중소기업 최고경영자의 오센틱 리더십과 학습조직, 그리고 조직유효성의 구조적 관계를 알아보고 심리자본의 매개효과에 대하여 구조방정식을 이용한 예로 알아보겠습니다.
그전에 잠재변수에 대한 대략적인 설명을 할게요.
● 오센틱 리더십(authentic leadership)은 진정성 즉 리더 자신의 진정한 자아에 따르는 리더십입니다.
● 학습조직이란 지식을 보다 잘 관리하고, 기술을 활용하며, 구성원들에게 힘을 부여하고, 학습을 확대하여, 변화하는 환경에 더 잘 적응하고 성공할 수 있도록 지속적으로 스스로를 변혁시키는 기업입니다.
● 심리자본은 지금까지 상대적으로 소홀하게 다루어졌던 개인 차원의 정서나 감정을 경쟁우위 확보의 새로운 원천으로 활용하고자 하는 노력의 일환으로서, 기업의 경쟁우위 확보와 지속적인 성장확보 전략 관점에서 최근 많은 관심을 받고 있습니다.
●조직유효성은 조직이 얼마나 잘되고 있느냐 또는 효과적인지를 나타내는 개념으로서 조직의 성과를 표시하는 기준이라고 할 수 있습니다.
모형은 다음과 같다고 가정합니다.
AMOS에서 확인적 요인분석을 위해 각 변수별로 모형을 그려주고 SPSS에서 코딩된 데이터를 가져와 각 변수란에 입력합니다.
잠재, 관측, 오차변수 그리기 – 경로와 공분산 설정 – 오차변수 설정(Plugins: name unobserved variables) - 결과물 옵션설정(Output 탭에 체크: minimization history, standardized estimates, modification indices, indirect direct & total effects) - 실행
확인적 요인분석
확인적 요인분석으로 다음과 같은 표준화계수가 확인됩니다.
다음으로 모델적합도를 확인해야 하는데요.
모델적합도에서 x2(CMIN)값이 311.641(p<.001)로 p값이 0.05 미만으로 나타나 연구모형이 적합한 것으로 확인되죠. 그런데 GFIsms 0.881, TLI는 0.867, CFI는 0.893으로 지수가 0.9미만으로 모델이 적합하기에는 부족합니다. 물론 지수가 0.8이상이어도 적합하다는 이론이 있지만 이번 예에서는 0.9 지수로 맞추겠습니다. RMSEA는 0.095로 0.1미만이라 적합합니다.
모델 적합도를 낮추기 위해서 Estimats에서 다음과 같이 확인해봐야 하는데요.
Regression Weights의 p값이 유의한가?
Standardized Regression Weights의 요인적재량이 0.5이상인가?
Variances의 측정변수에 음수(-)값이 있는가?
Squared Multiple Correlations의 측정변수 값이 0.4이하가 있는가?
확인해보니 모든건 만족하지만 Squared Multiple Correlations의 값 중 심리자본의 관측변수 낙관주의가 0.354로 낮게 나타나 제거한 후 다시 모델 적합도를 확인하겠습니다.
그 결과 GFI는 0.923, TLI는 0.925, CFI는 0.941, RMSEA는 0.073으로 우수한 적합도를 나타낸 것을 확인할 수 있습니다.
만족할 만한 우수한 모델 적합도가 확인되었습니다.
이제 확인적 요인분석을 통해 모델 적합도를 확인했으니 연구모형과 같이 구조방정식을 실시해 보겠습니다.
최초 모형의 확인적 요인분석에서 모델적합도를 저해한 심리자본의 관측변수 낙관주의를 제거한 모형입니다.
구조방정식 모형에선 독립변수를 제외한 매개변수와 종속변수에 반드시 구조오차(D1, D2)를 만들어야 해요.
독립변수에 구조오차를 만들지 않는 이유는 오차가 설명하지 못하는 정도를 말하고, 구조오차는 독립변수가 종속변수를 설명하지 못하는 정도를 뜻하기 때문에 독립변수에는 구조오차를 만들지 않습니다.
구조방정식의 모델 적합도를 확인해볼게요.
확인 결과 지수가 0.9이상으로 만족할 만한 모델로 확인됩니다.
TIP) 구조방정식 모델적합도 향상방법
적합도 향상을 위해 여러 조건을 봐야하는데 그 중에서 Estimats의 Covariance표 중 아래경로의 M.I값이 가장 큰 것들을 찾아 공분산 연결합니다. 단, 적합도를 높이기 위해 공분산을 막 연결하면 절대 안됩니다. 관측변수가 다른 것, 관측변수와 구조오차, 잠재변수와 구조오차, 잠재변수와 관측변수 간에는 불가합니다. 같은 잠재변수의 관측변수 간, 구조오차 간에는 가능합니다.
다음에 다른 예로 자세히 설명하겠습니다.
연구모형의 검증을 살펴보겠습니다.
아래 그림과 같이 표준화 계수와 비표준화 계수를 함께 확인합니다.
검증결과
학습조직은 심리자본(β=.542, p<.001)과 조직유효성(β=.442, p<.001)에 유의한 영향을 미치는데 즉, 학습조직일수록 회복력, 희망, 자기효능감 및 직무몰입과 직무만족이 높아진다는 것입니다. 또한 오센틱리더십은 조직유효성에 영향을 미치는데(β=.259, p<.001) 즉, CEO의 오센틱리더십을 인지한 정도에 따라 직무몰입과 직무만족을 높인다고 해석 할 수 있습니다. 다만 오센틱리더십과 심리자본, 심리자본과 조직유효성에는 유의미한 영향 관계가 없는 것으로 나타났습니다.
각 변수들 간 인관관계를 직접효과, 간접효과, 총효과를 살펴보겠습니다.
심리자본은 학습효과에 .542의 직접효과, 조직유효성에 미치는 총효과는 0.532이고 직접효과는 0.442, 간접효과 0.091로 나타났습니다. 오센틱리더십과 심리자본은 조직유효성에 각 0.259, 0.167의 직접효과가 있었습니다.
학습조직과 조직유효성 간 관계에서 심리자본을 매개로 하여 발생한 간접효과의 크기가 통계적으로 유의한가를 알아보기 위해 Sobel test를 이용하여 검증해 보겠습니다.
A: 학습조직 -> 심리자본 비표준화계수 입력
B: 심리자본 -> 조직유효성 비표준화계수 입력
C: 학습조직 -> 심리자본 비표준화오차 입력
D: 심리자본 -> 조직유효성 비표준화오차 입력
소벨데스트 검증 링크
https://danielsoper.com/statcalc/calculator.aspx?id=31
그 결과 위와 같이 학습조직과 조직유효성 간 경로에서 Z=3.87로 p<.001 수준에서 임계치인 1.96보다 크므로 통계적으로 유의한 매개효과가 있는 것으로 나타났습니다.
이상 퀵데이터에서 구조방정식을 이용한 매개효과 검증에 대한 예를 들어봤습니다.
기업에서 공공기관에서 논문에서 구조방정식을 이용한 검증은 다양하게 사용될 수 있습니다.
다음에 더욱 다양한 구조방정식 분석과 검증 방법에 대해 알아볼게요~~
데이터통계분석은 퀵데이터와 함께 하세요`~^^
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