기초 부터 심화까지 요약한 산업심리학 정리 14. 분산 측정치와 상관관계

14. 분산 측정치와 상관관계

 

1. 분산 측정치

 

□ 분산(변산도)이란?
: 사물이나 개념에 대한 측정 수치들이 흩어져 있는 정도
: 평균 근처에 점수들이 얼마나 모여 있는지를 알려줌

□  범위(range)
: 변산도의 가장 간단한 측정치는 범위로, 최저 점수에서 최고 점수까지 점수의 폭

□  표준편차(Standard deviation)
: 가장 많이 사용되는 분산 측정치로 변량의 제곱근

 

2. 상관관계

 

□  상관관계란?
: 두 변인들 간의 선형적 관계의 정도를 나타내는 것으로, +1 ~ -1의 값을 가짐
□  +, –는 관계의 크기가 아닌 방향을 알려줌
□  관계의 방향과 크기를 알 수 있음

１) 정적 상관관계
□  한 변인의 점수가 증가할 때 다른 변인의 점수가 증가함
□  즉, 한 변인의 점수가 높으면 다른 변인의 점수도 높고 한 변인의 점수가 낮으면 다른 변인의 점수도 낮음
□  예) 의사결정 참여 수준과 직무만족, 리더십 스타일과 직무 수행

2) 부적 상관관계
□  한 변인의 점수가 증가할 때 다른 변인의 점수는 감소함
□  예) 직무 만족과 결근, 상사와의 관계와 이직의도, 그리고 직무 수행 및 직원에 대한 불만 건수
□  두 변인 간의 상관관계가 존재하더라도 인과관계라고 할 수 없음

 

 

“산업심리학에서 가장 많이 사용되는 통계 분석”

3) 상관관계 결과에 대한 해석

□  0.1 ~ 0.2 : 매우 낮은 상관관계
□  0.3 ~ 0.4 : 낮은 상관관계
□  0.5 ~ 0.6 : 중간 정도의 상관관계

□  0.7 ~ 0.8 : 높은 상관관계
□  0.9 ~ 1.0 : 매우 높은 상관관계