4.
4.1 ǥ α Ư
2020 4 1Ϻ 5 9ϱ , , õ, û, , , 뱸, CEO ڵ 370 Ͽ . â 5 ڵ ھ ι 츮 Ѹ ٰ , а, , Ʈ 丮 ý Ͽ 翡 1 ̻ Ʈ 丮 ý Ͽ 36縦 Ͽ
34 ڰ 湮Ͽ ڿ Ǹ ڱԹ Ͽ ۼϵ Ͽ, 2 ǥڿ Ǹ ۼϿ. 370θ Ͽ, ŵ 351 ü ȿ ǥ (Sample) .
켱 ǥ α Ư ü 351 298(84.9%), 53(15.1%) Ÿ, 30 ̸ 34 (9.7%), 30 ̻~34 50(14.3%), 35 ̻~39 67(18.9%), 40 ~49 136(38.8%), 50 ̻~59 58(16.6%), 60 ̻ 6(1.7%) Ÿ.
忡 72 (20.5%), 븮 75(21.4%), 64(18.2%) 62(17.6%), 56(16.0%), ӿ ǥ 簡 22(6.3%) Ÿ. ǥ 323(92.0%), ߰߱ 28 (8.0%) Ÿ.
ڰ ٹϰ ִ Ը 50 ̸ 45(12.8%), 50~99 149(42.5%), 100~199 115(32.7%), 200~299 28 (8.0%), 300~499 14(4.0%) Ÿ.
ǥ ټ 5 ̸ 130(37.0%), 5 ̻~10 ̸ 96(27.4%), 10 ̻~15 ̸ 55(15.7%), 15 ̻~20 ̸ 33(9.4%) 20 ̻~25 ̸ 23(6.5%), 25 ̻ 14 (4.0%) Ÿ.
ڵ з 84(23.9%), 94 (26.8%), б 9(2.6%), б 150(42.8%), п 4(1.1%), п ̻ 10(2.8%) Ÿ. ƮȰⰣ 1 ̻~2 ̸ 90(25.6%), 2 ̻~5 ̸ 101(28.8%), 5 ̻~10 ̸ 114(32.5%), 10 ̻ 46 (13.1%) Ÿ.
ϰ ִ 50 ̸ 8(2.3%), 50 ̻~100 ̸ 27(7.7%), 100 ̻~150 ̸ 16(4.6%), 150 ̻~200 ̸ 27(7.7%), 200 ̻~300 ̸ 63(17.9%), 300 ̻~500 ̸ 99(28.2%), 500 ̻~700 ̸ 63(17.9%), 700 ̻~1000 ̸ 38(10.9%), 1000 ̻ 10 (2.8%) Ǿ.
α <ǥ 4-1> .
4.2 ŷڼ Ÿ缺 м
ľ ټ ؼ ŷڼ Ȯ ũй (Cronbach’s alpha) ŷڼ м ǽ .
, ϱ ռ 켱 ̿ ŷڼ Ÿ 缺 Ǿ . ⼭ ŷڼ̶ ݺ , ϰ ִ ̴ ǹϸ, ⼭ Ÿ缺 ϰ ϴ 信 Ȯϰ ߴ° Ÿ ǹ µ, ̿ ִ ŷڼ Ÿ缺 ϱ Ѵ.
4.2.1 ŷڼ м
ټ 쿡 ؼ ô ϰ ִ ϰ ľϱ , ũй (Cronbach’s alpha) ̿Ͽ ŷڼ . Murphy and Davids hofer(1988) α Ұ 0.6 , ŷڵ 0.7, ߰ 0.7~0.9, 0.9̻ ظ Ͽ ŷڼ ϽŰ ϴ Ͽ(ä, 2001).1) ŷڼ м 0.87 ̻ Ÿ, ġ Ǵ ŷڵ ġ ̶ 鰣 ŷҸ ִ(Hair et al.,1998). ַǰ, , , Ŀ¡, 뼺, ̼, ǵ Ӻ ൿ 鿡 PCA(ּкм) ǽ <ǥ4-2> <ǥ4-3> ǥϿ.
4.2.2 Ÿ缺 м
1) Ž κм ô
ε ߺ ô 縦 켱 км(Principal component analysis) Ͽ ︮ ʴ ̳ ο 緮 ϱ Ͽ ȸ ƽ(Varimax) ȸ κм ǽϿ. ּкм ϴµ ϰ ǿ ־ 鿡 ؼ ؼ θ ľϱ ΰ ־ , Ͽ ּ м(PCA) ǽϿ. ⼭ ̰ ü 2.191 ~ 5.166 Ǿ.
ּкм ε鿡 ϰ Ҿ 緮(Factor Loading) ġ (0.5) Ͽ.
