ISSN : 1598-2920
PURPOSE This study examined the effect of sports life skills and life skills transfer of student-athletes and coaches, applying Actor-Partner Interdependence Model (APIM). METHODS Korean student-athletes and coaches from middle and high school sports teams participated in this study. There were 300 student-athletes (Mage=15.44, SD=1.64; male=218, female=82), with an average of 5.46 (SD=2.40) years of athletic career. Meanwhile, 33 coaches were (Mage=39.70, SD=8.36; male=26, female=7), with an average of 13.52 years of coaching career (SD=10.01). Measures included the Life Skills Scale for Student-Athletes (LSSSA; Jang et al., 2020) and Korean Life Skills Transfer Survey (KLSTS; Lim et al., 2018). Descriptive analysis, correlation, and APIM were undertaken by using the SPSS and AMOS programs. RESULTS First, the correlation between athletes’ and coaches’ life skills was not significant. Second, athletes’ life skills significantly affected their life skills transfer, similar to coaches’ life skills significantly affecting their life skills transfer. Fourth, coaches’ life skills did not significantly influence athletes’ life skills transfer, and the converse was not true either. CONCLUSIONS This study verified the effect of life skills development for two groups of athletes and coaches, on transfer in sports, and attempted statistical verification of whether it affects sports life skills and transfer between athletes and coaches. Although no statistically significant results were found in the partner effect, it is meaningful in that, it provided important implications for conducting a follow-up study on the relationship between athletes and coaches. In other words, it is expected to be a cornerstone for research on building a new model, along with investigating the interactive relations between athletes and coaches on life skills in the sports field.
‘스포츠 혁신’은 지난 2019년부터 우리나라 전문 스포츠 영역에 자주 등장하는 주요 용어로, 이 용어의 개념에는 선수들의 인권이나 학습권 등과 관련된 주제가 포함되어 있다. 스포츠 혁신이 지향하는 특징 중 하나는 기존 스포츠 문화의 부정적 이미지로 대표되는 승리지상주의 혹은 성적우선주의와 같은 결과 중심에서 탈피하여 급변하는 시대를 반영한 미래 지향적 가치를 추구하는 것이다. 이러한 흐름에는 전문 스포츠를 통해 유능한 미래 인재 또는 인성과 능력을 겸비한 사회 구성원을 길러 성숙한 시민사회를 달성하려는 해외의 사례(Lerner, 2005)와 달리, 우리나라 전문 스포츠 영역은 승리만이 최우선의 가치인 것처럼 편향되면서 적지 않은 부작용이 사회문제로 확장되고 있다는 배경이 자리 잡고 있다. 이에 스포츠의 본질적인 가치와 기능을 회복하기 위한 학문의 역할에 더 많은 관심이 집중되고 있다. 특히, 긍정심리학(Seligman & Csikszentmihalyi, 2014)을 기반으로 발전된 스포츠 긍정적 유소년 발달(Positive Youth Development, 이하 PYD) 이론을 지지하는 연구자들의 움직임이 두드러진다(Holt, 2016; Larson, 2000; Lerner, 2005; Lim & Jang, 2017).
스포츠 환경에서 PYD의 목적은 참여자가 스포츠를 통해 긍정적 가치들을 학습하고 이를 활용함으로써 행복한 삶을 살도록 하는 데 있다(Holt, 2016). 이 목적을 달성하기 위해 PYD는 스포츠의 역기능적 측면(예: 공격성 증가, 도덕성 결여 등)보다 스포츠가 지닌 강점과 잠재력에 더 많은 초점을 둔다(Weiss et al., 2016). 스포츠 영역에서의 PYD 모델(Holt et al., 2016)이 제시하는 생태학적 관점에 따르면, 정책이나 사회문화, 체계 등은 스포츠 문화에 직접 관여하는 스포츠 영역의 PYD 환경 구축에 영향을 준다. 그리고 스포츠에 참여하는 선수들은 PYD를 목적으로 하는 스포츠 활동을 통해 개인적·사회적·신체적인 측면에서 긍정적 발달을 도모할 수 있다. 즉, 스포츠와 관련된 PYD는 어느 특정 집단의 노력이 아니라 사회 전체의 관심과 노력이 필요하며 모든 요소가 톱니바퀴처럼 제대로 맞물릴 때 선순환 구조를 가질 수 있다(Holt et al., 2016). 나아가, 스포츠와 PYD를 접목하여 미래 지향적인 스포츠 문화를 추구하는 학자들이 핵심 개념으로 사용하는 ‘라이프스킬(life skills)’은 이러한 톱니바퀴들이 원활하게 돌아가기 위한 윤활제 역할을 한다.
