비행점수 산정 방식과 학생조종사 연구 결과

3.3 비행점수 산정 방식 본 교육기관(한서대학교 비행교육원, 울진 한국항공전문학교 비행훈련원)은 각 비행훈련 종료 시 담당 교원과 함께 훈련 내용에 대해 분석을 한다. 같은 시간 담 당 비행교원은 비행 후 브리핑을 통해 학생조종사에게 비행 훈련의 성적을 학생조 종사의 PIF(Pilot information file)에 기입하게 되어있다. 성적 표기는 <표 24>와 같이 1점 매우 잘함, 2점 잘함, 3점 보통, 4점 못함, 5점 매우 못함으로 나타낸다. <표 24> 비행성적의 산정 방식 * 분석결과는 비행 성적의 보기를 용이토록 <표 24>와 달리 역산으로 표기함. 3.4 조사대상에 대한 자료 분석 방법 본 연구를 위한 분석의 기초로 유효한 설문조사 및 비행 훈련 성적 자료는 최종 211부의 설문지가 회수되었다. 연구 결과 도출을 위한 SPSS 25 통계프로그램을 사용하여 분석하였고, 본 연구에 사용되는 설문 및 데이터로 설문 및 데이터 척도 의 신뢰도 검사는 실증분석을 위해 Cronbach's alpha 계수를 사용하여 신뢰성 분 석을 실시하였다. 회수된 설문조사 결과에 따르면 학생조종사 211명의 표본을 대 상으로 설문을 받은 결과 전체 211명 중 152명(72%)에 해당하는 학생조종사는 비 행 훈련 시 교육 효과 및 성적에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 피로도에 따른 비 행준비 시간의 부족과 심리적 부담이라고 조사되었다. 학생조종사를 대상으로 시 행되는 비행 훈련은 학생들의 준비 및 몸 상태에 관계없이 비행 횟수의 주기가 일 정하지 않다. 많게는 하루에 2회 이상의 비행 훈련을 시행하는 학생조종사도 있었 으며, 주 7일 동안 7회 이상의 비행 훈련을 시행하며 20시간 이상의 비행 훈련을 경험한 학생조종사도 있다. 학생조종사는 비행 훈련 주기에 따라서 피로를 느끼는 인원이 211명 중 189명(89%)이 응답하였고, 학생조종사 211명 중 168명(80%)의 인원은 주중 비행훈련주기에 관련해 2-3회를 선호한다고 응답하였다. 따라서 학생 조종사의 특성을 살펴보기 위해 빈도분석(Frequency analysis)을 실시하여 비행 주기에 따른 피로와의 상관관계를 성별, 연령별 그리고 교육과정별로 구분하였다. 학생조종사의 집단별 비행 훈련 성적은 비행 훈련 주기별로 독립표본 t검증과 성 적 1 2 3 4 5 점 수 매우 잘함 잘함 보통 못함 매우 못함 - 36 - 일원배치 분산분석(Analysis of Variance: ANOVA)을 시행하였다. 분산분석은 명목척도로 측정된 독립변수와 등간척도 또는 비율척도로 측정된 종속변수 사이의 관계를 연구하는 통계기법으로 변수의 각 수준이 처리가 되며 2 개의 처리효과를 비교 할 때는 t-검증을, 3개 이상의 처리 효과를 비교할 때는 ANOVA를 사용한다. 분산분석 값을 결과로 Scheffe사후검증을 실시하며, 검증은 평균치간의 개별 비교 중 사후 비교의 한 방법으로서 전박적인 F검증 후에 이것이 의의 있는 차가 있을 때 평균치 간의 차에 관한 구체적인 정보를 얻기 위한 방법 이다. 분석은 정규성(Normality)가정과 등분산성(Homogeneity of Variance)가정을 만 족하여야 하므로 Scheffe검증을 통해 정규분포의 유의를 검증하였다. Scheffe검증 은 상대적으로 정상분포 가정에 덜 민감해서 정상분포에서 이탈되어 있을 때 결과 를 신뢰할 수 있는 것이기에, 각 실험조건을 나타내는 집단의 크기가 서로 동일하 지 않아도 분산의 동질성 여부를 검증할 수 있는 Scheffe검증을 사용하였다. Scheffe의 검증방법은 두 가지로 접근할 수 있는데, 첫번째 방법은 직접적으로 해당되는 F치를 구하는 방법이고, 두 번째 방법은 일반 변량분석에 의한 F치를 구 한 다음 얻어진 값의 의의도를 검증 비교하는 기준을 Scheffe 기준치로 환원하여 비교하는 방법으로 가장 전통적인 사후검증 중 하나이다. 이 검사는 F-Scheffe 값 을 요구하며, 이 값으로 분산분석을 시행하여 비교하는 집단간 유의미한 차이가 있는지 검증한다.35) 빈도분석이란 범주형 변수에 대한 빈도표를 작성하고 그에 적절한 그래프를 그 리는 분석 방법으로 일반적으로 인구통계학 특성을 확인할 때 많이 사용한다.36) 본 논문에서는 교육과정별로 성별, 연령별 비행 훈련 주기에 대해 차이를 나타내 었다. 독립표본 t-검증은 모집단의 분산이나 표준편차를 알지 못할 때, 표본으로부터 측정된 분산이나 표준편차를 이용하여 두 모집단의 평균의 차이를 알아보는 검증 방법이다. t-검증은 “두 집단간 평균 차이가 없다”는 영가설(null hypothesis)과 “두 집단의 평균에는 차이가 있다”라는 대립가설(alternative hypothesis) 중 하나 를 채택하고, 다른 하나는 기각하는 방식으로 이루어진다.37) 35-36) Lee, C. M.(2017), The Effect of Regular Nordic Walking Exercise on Physical index and Subjective Happiness of Middle-aged Rural Residents, pp27-29. 37) - 37 - 제4장 연구결과 4.1 조사대상의 특성 조사대상자의 특성에 따라 본 연구에 사용되는 설문 및 데이터 척도의 신뢰도 검사는 실증분석을 위해 크론바흐 알파(Cronbach's alpha)계수를 사용하여 신뢰 도 분석을 시행하였으며, <표 25>에서 보는 바와 같이 표준화된 항목의 알파계수 가 .076으로 1에 가까운 수치를 나타내어 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 크론바 흐 알파 계수는 시험 문제의 일관성을 나타내는 계수로 시험 문항의 신뢰성을 평 가하는 척도이다. 계수는 0에서 1의 값을 갖는데, 값이 높을수록 신뢰도가 높다. 보통 0.8-0.9의 값이면 신뢰도가 매우 높은 것으로 보며, 0.7 이상이면 바람직한 것 으로 본다. <표 25> Cronbach's α 신뢰도 통계/요약 항목 통계량 신뢰도 통계량 Cronbach의 알파 표준화된 항목의 Cronbach의 알파 항목 수 .767 .764 14 요약 항목 통계량 평균 최소값 최대값 범위 최대값/최소값 분산 항목 수 항목 평균 4.233 4.050 4.500 .450 1.111 .019 14 크론바흐 알파(Cronbach's alpha)계수인 신뢰도(reliability) 계수 α는 검사의 내 적 일관성 신뢰도를 나타내는 값으로서 한 검사 내에서의 변수들 간의 평균상관관 계에 근거해 검사문항들이 동질적인 요소로 구성되어 있는지를 분석하는 것이다. 사전조사나 같은 속성의 질문을 반복하여 신뢰도를 높일 수 있다