시각장애인복지관의 기관별 특성으로는 시각장애인복지관이 소재한 지역별, 시각 장애인복지관의 규모별, 시각장애인복지관 법인의 유형별로 구분하였다. 현재 서울 지역에 소재한 시각장애인복지관은 총 5개관이며, 나머지는 광역시 또는 도 지역에 위치하고 있다. 서울 지역과 그 밖의 지역 간의 환경적 차이에 의해 독립변수와 종속 변수의 관계에 영향을 미칠 것이라 가정하여 기관의 소재지를 조절변수로 설정하였다.
시각장애인복지관의 규모는 복지관의 직원 수를 활용하였다. 40명 이상의 복지관은 가형(5개관), 30~39명의 복지관은 나형(4개관), 20~29명의 복지관은 다형(6개관)으로 구분하여, 각 복지관의 규모별 특성 변수로 설정하였다.
시각장애인복지관 중 지자체로부터 위탁운영을 하는 곳은 시각장애인연합회 산하 즉, 사단법인이 9개관이고, 운영주체(법인) 소유인 경우는 1개관을 제외하고 대부분 사회복지법인으로서 운영주체(법인) 자체운영을 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시각장애인복지관의 법인유형을 사단법인과 사회복지법인으로 구분하고 이를 기관 특성 변수로 설정하였다.
기관의 소재지, 규모, 법인유형의 기관 특성이 조직, 인력, 재정, 서비스 요인과 서비스 효과성 사이의 관계를 조절함을 검증한 연구는 찾아보기 힘들었으나, 프로그램의 성과에 영향을 미치는 변수로는 언급된 바 있다. 김영미(2011)는 사회 복지관 프로그램 성과에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 2009년 사회복지관 평가 지표 및 결과 자료를 활용하여 분석하였다. 사회복지관을 지역별, 규모별, 법인별로 구분하고, 프로그램의 성과 차이를 살펴보았다. 지역에 따라 전반적으로 광역시에 위치한 사회복지관이 중소도시에 위치한 사회복지관보다 높은 프로그램 성과를 보이고 있었으며, 시설 유형별로는 ‘가’형이 평균 점수가 가장 높게 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 법인유형에 따라서는 전반적으로 지자체직영 사회 복지관과 기타 유형의 사회복지관은 다른 법인유형의 사회복지관에 비해 상대적으로 낮은 점수를 나타냈다. 반면, 학교법인의 경우에는 프로그램 성과가 최고점이었다.
따라서 시각장애인복지관의 경우에도 소재지, 규모, 법인유형에 따라 서비스 효과성에 영향을 미칠 수 있음을 추론할 수 있다.
제3절 자료의 수집 및 분석방법
구분 표본 수
복지관 명 직원 수
공급자 수혜자 복지관 별도 조직 합계
가형 20 20
A 38 104 142
B 49 12 61
C 46 46
D 31 13 44
E 25 17 42
나형 15 15
F 38 38
G 32 2 34
H 30 4 34
I 24 9 33
다형 10 10
J 29 29
K 26 3 29
L 28 28
M 24 3 27
N 25 25
O 20 20
합계 465 167 632
규모에 따라 전국 시각장애인 복지관을 분류하면, 가형은 총 5개관으로 공급자와 수혜자 각각 20명씩 표집하고, 나형은 총 4개관으로 공급자와 수혜자 각각 15명씩, 다형은 총 6개관으로 공급자와 수혜자 각각 10명씩 표집하였다. 각 시각장애인 복지관의 규모를 고려하여 공급자 대상 설문지 220부와 수혜자 대상 설문지 220부(총 440부)의 설문지를 배포하였다.
설문조사는 2017년 7월 5일부터 8월 10일까지 약 한 달 동안 실시하였으며, 회수된 설문지 중 불성실하게 응답한 설문지를 제외하고 공급자 대상 216부와 수혜자 대상 210부, 총 426부(96.8%)를 분석에 활용하였다.
<표 3-5> 표집할당 기준
(단위: 명)
(2) 공급자의 인구통계학적 특성
<표 3-6>에서 보는 바와 같이 공급자의 인구통계학적 배경을 살펴보면, 성별은 여성이 55.1%로 과반수이었고 남성은 44.9%로 나타났으며, 연령의 경우에는 30대가 41.2%로 가장 높은 비율을 차지하였으며, 40대가 29.2%, 20대가 19.9%, 50대가 9.7%
특정할 수 있는 객관적인 자료가 없기 때문에 공급자와 마찬가지로 시각장애인복지관의 규모를 기준으로 하여 표본의 수를 설정하였다.
