1. 연구의 필요성

감성지능(Emotional intelligence [EI])이란 사회적 지능(Social intelligence)의 하부개념으로, 자신과 다른 사람의 정서(feeling)와 감정(emotion)을 공감하고, 자신이 가지고 있는 감성 정보를 활용하여 주어진 상황에 맞게 적절한 행동으로 표현하고, 조절할 수 있는 능력을 의미한다[1]. 간호와 감성지능과의 관련성에 대한 통합적 고찰연구[2]에서, 간호사는 인간관계를 통해 간호를 제공하므로, 자신과 타인의 감정을 이해하고 다루는 감성지능이 핵심간호기술로 제시되고 있다. 이러한 감성지능은, 간호사들이 겪는 감정노동을 관리하는데 중요한 능력으로, 실제 간호사의 감성지능이 높을수록 직업만족도, 경력몰입도가 높았고 경력몰입도가 높을수록 이직 의도는 낮아지는 것으로 보고되었다[3].

특히 신규간호사의 이직률은 30% 이상으로 약 15%인 간호사 평균 이직률보다 두 배 가까이 높은 실정이며[4], 간호학부 교육과정에서부터 감성지능을 향상시켜 간호 실무에 적응할 수 있도록 하는 것이 중요하다. Smith 등[2]은 감성지능과 간호에 대한 통합적 고찰연구를 통해 간호학생들은 간호현장에 나가기 위한 준비로 감성 이해, 간호제공을 위한 감성 활용 기술, 혼돈스러운 업무환경을 효과적으로 다루기 위해 감성 역량 배양이 필요하다고 하였다. 국내 연구에서도 간호대학생의 경우 감성지능이 높을수록 의사소통능력과 전공만족도가 높았고, 임상실습 스트레스는 낮았다[5, 6]. 이에, 최근 간호교육에서는 감성지능 증진을 위한 교육 프로그램을 개발하여 효과를 검증하려는 시도를 하고 있으며[7], 이를 위해서는 간호대학생을 대상으로 감성지능을 정확하게 측정하는 도구가 중요하다.

감성지능 측정 도구는 감성지능을 어떻게 볼 것인가에 따라 다르게 구성될 수 있는데, 감성지능의 개념을 처음 제시한 Mayer와 Salovey는 감성지능의 구성요소를 감성의 평가와 표현, 감성 조절, 그리고 감성 활용의 3가지 영역으로 설명하였다[8]. 이러한 명확한 개념의 제시에도 불구하고 감성지능을 능력(ability)으로 볼 것인지, 아니면 특성(trait)으로 볼 것인지에 따라 다양한 측정도구들이 개발되었다[9]. 감성지능을 능력-성과 중심으로 측정한 대표적인 도구로는 Multifactor Emotional Intelligence Scale (MEIS)과 이를 개정한 Mayer Salovey Caruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT)가 있다. 이 도구들은 감성관련 능력들을 평가하기 위해 여러 가지 과제들을 수행하여 바른 답을 찾도록 하는 방식으로, MSCEIT의 경우 141개 항목에 달한다[8]. 이에 반해 감성지능을 특성으로 보고 개발된 대표적인 도구로 Bar-On [10]이 청소년 및 성인을 대상으로 개발한 Emotional Quotient Inventory (EQ-i)는 자가보고식 측정도구이며, 총 133개 문항으로 구성되어 있다. 이 도구 역시 문항수가 많아서 설문에 응답하는 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 이렇듯 감성지능에 대한 개념에 대해 초창기에는 능력 또는 특성중심으로 구분하여 도구를 개발했지만 가장 많이 사용되는 개념은 이 두 가지를 모두 포함하는 혼합모델(Mixed EI)이다[9]. 혼합모델에서는 특성(trait)과 사회적 기술 및 역량을 함께 측정한다.