라이프스킬은 인지·정서·행동을 포함하는 기술(skills)로 삶을 보다 능동적이고 효과적으로 살아가는 데 도움을 줄 수 있다(Gould & Carson, 2008). 즉, 삶의 질이나 심리적 안녕감을 높이기 위한 기술로써 행복한 삶을 살아가게 만드는 잠재력으로 해석할 수 있다. 예를 들어, 친구나 동료, 혹은 가족과 갈등이 생겼을 때 서로에게 도움이 되는 방향으로 문제를 풀어갈 수 있는 갈등해결 능력 또는 문제해결 기술이 필요하다. 또한, 개인의 하루, 한 달, 혹은 1년 단위 목표를 체계적으로 계획하고 도달하는 목표설정 기술도 만족도 높은 삶을 지향하는데 중요한 기술이다. 그 외에도 다른 사람과 좋은 관계를 만들기 위한 의사소통 기술, 자신의 감정을 다스리는 감정조절 기술, 생산적이고 낙관적인 태도를 유지하기 위한 긍정적 생각 기술 등이 모두 라이프스킬에 포함된다.
스포츠에서 PYD 개념을 활발하게 적용하는 학자들은 이와 같은 라이프스킬의 개념적 특성이 스포츠의 많은 부분과 유사하며 스포츠를 통해 효과적으로 학습 및 발달시킬 수 있다고 주장한다(Gould & Carson, 2008; Lim & Jang, 2017). 이러한 주장은 스포츠가 삶의 축소판이라는 개념을 대변해 준다고 볼 수 있다. 스포츠와 삶은 무수한 성공과 실패, 연습과 시합, 능력과 노력, 슬픔과 기쁨, 동료와 보호자(예: 지도자, 멘토) 등 많은 요소가 중복된다. 무엇보다 스포츠와 삶은 많은 부분이 유사하므로 스포츠 환경에서 참여자들이 배운 다양한 사회·심리적 잠재력과 기술들은 일상생활에서도 충분히 활용될 수 있다. 이러한 관점을 설명하는 개념이 라이프스킬 전이(life skills transfer)다. 즉, 라이프스킬 전이란 하나의 영역(예: 스포츠)에서 학습하고 개발한 라이프스킬이 다양한 다른 영역으로 적용되어 사용되는 것을 의미한다(Pierce et al., 2017). 이처럼 라이프스킬에 관한 스포츠 활동의 특징은 의도적이고 체계적인 스포츠 활동을 통해 라이프스킬이 교육되고 전이될 수 있다는 가능성을 지지한다(Hodge et al., 2013).
일찍이 스포츠 영역에서 PYD 개념을 적용하는 연구자들은 스포츠를 기반으로 한 라이프스킬 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증해왔다. 가령, 다양한 종목을 대상으로 하고 워크시트 활용을 강조한 SUPER 프로그램(Sport United to Promote Education and Recreation; Danish, 2002), 유소년 골프를 바탕으로 개발되고 가장 활성화된 The First Tee 프로그램(Weiss, 2006), 럭비 선수들을 대상으로 한 Play it smart 프로그램(Petitpas et al., 2005), 유소년 하키 프로그램(Hockey is for every one, HIFE)과 SUPER 프로그램을 접목시켜 탄생한 HIFE-SUPER 프로그램(Hodge et al., 2017) 등이 대표적이다. 한편, 국내에서도 PEAK 프로그램(Performance · Enhancement · Achievement · Knowledge; Lim, 2019)과 같은 엘리트 스포츠 선수들을 위한 라이프스킬 프로그램이 개발되기 시작하였다.
