제1절 표본의 인구통계학적 구성

설문서를 통한 분석을 위하여 모두 270부를 배포하여 그 중226부를 회수하여, 분석에 사용하였는데, 분석 대상자들의 구체적인 인구통계학적 구성을 살펴보면 다음과 같다.

1. 성별 구성

우선 성별 구성을 보면 남자가 179명, 여자가 47명으로, 남자의 비율이 상대적으로 높은데, 이것은 표본 모집단의 특성상 주로 대기업의 사무직 근로자를 대상으로 했기 때문이다.(표 3)

2. 연령별 구성

연령별로는 분석의 기준이 되게끔 결혼여부와 자녀 수, 그리고 각 집단별 표본 수의 분포를 감안하여 19세에서 27세, 28세에서 30세, 30세 이상 층의 세 집단으로 나누어 분석하였다.(표 4)

3. 학력별 구성

학력별로 보면, 전문대졸이5명이었는데, 이를 독립집단으로 보고 분석하는 것이 의미가 없으므로 학력수준에 따라서는 대졸미만, 대졸, 대학원 졸의 세 집단으로 나누어 분석하였다.(표 5)

4. 직급별 구성

직급별로는 평사원의 비율이 반을 넘는 반면, 차장 이상의 응답자는 소수에 불과하여, 평사원, 대리급, 과정 이상의 세 집단으로 분류하여 분석에 이용하였다.(표 6)

5. 근속연수별 구성

근속연수 별로도 각 집단의 표본 수를 고려하여, 2년까지의 집단, 2-4년 사이의 집단, 그리고4년 이상의 집단의 세 집단으로 분류하였다.(표 7)

6. 연고지(고향)별 구성

연고지(고향)를 중심으로는 크게6개 지역으로 나누어 분석하였으며, 비교적 빈도가 낮은 제주지역, 강원지역 등을 기타지역에 포함시켰다.(표 8)

제2절 직무관련 커뮤니케이션

커뮤니케이션에 관련시켜 인구통계학적 변수의 영향 정도를 알아보기 위하여 조직에서 직무와 직접적으로 관련된 경우와 그 외의 개인적인 주제와 관련된 경우로 나누어서 분석하였다.

이러한 두 경우에 있어서, 먼저 전체적인 분석을 시도한 후, 각 인구통계학적 변수들에 따른 집단별 차이를 일원변량분석(one-way ANOVA)과 SNK 검증을 통해 분석하였다.

1. 전체적인 분석

전반적으로 보면, 직무와 직접적으로 관련된 커뮤니케이션이 경우에 있어서는, 업무에 대한 지식이 풍부하여 좋은 조언자가 되어 주는 사람과 자주 의사소통을 하는 것으로 나타났으며(평균값=3.62), 그 다음으로는 비슷한 지위의 사람(3.11), 비슷한 연경의 사람(2.84)의 순으로 나타났다.(표 9)

또한, 고향이 같거나 같은 친목단체에 속한다는 사실은 다른 변수들에 비해 상대적으로 낮은 값을 나타내었다. 이는 직무와 직접적으로 관련되는 성격을 지닌 업무에 대한 지식, 지위 등의 변수가, 직접적으로 영향을 미치지 않는, 같은 고향이나 친목단체 등의 변수들보다 더 큰 영향력을 지니고 있는 사실을 나타내 준다고 할 수 있다.

2. 성별 분석

직무와 직접적으로 관련되어 커뮤니케이션을 하는 이유에 대한 남녀별 차이를 보면, 같은 학력수준(X5), 같은 고향(X6), 같은 학교출신(학연)(X7), 같은 친목단체(X8) 등의 변수에서 유의적인 차이를 나타내고 있다.(표 10) 특히, 같은 학교출신이라는 학연이 남자와 여자 사이에 큰 차이를 보임으로써, 남자들이 학연을 매우 중요한 요소로 생각하고 있음을 시사해 주고 있다. 전체적으로 볼 때, 남자들이 직무와 직접적으로 관련된 커뮤니케이션의 경우에 있어서는 여자들보다 인구통계학적 변수의 영향을 더 크게 받고 있음을 알 수 있다.

3. 연령별 분석

연령별 차이를 보면, 아홉 개의 모든 항목에서 28-30세의 연령층에서 다른 연령층에 비해 인구통계학적 요인을 직무관련 커뮤니케이션에 있어서 중요하게 생각하고 있는 것으로 나타났다.(표 11) 항목별로 볼 때, 재직기간이 비슷한 경우(X4)에 대해서 세 연령층 사이에서 유의적인 차이를 나타내고 있다. 즉, 28-30세의 연령층에서 가장 중요하게 생각하고 있으며, 30세 이상의 연령층에서는 다른 집단에 비해 상대적으로 재직기간을 중요하게 생가하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 연령층에 따른 차이는 집단간에 거의 나타나지 않는다고 할 수 있다.