이러한 혼합모델을 기반으로 국내에서 개발된 감성지능 측정도구로는 Kim과 Park [11]이 경영대학 학부생과 대학원생을 대상으로 개발한 Kim and Park Emotional Intelligence Quotient (EQ)가 있다. 감성지능을 자신과 타인의 감정을 인식하여 자신의 감정을 조절하고 활용하는 능력으로 정의한 후 자기감정인식, 자기감정표현, 타인감정인식, 감정의 조절과 활용의 4개 하위요인으로 구성된 총 27문항의 도구를 개발하였다. 개발 당시 Kim과 Park의 EQ의 신뢰도는 요인별 Cronbach's α .81, .84, .74, .71으로 나타났고, 타당도는 안면타당도, 내용타당도 그리고 요인분석을 통해 검증하였다. 그러나 Kim과 Park의 EQ는 좀 더 확장된 표본에서의 연구가 필요하였으나, 도구가 개발된 이후 간호학은 물론 다른 학문영역에서도 활용 빈도가 낮았다. 또한, 도구를 구성하는 문항들 중 ‘동기화’, ‘창의성’, ‘주의집중’과 같은 감성지능을 직접적으로 설명하지 않는 문항들을 포함하고 있다[11].

한편, 국내·외 간호학 연구에서 가장 흔히 사용하고 있는 감성지능 측정 도구는 Wong과 Law [1]가 경영학과에 재학 중인 대학생들을 대상으로 개발한 Wong and Law Emotional Intelligence Scale(WLEIS)이다. WLEIS는 감성지능을 혼합모델의 개념에서 자기감성인식, 타인감성인식, 감성활용, 감성조절의 4개 하위요인으로 보았다. WLEIS는 확인적 요인분석을 통해 구성타당도가 확인되었고, Cronbach's α는 .87로 신뢰도 역시 적절한 것으로 나타났다. 총 16문항의 자가보고식 Likert 척도로 문항수가 적어 검사 시간이 짧다는 것이 큰 장점이다. 또한, WLEIS는 포르투갈, 이탈리아, 중국 등 다양한 국가에서 각 나라의 언어로 번역된 후 타당도와 신뢰도가 검증되어 활발히 사용되어지고 있다[12]. 국내 간호학 분야 연 구에서도 WLEIS가 다수 이용되어졌으나 연구자가 자신의 연구를 위해 번역하여 이용하고 신뢰도만 보고하였으며, 타당도 검증 과정은 거치지 않았다[5, 13]. 한편, 감성을 표현하는 언어는 문화 및 사회 인구학적 특성에 따른 차이가 있을 수 있으므로 문화적 개작이 필요하며[14] 외국에서 개발된 감성지능 측정도구의 경우 번안과정에서의 타당성 확보뿐만 아니라 표적 집단에서의 신뢰도 및 타당도 검증이 반드시 필요하다[15]. 타당도 검증은 사용하는 도구가 연구 집단과 연구 목적에 적합한지 확인할 수 있는 방법이고, 특히, 구성 타당도 검증을 통해 도구가 이론적 구성 개념을 실제로 잘 측정하는지를 분석할 수 있기 때문이다.

이에 본 연구에서는 국외에서 개발되어 타당도와 신뢰도가 확인된, 그리고 국내외 간호학 분야, 특히 간호 대학생을 대상으로 흔히 사용되고 있는 Wong과 Law [1]의 WLEIS를 번안하여 한국어판 감성지능 측정도구(Korean version of Wong and Law Emotional Inteligence Scale [K-WLEIS])를 개발하고 그 타당도와 신뢰도를 검증하고자 한다.

2. 연구의 목적

본 연구의 목적은 Wong과 Law [1]가 개발한 WLEIS을 한국어로 번안하고, 한국어판 감성지능 측정도구(K-WLEIS)의 타당도와 신뢰도를 검증하는 것이다.

1. 연구설계

본 연구는 감성지능 측정도구인 Wong과 Law가 개발한 WLEIS를 한국어로 번안하고, 번안된 K-WLEIS의 타당도와 신뢰도를 검증하는 방법론적 연구이다.

2. 연구대상자

번안된 K-WLEIS의 타당도와 신뢰도를 검증하기 위한 연구대상자의 모집단은 전국 간호학과 재학 중인 대학생으로 하였다. 감성지능은 교육을 통해 향상될 수 있는 특성이므로[7], 간호학 교육 내에 감성지능 증진을 위한 프로그램을 적용하고 그 결과를 측정할 수 있는 근거를 마련하기 위해 간호대학생을 대상으로 개발하고자 하였다. 간호학과의 협조를 얻을 수 있었던 충청도, 경상도 및 강원도에 소재한 3개 대학교의 간호학과 1~4학년 재학생을 대상으로 연구 참여에 동의한 학생들을 편의표출 하였다.

