨도와 왜도는 정규분포 가정 의 범위 내에 있다(<표 Ⅳ-2>).
변인 결측비율 왜도(skewness) 첨도(kurtosis)
통계량 표준오차 통계량 표준오차
직무10 0 -.451 .162 .606 .323
의사 소통
조직1 0 -.284 .162 -.400 .323 조직2 0 -.332 .162 -.573 .323 조직3 0 -.341 .162 -.516 .323
조직4 0 -.638 .162 .603 .323
조직5 0 -.370 .162 .246 .323
조직6 0 -.392 .162 -.011 .323 경력
개발 지원
조직9 0 -.198 .162 -.585 .323 조직10 0 -.228 .162 -.620 .323 조직11 0 .036 .162 -.343 .323 보상
체계
조직13 0 -.509 .162 .131 .323 조직14 0 -.732 .162 .332 .323 조직16 0 -.476 .162 .177 .323
제도 내재화
제도1 0 -.907 .162 1.285 .323
제도2 0 -.474 .162 .041 .323
제도3 0 -.608 .162 .252 .323
제도4 0 -.265 .162 -.004 .323 제도
신뢰
제도7 0 -.275 .162 -.474 .323
제도8 0 .268 .162 -.484 .323
제도9 0 .108 .162 -.256 .323
조직 몰입
몰입1 0 -.641 .162 .856 .323
몰입2 0 -.744 .162 .836 .323
몰입3 0 -.519 .162 .333 .323
몰입4 0 -.442 .162 .127 .323
몰입6 0 -.656 .162 .423 .323
전문 직업적 정체성
행동준거 0 -.672 .162 1.422 .323 공공서비스 0 -.988 .162 3.358 .323 자체규제 0 -.318 .162 -.090 .323
소명의식 0 -.569 .162 .332 .323
자율신념 0 -.282 .162 .865 .323
다. 변인 간 다중공선성
다중공선성은 독립변인들 사이의 상관이 .80 이상으로 매우 높을 때 발생한다. 일반적으로 다변량 수준에서의 다중공선성 확인은 공차 (Tolerance)의 값이 .10 보다 작거나, 공차의 역수로서 ‘전체 표준화된 분 산 대 고유분산비’를 의미하는 분산팽창지수(VIF)가 10보다 크면 다중공 선성이 존재한다고 판단한다(Kline, 2005). 본 연구에 독립변인으로 사용 된 9가지 변인들의 공차와 분산팽창지수를 확인한 결과 다중공선성이 없 는 것으로 판단된다(<표 Ⅳ-3>).
구분 공차(tolerance) 분산팽창지수(VIF)
전문가지향성 .771 1.298
직무자율성 .750 1.333
직무도전성 .615 1.626
보상체계 .713 1.402
의사소통 .631 1.586
경력개발지원 .639 1.565
제도신뢰 .692 1.444
제도내재화 .609 1.641
전문직업적 정체성 .631 1.585
<표 Ⅳ-3> 본 연구의 변인 간 다중공선성 진단결과
라. 변인 간 상관관계
상관관계 분석은 가설검증을 실시하기 전 연구가설에서 사용되는 주요 변인들 간 관계의 강도를 제시함으로써 변인 간 관련성에 대한 대체적인 윤곽을 제시해 준다. 상관계수는 두 변인 간의 일차적인 관계가 얼마나
강한가를 측정해 주는 지수로서 ‘±0.0-0.2는 관련이 없음, ±0.2-0.4는 약 간의 관련성, ±0.4-0.7은 상당한 관련성, ±0.7-1.0은 매우 강한 관련성’
이 있는 것으로 판단한다(강병서, 김계수, 2011). 본 연구모형에 포함된 잠재변인 간의 pearson 적률상관계수는 절대값으로 .021(제도내재화, 전 문가지향성)∼.516(제도내재화, 제도신뢰)까지 분포하였고, 0.7이상의 매 우 강한 상관성을 가진 변인 간 관계는 존재하지 않았다(<표 Ⅳ-4>).
구분 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
전문직업
정체성 1 1
조직몰입 2 .498** 1
전 문 가
지향성 3 .357** .215** 1 직무자율성 4 .165* .305** .195** 1 직무도전성 5 .343** .449** .312** .438** 1
보상체계 6 -0.038 .343** 0.086 .267** .259** 1
의사소통 7 .208** .390** .146* .343** .349** .442** 1 경력개발 8 .170* .422** 0.041 .240** .419** .374** .475** 1 제도신뢰 9 .206** 0.12 -0.111 0.106 0.097 0.07 0.042 .226** 1 제도내재화 10 .422** .235** 0.021 .132* .224** 0.127 0.123 .217** .516** 1
<표 Ⅳ-4> 변인 간 pearson 적률상관계수
주. *