조직 연구에서 다층모형 적용에 관한 고찰 -위계적 선형모형(HLM) 활용을 중심으로-
분야
사회과학 > 경영학
저자
손성철 ( Sung Chul Son ) , 정범구 ( Beom Ku Chung ) , 주지훈 ( Ji Hoon Joo )
발행기관
한국인적자원관리학회
간행물정보
인적자원관리연구 2013년, 제20권 제3호, 75~97페이지(총23페이지)
파일형식
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    국문초록
    이 연구의 목적은 위계적 선형모형의 원리와 활용 방법 그리고 제한사항과 극복 방안을 제시하는 것이다. 조직 연구는 구조적 특성상 구성원이 조직 수준의 다른 변수에 영향을 받는 것이 일반적이다. 그리고 상이한 수준의 변수 간의 관계를 분석하기 위하여 전통적인 분석 방법(예: 분산분석, 회귀분석모형 등)을 적용하는데 한계가 있다. 그러나 위계적 선형모형(HLM)은 전통적 분석 방법의 제한사항을 극복할 수 있는 장점이 있다. 따라서 이 연구는 개인과 조직 수준의 변수로 구성된 다층모형의 기본원리에 대한 설명과 다층모형으로서의 위계적 선형모형을 활용한 가설 검증 방법을 예를 들어 제시하였다. 조직과 조직 구성원의 행위에 관한 연구는 분석 수준의 해석에 따라 개인주의적 오류나 혹은 생태학적 오류를 가져올 수 있다. 그러나 위계적 선형모형을 활용하면 개인과 조직 수준의 변수가 혼합된 다층연구에서 이러한 오류를 줄일 수 있다. 그리고 위계적 선형모형을 활용하여 개인수준과 조직수준 변수의 상호 작용 효과를 확인할 수가 있고, 다층 혼합구조에서 오는 분석수준 이슈를 줄일 수 있을 것이다. 따라서 이 연구는 개인과 조직의 다층 연구에서 조직의 효과를 확인할 수 있어서 조직연구에 대한 보다 정교한 이론적 실무적 함의를 제공한다. 그러나 위계적 선형모형의 적용을 위하여 연구 자료의 구조와 연구 대상의 구조가 다층구조인가를 고려하여야 하고, 분석 과정이 엄격히 관리되어야 하며 어떤 분석 방법이 적절한 통계분석 방법인지를 고려 하여야 한다. 따라서 위계적 선형모형의 강점과 약점을 이해하여 위계적 선형모형의 분석이 필요한 모형 인지를 판단하여야 한다. 위계적 선형모형이 필요하다면 편차변환(centering)과 상호작용효과의 의미 및 통계적 검정력 확보를 위한 수준별 표본의 크기를 고려하여야 한다.
    영문초록
    This study introduces the logic of hierarchical linear model(HLM) which is used in organizational research. It discussed the considerations and suggest the method how to break the limitations. Organizational research is general that member is influenced by structural characteristics of organization. Traditional method for examples regression analyzation limited in cross level analyzing. But HLM has the advantage of analyzing the cross level research model. This research provide the example with multi level model consisting of personal lebel variable and organizational level variable. There is individualistic fallacy or ecological fallacy in the organization and organizational behaviour study according to interpreting of variable level. HLM is reduce the misinterpreting of analysing outcomes. The analysing using HLM can be tested cross effect between the personal level and organizational level. Also it can be reduced the level issues. So this research suggest theoretical and practical implications. But data structure is to be multi level, the analyzing process is strictly to be managed for the applying the HLM. it must consider which method is suitable for data analysing. if HLM is required, centering or not, the meaning of cross effects between the level, sample size for secure the statistical power each levels should be checked. First of all, It is important thing for the applying the HLM that the strength and weakness of HLM should be understood for applying HLM.
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