대상자 수는 탐색적 요인분석의 경우 문항 수와 참여자 수의 비율이 1:10 [16], 확인적 요인분석의 경우 200명 이상의 표본이 적합하다[17]. 이에 본 연구에서는 연구에 동의한 370명의 학생으로부터 자료를 수집하였고 이 중 K-WLEIS 문항에서 결측이 없는 총 360부의 설문지를 최종 분석하였다. 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석의 대상자를 달리 구성하기 위해 SPSS 프로그램의 케이스 무작위 표본 추출방법을 통해 총 360명 중 탐색적 요인분석에 160명을 무작위 추출한 후, 나머지 200명의 자료는 확인적 요인분석에 사용하였다.

3. 연구도구

4. 연구절차

5. 윤리적 고려

본 연구의 수행을 위해 건국대학교 연구윤리심의위원회의 승인(7001355-201809-HR-270)을 받았다. 연구자가 강의나 실습을 담당하지 않는 간호학과에서 학과장의 동의를 얻은 후, 대상자를 모집하였다. 연구대상자에게는 연구 목적과 내용에 대해 자세히 설명하였고, 연구 참여 도중에도 참여 거부가 가능하며 이로 인한 불이익은 없다는 사실, 개인을 식별할 수 있는 정보는 수집하지 않는다는 사실, 비밀유지와 익명보장 등에 대해 알리고 자발적인 서면 동의를 받았다. 연구 참여자에 대해서는 설문 완료 후에 소정의 답례품을 제공하였다.

6. 자료분석

본 연구의 자료는 SPSS/WIN 24.0 프로그램과 AMOS 25.0 프로그램을 이용하여 다음과 같은 순서대로 분석하였다. 대상자의 일반적 특성은 빈도, 백분율, 평균과 표준편차로 산출하였으며, 탐색적 요인분석에 포함된 대상자와 확인적 요인분석에 포함된 대상자 간의 일반적 특성 차이는 t-test 혹은 chi square test로 분석하였다.

요인타당도와 수렴타당도를 통해 도구의 타당도를 분석하고, 문항의 수렴 및 판별타당도를 확인하였다. 우선, 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis [EFA])을 이용하여 요인들과 각 요인을 구성하는 문항 및 문항의 요인 값과 설명력을 확인하였다. 탐색적 요인분석에서 요인추출은 주축요인추출(Principal axis factoring) 방법으로 시행하였으며, 이는 공통 분산만을 분석에 이용하기 때문에 공통적으로 적합한 요인을 추출하고자 할 때 적합한 방법이다[24]. 요인회전은 각 문항이 어떤 요인과 높게 관계되는지를 명확히하기 위해 시행하였고, 본 도구는 요인 간 상관관계가 있으므로 사각 회전방식(oblique factor rotation) 중 직접 oblimin 방식을 이용하였다[24]. 수집된 자료가 요인분석에 적합한지를 검정하기 위해 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)과 Bartlett 구형성 검정을 실시하였다. 탐색적 요인분석을 위해서는 160명 대상자의 응답 자료를 사용하였다.

탐색적 요인분석 결과를 바탕으로 구축한 측정모형의 적합도를 확인하기 위해 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis [CFA])을 이용하였으며, 모든 문항에 결측치가 없음을 확인하였다. 모델의 적합도 지수로는 본 도구의 개발 당시 사용했던 지표들인 χ²통계량(p값), Normed χ² (Chi square minimum/degree of freedom [CMIN/DF]). 기초 적합지수(Goodness of Fit Index [GFI]), 근사원소 평균자승 오차(Root Mean Square Error of Approximation [RMSEA]), 터커-루이스 지수(Turker Lewis Index [TLI])와 비교 적합지수 (Comparative Fit Index [CFI])를 평가하였다. 확인적 요인분석을 위해서는 탐색적 요인분석에 이용된 160명이 아닌 나머지 200명 대상자의 응답 자료를 사용하였다.

도구의 수렴타당도(Convergent validity)를 검증하기 위해 선행연구에서 상관관계가 검증되었던 의사소통능력척도(GICC)를 사용하여 측정한 점수와의 상관관계를 Pearson's correlation test로 분석하였다.

