조절효과 구조방정식과 예측변인 모형

2) 조절 효과 확인 Ping(1996)은 구조방정식을 통해 조절 효과를 확인하는 방법을 제 안 하였다. 해당 방법은 예측 변인과 조절변일을 중심화(centering) 하 고, 중심화한 예측 변인과 조절 변인을 곱하여 상호작용항을 만들며, 이를 단일 관찰 변인화 하여, 예측 변인, 조절 변인 및 상호작용항 모두 외생 변인으로 준거 변인을 예측하도록 모형을 설정하는 방법이다. 이 방법은 예측 변인, 조절 변인 및 준거 변인 세 변인이 있을 경우에 사용하는 방법이기 때문에 이 연구에서 설정한 다섯 개의 잠재 변인 간의 영향 관계를 확인하는 모형에서 사용하기에 적합하지 않다고 판단하 였다. 또한 이 연구에는 개인-직무 적합성, 무형식 학습, 직무 도전성 이 직무 재창조에 영향을 미치는 상황에서 리더-멤버 교환 관계 (LMX)와 업무부하가 조절 효과를 갖는지를 확인하고자 하기 때문에, 모형 전체에서 각 영향 관계를 조절하는지를 확인하는 방식보다 각 각의 영향 관계를 따로 분석하기로 결정하였다. 분석방법으로는 중심 화와 부트 스트래핑을 통해 엄격하게 분석하는 PROCESS macro를 활용하여 조절 효과를 갖는지 분석하였다. 단, 해당 분석을 위해서는 단일 변인을 분석 단위로 변인 간의 관계를 확인해야 한다. 이 연구에서 확인하고자 하는 변인들을 살펴보면 다음과 같다. 번안하여 사 용한 직무성과 측정 도구는 요인 분석 결과 단일 변인으로 확인되어 문항들의 평균이 직무성과 수준을 나타낸다고 판단하였고, 그 외의 개인-직무 적합성, 무형식 학습, 직무 도전성, 직무 재창조, 리더-멤버 교환 관계(LMX), 업무부하는 선행연구에서 해당 개념을 대표하는 문 항들이라 할 수 있기에 해당 개념의 문항들의 평균값이 해당 개념의 수준을 나타낸다고 판단하여 PROCESS macro를 활용한 분석을 수 행하였다. - 73 - IV. 연구결과 및 논의 1. 변인의 일반적 특성 이 연구의 분석에 사용된 잠재 변인인 개인-직무 적합성, 무형식학 습, 직무 도전성, 직무 재창조 및 직무성과에 대한 관찰 변인의 기술통 계량은 다음 <표 Ⅳ-1>과 같다. 개인-직무 적합성의 관찰 변인의 평 균을 살펴보면 요구 적합성 2.85, 능력 적합성 3.60으로 나타났고, 무형식 학습의 관찰 변인의 평균을 살펴보면 타인과의 학습 3.50, 외 부정보 탐색 3.35, 자기 성찰 3.69로 나타났다. 직무 재창조의 관찰 변 인의 평균을 살펴보면 과업 재창조 3.80, 관계 재창조 3.58, 인지 재 창조 3.39로 나타났고, 단일 변인의 평균을 살펴보면 직무 도전성 3.43, 직무성과 3.67로 나타났다. 모든 변인들의 표준편차의 범위는. 484-. 794로 나타났다. 이 연구에서는 관찰 변인의 정규성을 살펴보기 위해 왜도(skew)와 첨도(kurtosis)를 확인하였다. 관찰 변인의 정규성의 기준은 Hong, Malik, Lee(2003)가 제시한 왜로 설정하였고, 이를 만족하면 구조방정식 모형의 정상분포 조건을 가진다고 판단할 수 있다. 이에 따라 <표 Ⅳ-1>을 살펴보면 이 연구에서 사용할 관찰 변인의 왜도의 절댓값은. 168-. 432, 첨도의 절댓값은. 126-1.245로 나타나 정규성 기준을 만족하는 것으로 나타났다. <표 Ⅳ-1> 변인의 기술 통계량 분석 결과 이 연구에서 측정한 모든 변인 간 기본적인 관계를 파악함으로써 구조방정식 활용 시 모형 수정과 전반적인 모형 해석에 도움을 주기 위해 SPSS를 활용하여 상관분석을 실시하였고, 그 결과는 다음 <표 Ⅳ-2>와 같다. 또한, 다중 공선 성의 문제가 발생하였는지 확인하기 위해 공차(>. 1)와 분산 팽창 지수(VIF <10.0)를 확인한 결과는 다음 <표 Ⅳ-3>과 같고, 다중 공선 성에 문제가 없는 것으로 나타났다. - 75 - 구분 <표 Ⅳ-2> 관찰 변인 및 조절 변인 간 상관관계 분석 결과 - 76 - 잠재 변인 관찰 변인 공차 분산 팽창 지수(VIF) 개인-직무 적합성 요구. 669 1.494 능력. 592 1.690 무형식 학습 타인과의 학습. 532 1.880 외부정보 탐색. 508 1.970 자기 성찰. 510 1.962 직무 도전성 직무 도전성 1. 435 2.299 직무 도전성 2. 468 2.139 직무 도전성 3. 563 1.776 직무 도전성 4. 558 1.792 직무 재창조 과업. 405 2.469 관계. 433 2.309 인지. 434 2.304 <표 Ⅳ-3> 관찰 변인의 다중 공선 성 진단 분석 결과 추가적으로 단일 요인을 기준으로 분석하는 PROCESS macro에서의 조절 효과 분석의 해석에 도움을 주기 위해, SPSS를 활용하여 잠재 변인 및 조절 변인의 기술 통계량과 변인 간 상관분석을 실시하였다(<표 Ⅳ-4> 참조). 각 변인들의 평균은 개인-직무 적합성 3.18, 무형식 학습 3.51, 직무 도전성 3.43, 직무 재창조 3.60, 직무성과 3.67, 리더-멤버 교환 관계 (LMX) 3.23, 업무부하 3.02로 나타났다. 그리고 변인들 간의 상관계수를 살펴보면 개인-직무 적합성은 무형식 학습과. 442, 직무 도전성과. 464, 직무 재창조와. 545, 직무성과와. 422, 리더-멤버 교환 관계(LMX)와. 541, 업무부하와. 092로 나타났고, 무형식 학습은 직무 도전성과. 619, 직무 재창조와. 697, 직무성과와. 499, 리더-멤버 교환 관계(LMX)와. 370, 업무부하와. 271로 나타났다. 직무 도전성은 직무 재창조와. 546, 직무성과와. 413, 리더-멤버 교환 관계(LMX)와. 419, 업무부하와. 148로 나타났고, 직무 재창조는 직무성과와. 671, 리더-멤버 교환 관계 (LMX)와. 483, 업무부하와. 138로 나타났으며, 직무성과는 리더-멤버 교환 관계(LMX)와. 321, 업무부하와. 148로 나타났다. 리더-멤버 교환 관계(LMX)와 업무부하는 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다.