부정적인 영향
그림 2 에서 알 수 있듯이 적합 지수는 GFI(.89) RMSEA(.89) 및 카이제곱/ df 비율(5.58)과 같은 임계값보다 약간 낮습니다. 이는 모델이 경험적 데이터와 어느 정도 적합하다는 것을 의미합니다. 변수들 간의 인과관계의 강도를 확인하기 위해 t- 값과 표준화된 추정치를 조사하였다. 그림 2 에 표시된 것처럼 두 가지 추정치가 경로에 표시되었습니다. 첫 번째는 독립변수의 예측력을 설명하고 효과 크기를 쉽게 파악할 수 있는 표준화된 계수( β) 입니다. 크기가 1.0에 가까울수록 상관 관계가 높아지고 변수의 예측력이 높아집니다. 두 번째 측정값은 t 값(t)입니다. t > 2 또는 t < -2 이면 결과를 통계적으로 유의하다고 합니다.
결과는 동기부여 요인 중 COC( β = .14, t = 1.93)를 제외하고 모두 소진에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. CMA( β = .38, t = 5.48) 에 의해 가장 큰 영향을 미쳤고 , LOI( β = .36, t = 5.40)가 그 뒤를 이었습니다. EOF는 숙달에 부정적인 영향을 미쳤습니다( β = .46, t = -2.28). 번아웃은 숙달에도 부정적인 영향을 미쳤습니다( β = -.43, t = -3.45). 번아웃에 의해 두 가지 인식이 부정적으로 예측되었습니다: INT( β = -.40, t = -6.83) 및 JOY( β = -.45, t = -7.84). 네 가지 인식 모두 INT( β = .38, t = 5.55), JOY( β = .33, t = 5.05), CHA( β = .20, t = 2.11) 와 같이 INT와 JOY가 가장 큰 영향을 미치는 GPA를 긍정적 으로 예측했습니다. 및 CHO( β = .46, t = 6.83). 숙련도는 GPA의 긍정적인 예측 변수이기도 했습니다( β = .23, t = 3.01). 두 가지 인식, 즉 INT와 JOY는 숙달에 긍정적이고 중요한 영향을 미쳤습니다: INT( β = .33, t = 5.23)와 JOY( β = .21, t = 3.14).
해당 변수 간의 상관 계수는 표 4 에 나와 있습니다 . 볼 수 있듯이, Demotivator와 Burnout 사이에 가장 높은 상관관계가 관찰되었습니다: CEN( r = 0.67, p < 0.05), LOI( r = 0.64, p < 0.05), EOF( r = 0.63, p < 0.05), 차( r = 0.60, p < 0.05). 데모티베이터와 인식 사이의 연관성에 관해서는 혼합된 결과가 얻어졌습니다. LOI와 INT( r = -0.72, p < 0.05), LOI와 JOY( r = -0.63, p < 0.05) 사이의 연관성이 가장 높은 INT 및 JOY 인식과 demotivator 사이에는 유의미한 음의 상관관계가 발견되었습니다 . GPA는 TEA( r =-0.54, p <0.05), INT( r =0.51, p <0.05), 숙달( r =0.49, p <0.05) 과 가장 높은 상관관계를 보였다 . 논의
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