특히, 최근에는 우리나라 중·고등학교 학생선수 라이프스킬 교육 프로그램인 운동선수 라이프스킬 향상 프로그램(The Program to Enhance Athletes’ Life Skills, PEALS)이 개발되었다(Jang, Lim, Bae, & Gim, 2020). 이 프로그램은 개발과정에서 다차원적인 접근 즉, 학생선수뿐만 아니라 그 선수들의 지도자와 학부모가 참여했다는 점에서 의미가 크다. 왜냐하면, 선수들로부터 수집된 자료 이외에 이들을 가장 가까운 곳에서 관찰하고 안내하는 주요 타자의 역할이 매우 중요하기 때문이다(Lim, Kwon, & Bae, 2021). PEALS는 목표 설정, 자신감, 자기조절, 스트레스 대처, 협동, 공감, 의사소통, 갈등 해결과 같은 라이프스킬을 다룬다.
스포츠에서의 라이프스킬 연구와 관련하여 그동안 선행연구들은 두 가지 방향으로 정리할 수 있다. 첫째는 PYD가 지향하는 관점에 근거하여 라이프스킬 개념을 탐색하고 그 개념을 검증하는 연구를 통해 스포츠에서의 라이프스킬에 대한 설명력을 촉진시키려는 연구 흐름이다. 둘째, 스포츠 라이프스킬과 상관성이 높은 다른 변인들과의 설명력을 검증하기 위한 타당도 연구에 대한 비중이 높았다. 방법론 측면에서의 스포츠 라이프스킬과 관련된 대다수의 연구는 선수를 중심으로 라이프스킬 척도를 개발하거나 다른 심리적인 변인들과의 관계를 고려하여 집단 수준에서의 결과를 규명하였다.
그러나 기존의 연구 방법들은 라이프스킬을 발달적인 변화과정이나 스포츠 구성원들끼리의 상호작용을 이해하는 데 한계가 따른다. 더구나, 스포츠에서의 라이프스킬과 관련된 연구들은 선수들을 중심으로 보고한 결과들이어서 스포츠 현장에서 선수들과 상호작용이 가장 높을 것으로 추정되는 지도자들의 정보를 반영하는 연구 가 부족하다(Jang et al., 2021). 즉, 선수들의 라이프스킬 개발 및 전이와 관련된 변인들에 대한 정보와 함께 지도자들을 대상으로 하는 라이프스킬 수준과 라이프스킬 전이와 관련된 변인들에 대한 검증이 절실히 필요하다. 나아가 선수와 지도자가 상호 영향을 주고받는 모형을 검증하는 것은 스포츠에서의 라이프스킬 및 전이 모형을 좀 더 명확하게 이해하고, 스포츠 및 학교 현장에서의 중재 전략을 위한 더 진보된 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.
구체적으로, 학생선수와 지도자가 서로 주고받는 라이프스킬 및 전이 모형을 검증하기 위해 ‘행위자-상대자 상호의존모형(Actor-Partner Interdependence Model, APIM)’ 분석을 적용할 수 있다(Ledermann et al., 2011). 이 분석을 통해 스포츠 라이프스킬과 전이 모형이 포함하고 있는 변화 과정상에서 학생선수의 효과와 지도자의 효과가 상호 간에 어떻게 작용하는지를 동시에 검증할 수 있다. 기존의 선행연구에서는 선수들의 라이프스킬에 미치는 지도자의 영향력에 대해 선수들의 입장에서만 측정하여 결과로 제시되었다. 그러나 APIM 분석은 선수로부터 얻은 정보와 해당 선수를 지도하는 지도자로부터 얻은 정보가 함께 측정 결과로 고려된다는 점에서 스포츠 라이프스킬과 전이의 관계 및 효과를 심층적으로 이해할 수 있는 계기가 될 것이다.
학생선수와 그들을 지도하는 지도자 모두가 연구 참여자이며 학생 선수와 지도자로의 자료가 동시에 수집되어야 한다. APIM 분석은 커플자료 분석(dyadic data analysis)의 한 형태로 학생선수와 지도자가 커플 형태를 이루게 된다(Hong, 2016). 이 연구에서는 다양한 커플자료 형태 중 일대일과 일대다수 자료를 수집하였다. 즉, 대한체육회에 등록되어있는 중·고등학교 학생선수 300명과 이들의 지도자 33명을 대상으로 자료를 수집하였다. 집단별 연구 참여자는 다음과 같다(Table 1).
