5. 연구가설의 검증
5.3 가설 3의 검증
가설 3 : LMX차별화가 클수록 LMX가 높은 구성원들의 직무열의가 증 가할 것이다.
본 연구에서는 LMX와 직무열의의 관계에서 LMX차별화의 조절효과에 관한 가설을 검증하기 위해서 조절회귀분석을 실시하였는데, 그 결과는 다음 의 <표 10>에 나타나 있다.
<표 10> LMX차별화의 직무열의에 대한 조절효과 검증
구 분 직무열의
모델 1 모델 2 모델 3 모델 4
통제 변수
성별 .181 .108 .114 .067
연령 -.181 -.108 -.103 -.097
학력 .093 .082 .099 .081
근속연수 .056 .033 .028 .012
직군 -.114 -.110 -.109 -.066
독립
변수 LMX .471** .374** -.260*
조절변수 LMX차별화 .145* -1.127**
상호
작용 LMX * LMX차별화 1.794**
F-값 2.062 10.582** 9.956** 13.737**
0.057 0.272** 0.288** 0.107**
△ 0.215** 0.016* 0.038**
본 연구의 조절변수인 LMX차별화에 따라 LMX가 직무열의에 미치는 영향력이 차이를 나타내는지를 알아보기 위해 조절회귀분석을 실시하였다.
먼저, 1단계에서는 직무열의를 종속변수로 하고 LMX를 독립변수로 하는 회 귀분석을 실시하였으며, 2단계는 1단계 변수에 조절변수인 LMX차별화를 포 함하여 회귀분석을 실시하였으며, 3단계에서는 조절효과를 검증하기 위해 2 단계의 변수에 상호작용효과의 변수인 LMX와 LMX차별화의 상호작용항을 추가한 회귀분석을 실시하였다. 결과의 해석은 상호작용항을 추가한 회귀분 석의 결과 및 △의 증가분이 유의하지 않으면 상호작용 효과는 없는 것으로 간주하였다.
<표 10>에 나타나 있듯이, 모델 1에서는 종속변수인 직무열의에 인구통 계 변수들만을 투입하였다. 통제변수들은 직무열의를 설명하는데 기여를 하 지 못하는 것으로 나타나고 있다.
모델 2에서는 모델 1에 독립변수인 LMX를 추가로 투입하였는데, 결과 적으로 유의한 영향(β= .471, p<0.01)을 미치고 있는 것을 나타났다.
모델 3에서는 모델 2에 조절변수인 LMX차별화를 추가로 투입하였는데, 결과적으로 LMX차별화가 직무열의에 유의한 영향(β= .145, p<0.05)을 미치 고 있는 것으로 나타났다.
모델 4에서는 LMX차별화의 조절효과를 분석하기 위해서 직무열의를 종 속변수로 하고 독립변수와 조절변수의 상호작용항을 회귀식에 투입하였다.
그 결과 LMX와 LMX차별화의 상호작용 값은 β= .1.794, p<0.01 으로 나타 났고, 유의수준 1%에서 의 증가분이 유의하게 증가함을 알 수 있다. 따라 서 LMX가 직무열의에 미치는 영향력에 LMX차별화의 조절효과가 있는 것 으로 확인되었다. 따라서 가설 3은 채택되었다.
따라서 LMX으로 인해 직무열의가 발생한 경우에 LMX차별화가 필요함 을 나타내고 있다.
또한, LMX차별화의 조절효과가 구체적으로 어떠한 모습으로 나타나는
지 살펴보기 위해 추가분석을 실시하였다. LMX차별화의 평균값(3.00)을 기 준으로 LMX차별화의 수준이 높은 집단과 낮은 집단으로 구분하고, 각각의 집단별로 LMX의 정도가 직무열의에 미치는 영향을 추정하였다.
회귀분석 결과, LMX차별화의 수준이 높은 집단의 LMX의 회귀계수는 .621(P<.01)로 유의적으로 나타났고, LMX차별화의 수준이 낮은 집단의 경우 회귀계수가 .118로 유의적으로 나타나지 않았다.
다음의 <그림 2>은 먼저 LMX차별화(평균값 : 3.00)가 높은 집단과 낮 은 집단으로 나누고 두 집단의 회귀방정식을 이용하여 LMX가 직무열의에 미치는 효과를 그래프로 나타낸 것이다. 즉 두 개의 회귀방정식에 LMX는 평균값(3.43)보다 1 표준편차(0.956)만큼 큰 값(4.386)과 1 표준편차(0.956)만 큼 작은 값(2.474)을 투입하여 직무열의의 값을 각각 계산 하였다.
<그림 2> LMX와 직무열의 간의 LMX차별화의 조절효과
구 분
직무수행
모델 1 모델 2 모델 3 모델 4
통제변수
성별 .147 .147 .066 .030
연령 -.110 -.110 -.025 -.020
<그림 2>에서 보는 바와 같이 LMX와 직무열의의 관계가 LMX차별화 의 수준에 따라서 다르다는 것을 보여주고 있는데, LMX차별화가 높은 경우 LMX가 직무열의에 미치는 영향력이 더욱 확대되고 있음을 알 수 있다. 따 라서 LMX차별화가 높을수록 LMX가 직무열의에 미치는 효과는 더욱 크다 는 점을 확인할 수 있고, LMX가 높은 경우에는 LMX차별화를 높게 하여 직무열의를 강하게 할 필요성이 있다.
한편, LMX의 수준이 낮은 경우에는 LMX차별화가 높을수록 직무열의에 영향력이 낮게 나타나고 있다. 따라서 LMX가 낮은 경우에는 직무열의를 위 해 LMX차별화가 높은 상황을 피해야 한다는 것을 의미한다.