기술통계
평균 · 표준편차 · 최소 · 최대 · 왜도 · 첨도
왜도 최대 |값|0.68기준 < 2
첨도 최대 |값|1.24기준 < 7
다변량 정규성18.7Mardia 첨도
권장 추정법MLCB-SEM 사용 가능
표 2. 주요 변수의 기술통계
| 변수 | N | M | SD | 최소 | 최대 | 왜도 | 첨도 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 직무자원 | 409 | 3.84 | 0.71 | 1.25 | 5.00 | −0.42 | 0.31 |
| 직무열의 | 409 | 3.61 | 0.78 | 1.00 | 5.00 | −0.28 | −0.14 |
| 직무성과 | 409 | 3.92 | 0.64 | 1.75 | 5.00 | −0.68 | 1.24 |
| 직무요구 | 409 | 3.35 | 0.83 | 1.00 | 5.00 | 0.11 | −0.47 |
N = 409. 5점 리커트 척도. 왜도 |2| 미만, 첨도 |7| 미만으로 단변량 정규성 가정 충족(Curran et al., 1996).
표 3. 정규성 검정
| 변수 | Kolmogorov-Smirnov | Shapiro-Wilk | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 통계량 | df | p | 통계량 | df | p | |
| 직무자원 | .061 | 409 | .001 | .981 | 409 | <.001 |
| 직무열의 | .048 | 409 | .024 | .988 | 409 | .003 |
| 직무성과 | .074 | 409 | <.001 | .972 | 409 | <.001 |
| 직무요구 | .039 | 409 | .142 | .994 | 409 | .108 |
Lilliefors 유의확률 수정 적용. 표본이 클 때 두 검정은 사소한 편차에도 유의하게 나오므로, 왜도·첨도를 함께 판단하는 것이 권장됩니다.
그림 3. 직무열의 히스토그램과 정규곡선
정규곡선과 큰 편차 없이 대칭에 가까운 분포를 보였습니다.
그림 4. 정규 Q-Q 도표 및 상자도표
직무열의 Q-Q 도표
변수별 분포와 이상치
해석interp_rules.rule_id = NORM_SKEW_KURT_OK · 매칭조건 abs(skew)<2 AND abs(kurt)<7
주요 변수의 평균은 직무성과가 3.92(SD = 0.64)로 가장 높았고 직무요구가 3.35(SD = 0.83)로 가장 낮았다.
왜도의 절댓값은 최대 0.68, 첨도의 절댓값은 최대 1.24로 각각 2와 7을 넘지 않아 단변량 정규성 가정을 충족하였다. 따라서 최대우도법(ML)을 이용한 모수 추정이 적절하다.
Curran, P. J., West, S. G., & Finch, J. F. (1996). Psychological Methods, 1(1), 16–29.
코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로
ANALYSIS: TYPE = BASIC; OUTPUT: SAMPSTAT;
모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.