빈도 퍼센트
성별 남성 97 44.9
여성 119 55.1
연령
20대 43 19.9
30대 89 41.2
40대 63 29.2
50대 21 9.7
최종학력
고졸 3 1.4
전문대졸 22 10.2
4년대졸 151 69.9
대학원 이상 39 18.1
무응답 1 .5
장애 유무 있다 32 14.8
없다 184 85.2
장애유형
*장애가 있는 경우만 응답
시각장애 29 96.7
지체장애 1 3.3
소계 30 100.0
장애 등급
*장애가 있는 경우만 응답
1급 22 71.0
2급 2 6.5
3급 4 12.9
4급 1 3.2
6급 2 6.5
소계 31 100.0
순으로 나타났다. 최종학력의 경우에는 4년 대졸이 69.9%로 대부분을 차지하였고 대학원 이상이 18.1%, 전문대졸이 10.2%, 고졸이 1.4% 순으로 나타났다. 장애 유무에 대해서는 장애가 없다는 응답이 85.2%로 압도적으로 높았고 장애가 있다는 응답은 14.8%로 나타났다. 장애가 있는 경우 장애유형은 시각장애가 96.7%로 대부분을 차지하였고 지체장애가 3.3%로 나타났으며, 장애 등급은 1급이 71.0%, 3급이 12.9%, 2급과 6급이 각각 6.5%로 나타났다. 보유 자격증의 경우에는 사회복지사가 50.9%로 나타났으며, 요양보호사가 12.5%, 보육교사와 보행지도사가 각각 6.3%, 점역・
교정사가 6.0% 순으로 나타났다. 시각장애인복지 관련 업무경력은 1-5년 미만이 31.5%로 가장 많았으며, 5-10년 미만이 23.6%, 10-15년 미만이 19.0%, 15년 이상이 17.1%의 순으로 나타났다. 현재 기관에서의 근무기간은 1-5년 미만이 36.6%로 가장 높았고, 5-10년 미만이 22.7%, 10-15년 미만이 18.1%, 15년 이상이 14.4%의 순으로 나타났다. 직급의 경우에는 팀원이 64.8%, 팀장급 이상이 35.2%로 나타났다.
<표 3-6> 공급자의 인구통계학적 특성 (단위: 명, %)
빈도 퍼센트
보유 자격증
*복수응답
없음 6 1.6
사회복지사 195 50.9
보육교사 24 6.3
점역・교정사 23 6.0
사서 3 .8
요양보호사 48 12.5
안마사 17 4.4
직업재활사 14 3.7
심리사 5 1.3
보행지도사 24 6.3
기타 24 6.3
소계 383 100.0
업무경력
1년 미만 19 8.8
1~5년 미만 68 31.5
5~10년 미만 51 23.6
10~15년 미만 41 19.0
15년 이상 37 17.1
근무기간
1년 미만 18 8.3
1~5년 미만 79 36.6
5~10년 미만 49 22.7
10~15년 미만 39 18.1
15년 이상 31 14.4
직급 팀장급 이상 76 35.2
팀원 140 64.8
합계 216 100.0
(3) 수혜자의 인구통계학적 특성
<표 3-7>에서 보는 바와 같이 수혜자의 인구통계학적 배경을 살펴보면, 성별은 남성이 55.7%로 과반수이었고, 여성은 44.3%로 나타났으며, 연령은 60대 이상이 40.5%로 대부분을 차지하였으며, 50대가 23.8%, 40대가 17.6%, 20대와 30대가 각각 9.0% 순으로 나타났다. 최종학력의 경우에는 고졸이 42.4%로 가장 높게 나타났으며, 대졸 이상이 28.6%, 중졸이 14.3%, 초졸이 12.4%의 순으로 나타났다. 조사대상의 장애 등급은 1급이 70.5%로 대부분을 차지하였고, 3급이 10.0%, 2급이 6.7%, 4급이 5.2%의 순으로 나타났다. 장애발생 시기는 21-30세가 19.0%로 가장 높았고, 31-40세가 16.7%, 51세 이상이 14.8%, 출생 후-10세가 14.3%의 순으로 나타났다. 경제활동 상태는 실업 또는 구직 중이 39.5%로 가장 높게 나타났고, 임금근로자가 11.9%, 학생이 7.1%, 자영업이 4.8% 순으로 나타났다.
빈도 퍼센트
성별 남성 117 55.7
여성 93 44.3
연령
20대 19 9.0
30대 19 9.0
40대 37 17.6
50대 50 23.8
60대 이상 85 40.5
최종학력
무학 5 2.4
초졸 26 12.4
중졸 30 14.3
고졸 89 42.4
대졸 이상 60 28.6
장애등급
1급 148 70.5
2급 14 6.7
3급 21 10.0
4급 11 5.2
5급 8 3.8
6급 8 3.8
장애발생 시기
출생 시 23 11.0
출생 후-10세 30 14.3
11-20세 22 10.5
21-30세 40 19.0
31-40세 35 16.7
41-50세 29 13.8
51세 이상 31 14.8
경제활동 상태
임금근로자(취업) 25 11.9
자영업 10 4.8
실업 또는 구직 중 83 39.5
학생 15 7.1
기타 77 36.7
합계 210 100.0
<표 3-7> 수혜자의 인구통계학적 특성
(단위: 명, %)
제4장 실증분석
제1절 측정도구의 검증
1. 신뢰도 검증
신뢰성(Reliability)이란 유사하거나 동일한 측정도구를 사용하여 동일한 개념에 대한 측정을 반복했을 때 일관성 있는 측정값을 얻을 확률을 말한다(남궁근, 2011).