4. 학력별 분석

학력에 따른 차이에 있어서는 재직기간(X4), 학력수준(X5), 연고지(고향)(X6), 같은 학교출신(학연) (X7) 등의 항목에서 유의적인 차이를 보였다.(표 12) 즉, 학력수준이 커뮤니케이션에 영향을 미치는 정도에 있어서, 대졸 미만의 학력수준의 사람들에 있어서 대졸 이상의 학력 층보다 유의적으로 낮은 정도인 것으로 분석되었다. 연고지에 대해서는 대졸 이상의 학력수준에서, 대졸 미만의 학력수준의 사람들과 유의적으로 차이를 보였다. 또한 같은 학교출신이라는 것도 대졸 미만과 대졸 이상의 학교수준 사이에 유의적으로 차이를 나타내었다.

5. 직급별 분석

직급별로 보면, 여러 항목 중에서 직위(X3)와 학력수준(X5)의 항목에서 직급별로 유의적인 차이를 나타내고 있다.(표 13) 직위에 따른 차이의 경우에는 과장급 이상과 대리급 이하의 직급 사이에 유의적인 차이를 나타내었고, 학력수준의 항목에서는 대리급에서 타 직급에 비해 유의적으로 높은 수준인 것으로 나타났다.

6. 근속연수별 분석

근속연수를 기준으로 나눈 세 집단을 비교해 본 결과, 재직기간의 항목에서 유의적 차이를 보이고 있다.(표 14) 즉, 근속연수가 4년 이상인 집단의 구성원들이4년 미만의 재직기간 중에 비해 유의적으로 낮은 수준인 것으로 분석되었다.

7. 연고지별 분석

연고지를 기준으로 해서 볼 때, 집단간의 차이도 역시 연고지라는 항목으로 나타났는데, 전체적으로 그 수준은 낮았지만 그 상대적 차이에 있어서는 경상지역에서 더 높게, 서울지역에서는 상대적으로 낮게 나타났다.(표 15)

제3절 직무외적 커뮤니케이션

1. 전체적인 분석

직무 외적인 개인적인 문제나 관심사의 경우에는 경험이 많고 인생의 좋은 선배나 조언자의 역할을 해주는 사람과 가장 많이 의사소통을 하는 것으로 나타났다.(평균값=3.38)(표 16) 그 다음으로는 연령이 비슷한 사람(3.20), 직위가 비슷한 사람(3.09), 생활면에서 비슷한 사람(3.03)의 순이었다.

2. 성별 분석

성별로 볼 때 두 집단 사이에 유의적인 차이를 보이고 있는 항목들은, 같은 성별(Y1), 재직기간(Y4), 학력수준(Y5), 같은 고향(Y6), 같은 학교출신(Y7) 등으로 나타났다.(표 17) 이 중에서 성별 항목은 여성에게 더 큰 영향을 미치고 있었으며, 나머지는 남자에게 더 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

3. 연령별 분석

연령별로 나누어 보면, 성별(Y1), 직위(Y3), 재직기간(Y4), 학력수준(Y5), 연고지(Y6)의 유사함 등의 항목에서 유의적인 차이를 나타내고 있는 것으로 분석되었다.(표 18)

4. 학력별 분석

학력을 기준으로 하여 대졸미만(고졸, 전문대졸), 대졸, 대학원 졸의 세 집단으로 나누어 보았을 때, 성별(Y1)과 생활의 유사함 항목(Y11)을 제외하면, 대졸 사원들이 타 집단보다 높은 수준으로 나타남으로써, 이러한 인구통계학적 변수에 더 큰 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.(표 19) 집단간의 차이는 성별(Y1), 재직기간(Y4), 학력수준(Y5), 고향(동향)(Y6), 같은 학교출신(학연)(Y7)의 항목에서 유의적인 수준을 나타내었다.

5. 직급별 분석

직급별로 볼 때에는 성별 항목만이 세 집단간의 유의적인 차이를 나타내고 있으며, 전반적으로 볼 때에는 평사원급에서 조금 높은 수준으로 나타났다.(표 20)

6. 근속연수별 분석

근속연수별로는 아래의 <표 21>에서와 같이 유의적인 차이를 보이는 항목이 없는 것으로 나타났으며, 이는 곧 직무 외적인 커뮤니케이션의 경우에 근속연수에 따른 유의미한 차이는 없다는 것을 의미한다.