요인 평균변수 만들기

논문은 문항 하나하나를 분석하지 않고 요인 단위로 분석합니다. COMPUTE로 문항 평균을 낸 새 변수를 만들어야 상관분석과 회귀분석을 시작할 수 있습니다.

많은 분이 여기서 막힙니다. 신뢰도까지는 냈는데 그다음에 무엇을 해야 할지 모르겠다는 것입니다.

논문은 q7, q8, q9, q10을 따로 분석하지 않습니다. 이 네 문항을 묶은 직무만족이라는 하나의 값으로 분석합니다. 그러려면 네 문항의 평균을 낸 새 변수가 있어야 합니다.

COMPUTE 직무만족 = MEAN(q7, q8_R, q9, q10).
COMPUTE 조직몰입 = MEAN(q11, q12, q13, q14, q15).
EXECUTE.

VARIABLE LABELS 직무만족 '직무만족' 조직몰입 '조직몰입'.
VARIABLE LEVEL 직무만족 조직몰입 (SCALE).

이 변수가 없으면 상관분석도 회귀분석도 시작할 수 없습니다. 반대로 이것만 만들어두면 이후 분석은 거의 자동으로 이어집니다.

실수하기 쉬운 두 가지

• 역문항은 반드시 뒤집은 변수를 넣습니다. MEAN(q7, q8_R, q9, q10)처럼요. 원본 q8을 넣으면 평균이 엉뚱해지는데, SPSS는 아무 말도 하지 않습니다.
• 문항을 하나 빠뜨려도 SPSS는 그냥 세 개의 평균을 냅니다. 손으로 치다 보면 꼭 하나씩 빠집니다. 만들고 나서 괄호 안의 변수 개수를 세어보세요.

평균과 합계의 차이

평균 대신 합계(SUM)를 쓰는 논문도 있습니다. 둘 다 가능하지만 평균이 편합니다. 평균은 원래 척도 범위(1점에서 5점)를 그대로 유지해서, 3.8이라는 값을 보고 바로 보통보다 조금 높다고 읽을 수 있습니다.

합계를 쓰면 문항 수가 다른 요인끼리 비교가 안 됩니다. 4문항 요인의 합계 16과 5문항 요인의 합계 16은 다른 뜻입니다.