팀 분위기(A)가 팀원의 이직의도(B)에 영향을 미치는데 있어, 팀원의 긍정심리자본(C)이 조절변인으로서 조절효과가 있는지 확인해보도록 하겠습니다.

총 3번의 조절효과 분석을 실시합니다.

1) 자기효능감(CA)의 조절효과

2) 희망(CB)의 조절효과

3) 낙관주의(CC)의 조절효과


예제로 사용할 SPSS 파일을 다운로드 해주세요.


rawdata3(sample).sav




※ 이미지들은 클릭하면 원본이미지로 크게 보실 수 있습니다.


위에 첨부된 파일을 열어, 화면의 오른쪽에 보면 변수계산이 완료되어 있는 데이터들을 확인할수 있습니다.

독립변인: A

종속변인: B

조절변인: C(CA, CB, CC)



조절효과를 분석하기 위해서는 상호작용항을 추가로 만들어야 합니다.

상효작용항은 독립변인과 조절변인의 곱으로 만들수 있습니다.

독립변인인 A와 조절변인인 CA의 곱으로 상호작용항을 만듭니다.

메뉴에서 [변환-변수계산]을 선택합니다.



대상변수 입력란에 상호작용항의 이름으로 사용할 'ACA'를 입력합니다.

숫자표현식 입력란에 A와 CA의 곱하는 수식인 [A*CA]를 입력합니다.

[확인]을 클릭합니다.



상호작용항으로 사용할 새로운 변수인 ACA가 추가되었음을 확인할 수 있습니다.



동일한 방법으로 상호작용항 ACB와 ACC를 만듭니다.

(ACB=A*CB)

(ACC=A*CC)



위계적 회귀분석을 하기 위해

메뉴에서 [분석-회귀분석-선형]을 선택합니다.



종속변수에 B를 설정합니다.


독립변수에는 모형1에서 독립변인으로 사용할 A를 설정합니다.



[다음]을 클릭하여 모형2 설정으로 이동합니다.



모형2에서는 독립변인으로 A와 CA 2개를 설정합니다.




[다음]을 클릭하여 모형3 설정으로 이동합니다.



모형3에서는 독립변인으로 A와 CA 그리고 상호작용항 ACA까지, 총 3개를 설정합니다.



[통계량] 옵션을 선택합니다.



[통계량] 옵션에서 [R 제곱 변화량]을 체크합니다.

[확인]을 클릭합니다.



[확인]을 클릭하여, 조절효과 분석을 실행합니다.



뷰어에 회귀분석 결과가 추가되었습니다.



모형요약을 확인합니다.


조절효과가 성립하려면 아래의 2가지 조건을 만족해야 합니다.

1) 모형1, 모형2, 모형3에서 유의확률 F 변화량은 0.05보다 작아야 한다.

2) 모형1, 모형2, 모형3에서의 R제곱(설명력)은 순차적으로 증가해야 한다.


CA의 조절효과, 분석결과 모형3에서 유의확률 F 변화량이 .910(0.05보다 큼)이므로 조절효과를 확인할 수 없습니다.


위와 동일한 방법으로 CB의 조절효과를 분석합니다.

종속변인: B

모형1 독립변인: A

모형2 독립변인: A, CB

모형3 독립변인: A, CB, ACB(상호작용항)




모형요약을 확인한 결과, 모형2에서의 유의확률 F 변화량이 .985(0.05보다 큼)이므로 조절효과를 확인할 수 없습니다.


위와 동일한 방법으로 CC의 조절효과를 분석합니다.

종속변인: B

모형1 독립변인: A

모형2 독립변인: A, CC

모형3 독립변인: A, CC, ACC(상호작용항)




모형 1,2,3 모두에서, 유의확률 F 변화량이 0.05보다 작으며,

R 제곱값이 모형1에서 0.32, 모형2에서 .170, 모형3에서 .242로 각각 .037, .133, .072 증가하였음을 확인할 수 있습니다.

따라서, 낙관주의(CC)의 조절효과를 확인할 수 있습니다.



조절효과 분석결과를 논문작성중인 한글파일에 작성하기 위해, 조절효과 표를 작성합니다.



모형요약의 내용을 표에 입력합니다.



결과해설을 작성합니다.



분석이 완료되면 뷰어파일(출력결과)을 저장합니다.

아래 첨부파일과 같은 SPSS파일이 저장되어 있으면 성공입니다.


출력결과3.spv






결론적으로 팀 분위기(독립)가 팀원의 이직의도(종속)에 영향을 미치는데 있어, 긍정심리자본의 하위요인인 낙관주의(조절)가 조절효과를 갖는다고 할 수 있습니다.


독립변인과 종속변인의 인과관계의 크기가 어떤변수에 따라 달라질 떄, 이 변수를 독립변인과 종속변인간의 관계를 조절하는 조절변수(moderating variable)이라고 합니다.






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