ص 緮 ؿ Gorsuch(1983)2) 忡 “緮 0.3 ̻ 쿡 ǹ̰ ִ” ϰ , (2002)3) “緮(Eigen-value) 0.3 ϸ Ǽ ſ , 0.4 ߰ Ǽ ִٰ 0.5 ̸̻ Ǽ ” Ϳ Ͽ. (2002) ؿ Ͽ ̻ ġ ̰ ִ Ͽ ǿ 鿡 ô Ͽ 緮 0.5 ϰ Ͽ 緮 ̴ϴ Ͽ.
Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 谡 鿡 Ǵ Ÿ ε, κм ǹ ִ. KMO 0.90̸̻ ̸, 0.80̸̻ ̸ 0.50̸ ġ ٶ ִ(濵 , 2004).4)
Kaiser-Meyer-Olkin κ 0.964μ ʰϰ ִ. κм ռ θ Ÿ Bartlett ġ(sphericity) ‘ ̴’ ν м ġ 6086.743̸, Ȯ 0.000̹Ƿ Ⱒǰ äõǾ. 鿡 κм ϸ Ѵٴ ִ<ǥ 4-4>. Ž κм Ҿ 緮(factor loading) 緮 ġ ġ 0.5 ʰ ִ.
Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 0.953 , ϰ Ÿ ִ. κм θ ϴ Bartlett ġ(sphericity) 鿡 ġ 5683.972̸, Ȯ 0.000 Ƿ ̴ Ⱒǰ äõȴ. κм ϸ Ѵٴ ִ<ǥ 4-5>.
2) м
м м 鿡 κм Ȱ ε 踦 ľ ϱ м ǽϿ. Ư м 谡 ̸, 踦 ľϰ Ͽ м , <ǥ 4-6> , p<0.01 ؿ (+) Ǵ (-) 踦 Ÿ.
3) ȸͺм
ȸͺм ǽϿ . ù ° ַǰ, , , Ŀ¡ 뼺 ġ ΰ ľ ַǰ 뼺 ġ (t=4.156, p<0.01) ΰ迡 м , ǹ ġ ȮϿ. 뼺 ġ(t=3.173, p<0.01)
ΰ迡 м , ǹ ġ Ȯ Ͽ. ° 뼺 ġ (t=2.147, p<0.05) 迡 м , ǹ ġ Ȯ Ͽ, Ŀ¡ 뼺 ġ(t=2.761, p<0.01) ΰ迡 м , ǹ ġ ȮϿ.
̿ ο شϴ ַǰ, , Ŀ ¡ 뼺 ǹ ġ ȮϿ.
° ַǰ, , , Ŀ¡ ̼ ġ ΰ ľ 켱 ַǰ ̼ ġ(t=3.597, p<0.01) ΰ 迡 м , ġ ȮϿ . ġ(t=2.233, p<0.05) ΰ 迡 м , ǹ ġ Ȯ . ̼ ġ(t=3.837, p<0.01) ΰ 迡 м , ǹ ġ Ȯ . Ŀ¡ ̼ ġ(t=1.557, p>0.05) м , ǹ ġ ľϿ . ο ַǰ, , ش ϴ ̼ ǹ ġ ȮϿ.
° 뼺, ̼ ǵ ġ ΰ ľ 켱 뼺 ġ ǵ (t=9.249, p<0.01) ΰ踦 м ǹ ġ ȮϿ. ̼ ġ(t=8.156, p<0.01) ΰ 踦 м ǹ ְ Ȯ Ͽ.
ǵ ൿ ġ(t=19.001, p<0.01) ΰ踦 м ǹ ġ ȮϿ.
4) Űȿ
<ǥ 4-8> Ű 뼺, ̼ ǵ (ַǰ) Ӻ ൿ ġ ߸Ű ϴ Process Modes α ȰϿ Űȿ Ͽ 迡 Ű ִ Ͽ.
켱 ǰ ൿ ġ ȿ 0.5823(t=14.9416) p=0.0000 α 0.5056 0.6589 ִ. ȿ 0.1755(t=4.2357) p=0.000 bootrap 0.0940 0.2570 ִ. ũ ũ پ Ű κ Ű Ÿ.
Ű 뼺 ȿ 0.1759(0.0335) ̸ 0.1137 0.2448 ̿ Ƿ ȿ Ÿ. 뼺 ΰ ȿ 0.0276(0.0242 ) ̸ -0.0194 0.0747 ̿ Ƿ ȿ Ÿ.
̿ǵ ΰ ȿ 0.2033(0.0344) ̸ 0.1393 0.2742 Ƿ ȿ Ÿ. <ǥ 4-8> Ͽ.
1) ä(2001). ȸ 2 (: , p.250).
2) Gorsuch, R. L. (1983), “Factor analysis (2nd Ed.)”. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
3) (2012), SPSS м, 21 , p.463.
4) 濵,̱(2004). SPSSWIN ̿ м, 濵, p169.
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