학생선수 참여자는 수도권의 학교 운동부에 소속된 중·고등학교 선수 총 300명이었다. 이들 중 남자 선수는 218명(72.7%)이었고 여자 선수는 82명(27.3%)이었다. 이들의 평균연령은 15.44세(SD=1.64)였고 평균적으로 5.46년(SD=2.40)의 운동경력을 가졌다. 총 11개 종목에서 참여하였고, 유도가 76명(25.3%)으로 가장 많았다.
지도자는 학생선수 참여자들을 가르치는 코치 혹은 감독이었다. 팀에서 선수와 가장 많이 상호작용하는 지도자 1인을 연구 참여자로 선정하였고, 총 33개 팀(지도자 33명)의 자료를 수집하였다. 남자 지도자는 26명(78.8%)이었고 여자 지도자는 7명(21.2%)이었다. 이들의 평균연령은 39.70세(SD=8.36)였고 평균적으로 13.52년(SD=10.01) 동안 선수들을 지도한 경력이 있다고 답했다. 또한 과거 15.03년(SD=7.36) 정도의 운동선수 활동 경력이 있는 것으로 나타났다. 종목은 선수와 동일한 11개 종목이었고 육상 지도자가 9명(27.3%)으로 가장 많았고 유도 지도자가 6명(18.2%)으로 다음 순이었다.
학생선수들의 스포츠 라이프스킬을 측정하기 위해 Jang, Lim, Bae, Jung, et al.(2020)이 개발한 스포츠 라이프스킬 척도(Life Skills Scale for Student-Athletes, LSSSA)를 사용하였다. 이 척도는 기본심리욕구 이론과 결합하여 자율성, 유능성, 관계성 세 가지 영역으로 구분된다. 자율성 영역에는 시간관리 3문항과 목표설정 4문항이 포함되며, 유능성 영역에는 스트레스 대처 3문항, 긍정적 생각 5문항이 포함된다. 그리고 관계성 영역에는 갈등해결 5문항, 의사소통 3문항, 그리고 감정조절 3문항이 포함되어 있다. 따라서 LSSSA는 총 7요인 26문항으로 구성되어 있으며 각 문항은 5점 Likert 척도(1점=전혀 아니다; 5점=매우 그렇다)로 응답한다. 이때 의사소통은 부정문항이므르 역채점하여 사용하였다. 이 연구에서 사용된 검사지의 신뢰도(Cronbach’s a)는 .69부터 .87의 범위로 확인되었다.
라이프스킬의 전이 여부를 측정하기 위해 국외에서 개발된 LSTS(Life Skills Transfer Survey; Weiss et al., 2014)를 기반으로 Lim et al.(2018)이 국내 실정에 맞게 타당화한 한국판 라이프스킬 전이 척도(Korean Life Skills Transfer Survey, 이하 KLSTS)를 사용하였다. KLSTS는 스포츠 환경에서 배운 라이프스킬이 일상생활에 서도 사용되는지(전이)를 측정한다는 특징이 있다. KLSTS는 만나기와 인사하기 6문항, 도움 주고받기 7문항, 건강 관리하기 5문항, 다름 인정하기 3문항, 목표 설정하기 5문항, 친구 갈등 해결하기 4문항, 형제 갈등 해결하기 4문항, 그리고 감정 조절하기 4문항으로 총 8요인 38문항으로 구성되어 있다. 각 문항은 5점 Likert 척도(1점=전혀아니다; 5점=매우그렇다)로 응답한다. 이 연구에서 사용된 검사지의 신뢰도(Cronbach’s a)는 .80부터 .96의 범위로 확인되었다.
LSSSA와 KLSTS는 학생선수들을 대상으로 개발되었고 연구 수행 당시 지도자들의 라이프스킬을 측정할 수 있는 도구는 국내외에서 개발된 사례가 없었다. 따라서 지도자들을 대상으로 측정도구가 적합하도록 전문가 회의를 통해 내용타당도 과정을 거쳤다. 두 개의 측정도구에 대한 내용타당도 검증을 위해 스포츠심리학 박사 2인, 교육측정 및 평가 박사 1인, 스포츠심리학 박사과정 1인이 참여하였으며, 내용타당도를 결과 LSSSA는 지도자에게도 적합하였다. 한편, KLSTS에 대한 검토 결과, 38문항 중에서 19문항이 지도자에 맞게 수정되었다. 예컨대 KLSTS의 긍정적 생각하기 요인 중 ‘학교에서 학습에 어려움을 겪더라도 긍정적으로 생각한다’는 문항은 지도자에 맞게 ‘직장에서 직무수행에 어려움을 겪더라도 긍정적으로 생각한다’로 수정하였다.