마지막으로 문항의 수렴 및 판별타당도 검증을 위해 평균분산추출(Average Variance Extracted [AVE]), 합성신뢰도(Composite Reliability [CR])를 구하고 요인 간의 상관관계 제곱을 산출하였다.

도구의 신뢰도 중 동질성(Homogeneity)을 검증하기 위해 내적 일관성 Cronbach's α계수를 구하였고, 검사-재검사 신뢰도(Test-retest reliability)를 통한 안정성(Stability)은 중복 측정 점수 간 급내 상관계수(ICC)를 산출하였다.

1. 도구 번역 및 사전조사 결과

역 번역본과 원래 도구의 문항들의 의미를 원어민이 비교한 결과, 총 16문항 중 14개 문항은 완전히 일치하는 것으로, 2개 문항(1, 13번 문항)은 유사하기는 하지만 완전히 일치하지는 않는 것으로 평가하여 수정이 필요하였다. 자기감정인식에 해당하는 1번 문항인 ‘I have a good sense of why I have certain feelings most of the time.’의 경우 순번역자 합의에서는 ‘나는 대부분 내가 어떤 감정을 왜 느끼는지 잘 안다.’로 해석되었지만 원도구와 역 번역된 도구를 검토하는 과정에서 ‘내가 왜 그 감정을 느끼는지 대부분 잘 안다.’로 수정하였다. 또한, 13번 문항인 ‘I am able to control my temper and handle difficulties rationally.’ 의 ‘temper’를 한국어로 적절히 표현하는데 어려움이 있었다. 최종 검토를 거쳐 ‘내 성질을 조절할 수 있고 어려움을 이성적으로 다룰 수 있다.’로 결정하였다. 위의 과정을 통해 구성된 설문지 초안을 가지고 간호대학생 30명을 대상으로 사전 조사를 실시한 결과, 문항을 이해하는데 어려움 없었고 어색한 용어, 문장이 발견되지 않았다. 이에 16문항의 K-WLEIS를 확정하였다. 설문에 소요되는 시간은 평균 2~3분이었다.

2. 도구의 타당도와 신뢰도 검증

1) 대상자의 일반적 특성

전체 연구대상자의 평균연령은 21.2 ± 2.26세였으며, 성별은 여성이 308명(85.6%), 남성이 52명(14.4%)를 차지하였다. 학년은 4학년 105명(29.2%), 1학년 99명(27.5%), 2학년 98명(27.2%), 3학년 58명(16.1%) 순이었다. 종교는 무교 233명(64.8%), 기독교 84명(23.3%), 천주교 26명(7.2%), 불교 17명(4.7%) 순이었다. 임상실습경험은 있음이 163명(45.3%), 없음이 197명(54.7%)로 나타났다. 탐색적, 확인적 요인분석 대상자 간에 일반적 특성에 차이가 있는지 분석한 결과 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(Table 1).

Table 1
General Characteristics of Participants

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2) 타당도 검증

(1) 요인타당도

탐색적 요인분석은 전체 대상자 360명 중 SPSS 케이스의 무작위 표본 추출 방법으로 160명을 추출하여 분석하였다. 분석 전 탐색적 요인분석의 적합성을 평가하기 위해 KMO와 Barlett 구형성 검정(Barlett's test of sphericity)을 확인하였다. 본 연구 결과 KMO값이 .84로 높아 문항 간에 공통적인 잠재요인이 존재함을 나타냈으며, 문항의 수와 표본의 수가 적절한 것으로 나타났다[23]. Barlett 구형성 검정의 근사 카이 제곱 값은 1531.22 (p < .001)으로 p값이 .05보다 작아 문항 간의 상관관계 행렬이 단위행렬이 아님이 검증되었으며, 본 도구의 문항들이 요인분석에 적합한 것으로 확인되었다[24].

탐색적 요인분석 결과 고유값이 1 이상인 요인의 수는 4개였으며, 스크리 도표에서 급격하게 꺾이는 부분(elbow point)의 요인의 수도 4개로 나타났다. 또한, 각 요인에 포함된 문항이 모두 4개씩이며 원도구와 동일한 문항들이 각 요인들에 포함되었다. 요인별 설명력은 감성조절이 36.6%, 자기감성인식이 16.4%, 감성활용이 11.9%, 타인감성인식이 8.3% 이었고, 4개 요인에 의한 총 설명력이 73.2%로 나타나 기준인 60% 이상[24]을 충족하였다. 문항의 요인부하량(Factor loading) 값은 .60~.90의 범위로서 모든 문항이 .40 이상[24]으로 나타났다(Table 2).