개념의 조작화에 사용된 항목들이 실제로 검증을 위한 자료로 유의하게 활용되기 위해서는 이들 항목들이 해당 개념을 제대로 측정하고 있는가를 분석하는 과정이 요구 되며, 이 과정은 변수의 신뢰성 분석을 통해 검증할 수 있다. 본 연구에서는 크론바하 알파계수를 측정하여 내적 일관성(internal consistency)에 의한 신뢰성을 검증 하였다. 설문항목의 신뢰성을 인정받기 위한 절대적인 기준은 없으나 일반적으로 알파 (Alpha)계수가 .60 이상이면 비교적 신뢰도가 높다고 보고 있다(남궁근, 2011).
각 변수에 대한 신뢰도 검증 결과 <표 4-1>과 같이 서비스 성과달성의 신뢰성 계수는 .898, 서비스 만족도는 .839, 조직요인은 .758, 인력요인은 .868, 재정요인은 .889, 서비스요인은 .908로 나타났다. 따라서 본 연구에서 사용한 측정도구의 신뢰성은 대부분 0.6 이상으로 나타나 모든 설문항목은 신뢰성이 있는 것으로 확인되었다.
<표 4-1> 변수의 신뢰성 계수
변수 크론바하 알파
서비스 성과달성 .898
서비스 만족도 .839
조직
접근성 .524
지역사회참여 .814
전체 .758
인력
전문성 .847
책임성 .745
전체 .868
재정
적정성 .889
충분성 .888
전체 .889
서비스
통합성 .814
지속성 .793
평등성 .803
적절성 .819
전체 .908
구성개념 타당성(construct validity)이란 연구자가 측정하고자 하는 추상적인 개념이 실제로 측정도구에 의하여 제대로 측정되었는지의 정도를 나타낸다. 구성 개념의 측정에 있어서 타당성이 확보되려면 측정도구들의 수렴적 타당성(convergent validity)과 차별적 타당성(discriminant validity)이 높아야 한다. 요인분석은 이러한 구성개념의 수렴적 타당성과 차별적 타당성을 평가하는 방법으로도 사용 된다(남궁근, 2011). 요인분석(Factor analysis)은 정보의 손실을 최소화하면서 많은 변수들을 동질요인으로 묶어 변수를 단순화시키는 방법이다(채서일, 1997). 본 연구에서는 주성분분석을 사용하였으며, 요인의 상호독립성을 유지하기 위하여 직각회전방법 중 베리멕스회전 (varimaxrotation)방법을 사용하였다. 각 변수의 요인 간의 상관관계 정도를 나타내는 요인적재량(Facor loading)의 수용기준은 ±.30 이상이면 유의하다고 볼 수 있으나, 엄격하게는 ±.40 이상이다. 또한 ±.50 이상이면 매우 높은 유의성을 갖는다고 볼 수 있다(강병서, 1997). 따라서 본 연구에서는 ±.50 이상을 기준으로 분석하였으며, 각 요인이 전체 분산에 대해 설명할 수 있는 정도를 나타내주는 고유치(EigenValue)는 1 이상을 기준으로 하였다.34)
선행연구를 통해 검증된 변수들을 토대로 설문을 구성하였기에 각 요인 군별로 구분하여 요인분석을 실시하였다. 측정변수들의 적합도를 분석하기 위하여 KMO 측도를 사용하였으며, 변수들 간의 상관관계 유의성을 파악하기 위하여 Bartlett의 구형성 검증을 실시하였다. 분석결과 요인분석에 대한 KMO 값이 0.6 이상이므로 측정변수들이 요인분석에 적합하다고 볼 수 있으며, 유의확률이 0.000으로 나타나 요인들의 상관관계가 유의한 것으로 증명되었다.
분석결과 독립변수인 조직, 인력, 재정, 서비스 요인과 종속변수인 서비스 성과달성과 서비스 만족도는 고유 값(Eigen values)이 1 이상인 독립된 요인으로 구분되고 있어 차별타당도가 있다고 할 수 있으며, 변수별 요인적재량이 0.50 이상으로 각 소속 요인에 비교적 높게 적재되어 있어 수렴타당도가 있다고 할 수 있다. 요인분석 결과를 각 요인별로 살펴보면 다음과 같다.
34) 고유치가 1보다 큰 것은 하나의 요인이 1개 이상의 분산을 설명해 준다는 것을 의미하므로 고유치가 1 이상인 경우를 기준으로 요인 수를 결정하였다. 또한 고유치가 1보다 작다는 것은 1개의 요인이 변수 1개의 분사도 설명해 줄 수 없다는 것을 의미하므로 요인으로서는 의미가 없다고 볼 수 있다(이종열 외, 1999).