이 연구의 참여자는 라이프스킬 프로그램에 관심이 있는 중·고등학교 운동부를 대상으로 선정하였다. 먼저 학교 관리자 및 운동부 지도자들과 연구 윤리·절차·방법 및 목적 등을 자세히 설명하고 이에 동의를 구하였다. 무엇보다 라이프스킬 연구 진행에 대한 적극적인 협조를 받기 위해 지도자와 선수들에게 라이프스킬이 필요한 이유와 이점 등을 충분히 설명하였다.
본 연구의 참여자는 자발적 참여를 원칙으로 하며 연구 참여자들(지도자 및 선수)에게 연구의 취지를 숙지하는 교육과 함께 참여 연구 참여 동의를 확인한 후 자료조사를 진행하였다. 또한, 학생선수들은 모두 미성년자이므로 본인뿐만 아니라 보호자의 동의서도 제출하도록 했다. 또한 본 연구를 통하여 획득된 자료 및 정보는 연구목적 이외의 용도로 사용하지 않으며, 자료 보관에 있어서 인터넷이 연결되어 있지 않은 별도의 컴퓨터 하드웨어에 안전하게 보관할 것이라는 내용을 명확하게 전달하였다. 본 연구의 질문지에 응답하는 데 필요한 시간은 약 10분 정도 소요되었고 수집된 자료는 각각의 방법에 맞게 분석하였다.
수집된 자료는 SPSS와 AMOS 24버전을 이용하여 분석하였다. 첫째, 수집된 자료의 경향성을 살펴보기 위해 기술통계(descriptive statistics)를 실시하였다. 자료의 평균과 표준편차, 그리고 왜도 및 첨도를 통해 자료의 정규성을 살펴보고 변인을 구성하고 있는 하위요인들 간의 상관관계 분석을 실시하였다. 이때 신뢰도는 Cronbach’s α 를 이용하였으며 상관관계는 Pearson의 적률상관 계수(r )를 사용하였다. 둘째, 학생선수들의 라이프스킬이 라이프 스킬 전이에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였다.
셋째, AMOS를 이용하여 APIM 분석을 실시하였다. APIM 분석은 선수와 지도자 상호간에 영향을 주는 효과를 검증하게 되는데 선수가 선수에게 혹은 지도자가 지도자에게 단계에 따라 영향을 주는 효과는 ‘행위자(actor) 효과’로 명명한다. 반면, 선수가 지도자에게 혹은 지도자가 선수에게 영향을 주는 효과는 ‘상대자(partner) 효과’로 분석한다(Fitzpatrick et al., 2016). 본 연구에서 설명하는 APIM에는 네 가지 잠재변수가 있으며, 측정모델과 관련된 방정식은 다음과 같다.
Xi1 = Λx1ξ1 + δi1 Actor effect (athletes)
Xi2 = Λx2ξ2 + δi2 Actor effect (coaches)
Yi1 = Λy1η1 + εi1 Partner effect (athletes-coaches)
Yi2 = Λy2η2 + εi2 Partner effect (coaches-athletes)
APIM 분석에서 연구모형의 추정 방법은 최대우도법(maximum likelihood)을 사용하였고 모형의 적합도를 평가하기 위한 지수들은 보편적으로 요구(Hong, 2017; Kline, 2015)되는 x2/df, CFI, TLI, RMSEA, SRMR을 사용하였다. 보편적으로 x2/df는 절대값 3 이하일 때, CFI와 TLI .9 이상일 때, 그리고 RMSEA와 SRMR은 .08 이하일 때 ‘매우 좋은 적합도’로 평가한다(Hu & Bentler, 1999).
끝으로, APIM에서는 파트너 관계에 있는 선수와 지도자가 서로 영향을 주고받는 것으로 가정하기 때문에 독립변수 간의 상관을 설정한다. 또한 선수와 지도자의 종속변수를 추정할 때 독립변수로 추정되지 않는 부분(잔차)이 다른 변수들에 의해 설명될 수 있으므로 잔차 간 상관이 존재한다고 가정한다. 예를 들어, 학생선수의 경우, 선수의 학부모 등 제3의 변수들이 종속변수에 영향을 미칠 수 있다. 이처럼 잔차 간 상관을 가정하면 제3의 변수 영향이 혼합되지 않기 때문에 모형에서 추정한 값을 설정한 독립변수들에 의한 순수한 설명력이라고 추론이 가능하게 된다. 따라서 본 연구에서도 지도자와 학생선수 간의 라이프스킬에는 상관관계가 있는 것으로 가정하였으며, 선수의 라이프스킬 전이와 지도자의 라이프스킬 전이의 잔차 간 상관관계가 있는 것으로 가정하였다.