Table 2
Result of Exploratory Factor Analysis of K-WLEIS (N = 160)

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탐색적 요인분석 결과에 따라 측정모형을 구축한 후 나머지 200명의 자료를 대상으로 확인적 요인분석을 시행하였다(Table 3). 확인적 요인분석을 위한 정규성 검증 결과, 왜도는 −1.10에서 −0.20, 첨도는 −0.76에서 1.35으로 정규분포의 조건인 왜도의 절대값 3, 첨도의 절대값 10을 넘지 않아 일변량 정규성의 가정은 만족했다[25]. 다변량 정규성 검증에서 다변량 첨도지수 84.41, 임계치 33.36으로 임계치의 기준치인 5.99를 초과하여 다변량 정규성 가정을 만족하지 못하였다[25]. 그러나 최대우도법의 부트스트래핑(boot-strapping)은 다변량 정규성 가정에 위배된 자료를 분석할 때 사용할 수 있으므로[26], 본 연구에서는 모수 추정 및 효과 분석을 위해 부트스트 래핑 방법을 이용하였고 모형에서 경로의 유의성 검증을 위해 회귀계수와 p값으로 확인하였다. 측정모형의 적합도 지수를 평가한 결과, χ² = 183.99 (p < .001), CMIN/DF = 1.89, GFI = .89, RMSEA = .07, TLI = .93, CFI = .95로 나타나 GFI를 제외한 모든 적합도 지수가 권장 수준인 CMIN/DF 3이하, RMSEA .08이하, TLI .90 이상, CFI .95 이상을 만족하였다[24]. 하위 요인별 β값의 범위는 자기감성인식 0.48~0.87, 타인감성인식 0.58~0.81, 감성활용 0.56~0.86, 감성조절 0.75~0.87로 나타났다(Table 4).

Table 3
Model Fit Indices of WLEIS and K-WLEIS

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Table 4
Result of Confirmatory Factor Analysis of K-WLEIS (N = 200)

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(2) 수렴타당도

수렴타당도(Convergent validity)검증을 위해서 전체 대상자 360명을 대상으로 선행연구에서 감성지능과 관계가 검증되었던 의사소통능력과의 상관관계를 검증하였다. 그 결과 K-WLEIS로 측정한 값과 의사소통능력도구(GICC)로 측정한 상관관계 값은 강한 정적 상관(r = .73, p < .001)을 보였다. 또한, K-WLEIS의 4가지 하위요인과 의사소통능력의 상관관계를 검증한 결과, 의사소통능력(GICC)과 자기감성인식(Self-emotion appraisal [SEA]), 타인감성인식(Other's emotion appraisal [OEA]), 감성활용(Use of emotion [UOE])과 감성조절(Regulation of emotion [ROE])은 각각 .49 (p < .001), .58(p < .001), .57 (p < .001), 그리고 .48 (p < .001)의 상관계수를 나타냈다.

(3) 문항의 수렴타당도와 판별타당도

본 측정도구를 구성하는 문항의 해당요인에 대한 수렴타당도와 다른 요인에 대한 판별타당도를 검증하였다. 잠재변수를 측정하는 문항들이 해당 잠재변인을 잘 설명하는지를 확인하는 문항의 수렴타당도를 확보하기 위해서는 평균분산추출(AVE)은 .50 이상이어야 하는데 자기감성인식(SEA) = .77, 타인감성인식(OEA) = .71, 감성활용(UOE) = .74, 감성조절(ROE) = .79로 모두 기준을 충족한 것으로 나타났다[25]. 문항의 판별타당도가 확보되기 위해서는 해당 요인의 AVE 값이 그 요인과 다른 요인 간 상관관계의 제곱보다 커야 하며, 본 연구 결과 가장 작은 AVE 값인 .71은 잠재변수 간 상관계수의 제곱 값 중 가장 큰 .23보다 큰 것으로 나타났으며 이에 문항의 판별타당도가 검증되었다(Table 5).

Table 5
Correlation Coefficients, Squared Correlations, and Average Variance Extracted (N = 200)

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