지도자와 선수 자료의 기술통계 결과는 아래 <Table 2>와 같다. 표에서 보는 바와 같이, 학생선수 자료의 평균은 최소 3.65에서 최대 4.38의 범위를 가지는 것으로 나타났다. 표준편차의 범위는 .57~.82였다. 반면 지도자 자료의 평균은 최소 3.81에서 최대 4.16의 범위로 나타났고 학생선수 자료보다 약간 더 높은 점수를 보였다. 표준편차의 범위는 .34~.76이었다. 끝으로 학생선수와 지도자 자료는 정규성 가정을 위한 왜도(3 이하)와 첨도(8 이하) 값의 기준(Kline, 2015)을 충족하는 것으로 확인되었다.
상대자 내 상관계수는 학생선수 자료 내의 상관과 지도자 자료 내의 상관을 의미한다. 이에 대한 결과는 아래 <Table 3>에 나타나 있다. 표에서 회색 음영으로 칠해진 영역은 학생선수 자료 내 상관 점수고 흰색 영역은 지도자 자료 내 상관 점수다. 표에서 보는 바와 같이, 학생선수와 지도자 자료에서 스포츠 라이프스킬과 라이프스킬 전이의 하위요인들은 서로 정적으로 유의한 상관을 가지는 것으로 나타났다. 다만, 지도자 자료 내에서 몇 가지 요인들은 서로 유의한 상관을 보이지 않았다. 끝으로 독립변수 간의 상관값이 .80 이하로 나타나 독립변수들 간의 다중공선성 선행조건은 성립되었다.
상대자 간 상관계수는 학생선수 자료와 지도자 자료 의 상관을 의미한다. 즉, 학생선수의 스포츠 라이프스킬 및 전이 점수와 지도자의 스포츠 라이프스킬 및 전이 점수 간의 상관관계를 분석하였다. <Table 4>에서 가로축은 지도자 자료이고 세로축은 학생선수 자료다. 표에서 보듯이, 학생선수 라이프스킬 및 전이 요인과 지도자 라이프스킬 및 전이 요인은 대부분 유의한 상관이 없는 것으로 나타났다.
APIM에서는 파트너 관계에 있는 선수와 지도자가 서로 영향을 주고 받는 것으로 가정하기 때문에 독립변수 간의 상관을 설정한다. 또한 선수와 지도자의 종속변수를 추정할 때 독립변수로 추정되지 않는 부분 (ε1, ε2)이 다른 변수들에 의해 설명될 수 있으므로 잔차 간 상관이 존재한다고 가정한다. 예를 들어, 학생선수의 경우, 선수의 학부모 등 제 3의 변수들이 종속변수에 영향을 미칠 수 있다. 이처럼 잔차 간 상관을 가정하면 제3의 변수 영향이 혼합되지 않기 때문에 모형에서 추정한 값을 설정한 독립변수들에 의한 순수한 설명력이라고 추론이 가능하게 된다. 따라서 본 가설적 모형에서도 지도자와 학생선수 간의 라이프스킬에는 상관관계가 있는 것으로 가정하였으며, 선수의 라이프스킬, 지도자의 라이프스킬의 잔차 간 상관관계가 있을 것으로 가정하였다.
모델적합도는 <Table 5>에서 보는 것처럼, 모든 모형 적합도 지수는 만족스럽지 못하였다. 지도자와 선수간의 등가제안 모델에서 먼저 선수의 라이프스킬 전이에 영향을 미치는 자기효과(ALS→ALST)를 살펴보았다. 그 결과 비표준화계수(B)가 1.294, 표준화 경로계수(β) 값이 .943을 나타내어 유의한 영향을 미치고 있음이 확인되었다(p<.001). 다음으로 상대자 효과(CLS→ALST)를 확인한 결과, 지도자의 라이프스킬은 표준화 경로계수(β) 값이 -.001로 나타났지만 학생의 라이프스킬 전이에 의미 있는 영향을 주지 못하는 것으로 확인되었다(p>.05).
한편 지도자의 라이프스킬 전이에 영향을 미치는 행위자 효과(CLS→CLST)를 살펴본 결과, 비표준화 계수(B)가 .875를 나타내고, 표준화 경로계수(β)가 .808을 나타내어 지도자의 라이프스킬은 지도자의 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 주고 있음을 확인할 수 있다(p<.001). 또한 상대자 효과(ALS→CLST)를 확인해본 결과 표준화 경로계수가 .017로 나타났지만, 통계적으로 유의한 영향을 주고 있지 않았다(p>.05). 연구 모형의 결과는 <Figure 2>에 제시하였다.
앞선 분석에서 모형의 적합도 지수는 만족스럽지 못하였으므로 수정 모형 분석을 실시하였다. 수정모형은 학생선수와 지도자 간의 행위자-상대자 상호의존모형에서 표준화회귀계수가 통계적으로 유의미하지 않은 계수를 삭제하여 설정하고 분석하였다. 구체적으로, 지도자 라이프스킬에서 의사소통 요인, 라이프스킬 전이에서 형제 갈등해결하기, 건강 관리하기, 다름 인정하기, 그리고 선수 라이프스킬 전이에서 형제 갈등해결하기와 다름 인정하기의 경로가 제거되었다. 수정모형의 적합도 지수를 확인해본 결과, x2/df=3.066, CFI=.901, TLI=.886, RMSEA= .083, SRMR=.059로 나타났다. 이는 앞서 분석한 연구모형의 적합도 지수들보다 향상된 값으로 볼 수 있고 결과적으로 수정된 모형은 수용할만한(acceptable) 적합도로 해석할 수 있다(Kline, 2015).
경로계수의 분석결과는 <Table 6>과 같다. 수정된 모형에서도 연구모형과 마찬가지로 스포츠 라이프스킬이 라이프스킬 전이에 미치는 행위자 효과(ALS→ALST, CLS→CLST)에서 학생선수의 스포츠 라이프스킬 효과(β=.940, p<.001)와 지도자의 라이프스킬 효과(β=.801, p<.001)는 모두 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
한편, 상대자 효과(CLS→ALST, ALS→CLST)를 분석한 결과, 지도자의 스포츠 라이프스킬은 학생선수들의 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고(β=-.006, p>.05), 학생의 스포츠 라이프스킬 역시 지도자의 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다(β=.013, p>.05). 이상 수정된 모형의 결과는 아래 <Figure 3>에 제시하였다.
최근 학생선수들의 스포츠 라이프스킬 개발과 전이에 있어 지도자의 역할이 가장 많은 주목을 받고 있다(Bae & Lim, 2022). 이 연구는 학생선수들의 삶의 질과 관련하여 선수들의 스포츠 라이프스킬과 라이프스킬 전이에 있어서 지도자의 영향력을 통계적인 결과로 확인하여 선수와 지도자의 관계를 보는 시각을 수평적인 방향으로 제시하는 방안을 모색하고자 하였다. 이러한 연구 의도를 반영하기 위해, 본 연구에서는 학생선수와 지도자 두 집단으로부터 자료를 수집하고 행위자-상대자 상호의존모형(APIM)을 적용하여 스포츠 라이프스킬 및 전이에 대한 상호 관계 검증을 목적으로 하였다. 즉 수도권에 위치한 학생선수 300명과 이 선수들의 지도자 33명을 대상으로 자료를 수집 및 분석하였다.
첫 번째 모형 검증은 모델적합도 지수 및 연구가설들을 검증하기 위해 실시되었다. 그러나 첫 번째 APIM 모델 분석 결과는 모형 적합도에서 기준에 도달하지 못한 것으로 나타났다(x2/df=5.570, CFI=.742, TLI=.652, RMSEA=.124, SRMR=.073). 이에 수정모형을 검증을 통해 모델적합도 지수 및 연구가설들을 검증하였다. 그 결과 모형 적합도는 기본모형보다 훨씬 개선되었을 뿐만 아니라 ‘수용할 수 있는 적합도’의 기준을 충족하였다(x 2 /df=3.066, CFI=.901, TLI=.886, RMSEA=.083, SRMR=.059). 그러나 각각의 가정들에 대한 검증 결과를 살펴보면, (b) 선수의 라이프스킬이 선수의 라이프스킬 전이에 미치는 영향(행위자 효과)과 (c) 지도자의 라이프스킬이 지도자의 라이프스킬 전이에 미치는 영향(행위자 효과)만이 유의한 결과를 보여주었다. 즉, 두 가지의 행위자 효과만이 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다. 따라서 스포츠에서의 라이프스킬 개발이 라이프스킬 전이에 정적인 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.
이러한 결과는 스포츠 라이프스킬 개발이 라이프스킬의 전이로 이어질 수 있다고 주장한 다양한 이론적 모델들(Hodge et al., 2013; Pierce et al., 2017)의 견해를 지지하는 것이다. 게다가 라이프스킬 전이에 영향을 미치는 라이프스킬의 효과를 양적 또는 질적으로 규명한 실증적 연구(Camiré, et al., 2021; Kendellen & Camiré, 2017; Lim et al., 2020; Lim, Kwon, Yun, et al., 2021)들의 결과와도 유사하다. 전이 문제에 대한 Lim et al.(2020)의 연구에 따르면, 지도자의 코칭행동은 학생의 라이프스킬에 정적인 영향을 주었으며, 다시 라이프스킬은 학생의 라이프스킬 전이에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중요한 것은 지도자의 코칭행동이 학생선수들의 라이프스킬 전이에는 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다는 점인데, 이는 본 연구에서 제안하는 연구문제 4와 연구문제 5 즉, 학생선수들의 라이프스킬이 지도자들의 라이프스킬 전이에 영향을 미치는 지, 역으로 지도자들의 라이프스킬이 학생선수들의 라이프스킬 전이에 영향을 미치는지 확인하는 APIM 모델 연구를 통해 보다 간명하게 검증되었다.
비록 본 연구에서의 결과가 연구문제에서 제기한 연구가설을 모두 충족시키지는 못했지만, 최근의 연구들은 선수들의 스포츠 라이프스킬 개발과 전이에 지도자의 역할이 중요하다는 점에 공통적으로 일치된 견해를 보여주고 있다(Camiré et al., 2012; Kramers et al., 2019). 게다가 최근 수행된 Bae(2022)의 다층모형 연구에서는 실제 지도자의 라이프스킬 코칭이 선수들의 라이프스킬과 전이에 유의미한 역할을 하는 것으로 확인된 바 있다. 이러한 결과를 통해 지도자의 라이프스킬 수준이 선수들의 라이프스킬 개발 및 전이와 밀접한 관련성을 지니고 있음은 다양한 이론적 토대를 통해 가늠할 수 있다.
이 연구에서 부족했던 통계적 검증은 질적 접근을 통해 보완할 수 있다. 선수와 지도자를 대상으로 수행되는 심층면담은 통계적으로 설명하지 못한 부분들을 충분히 보충해줄 수 있을 것으로 기대한다. 따라서 행위자-상대자 상호의존 모형을 더 구체적으로 알아보기 위해서는 통계적 검증과 함께 질적 자료를 수집하여 분석할 필요가 있다. 특히, 라이프스킬 개발과 관련하여 질적자료의 내용으로 Lee(2016)는 프로그램의 빈도와 유연성, 그리고 라이프스킬에 대한 학부모의 기대가 중요한 요소라고 강조하고 있다. 따라서 여러 환경 요인 중에 학부모를 대상으로 하는 환경요인에 대하여 주요변수로 설정하는 것도 본 연구의 보완에 있어서 요구된다고 할 수 있다.
한편 통계적 검증에서 유의미한 결과가 도출되지 않은 것은 다음과 같은 이유를 살펴볼 수 있다. 첫째, 지도자의 스포츠 라이프스킬 및 라이프스킬 전이 측정도구에 대한 타당성에서 문제가 있을 수 있다. 현재 국내외의 연구에서 지도자의 라이프스킬과 전이를 측정할 수 있는 도구는 개발된 사례가 없다. 이에 이 연구는 지도자의 스포츠 라이프스킬과 전이를 측정하기 위해서 선수들을 대상으로 개발된 두 가지 척도(Jang et al., 2020; Lim et al., 2018)를 수정하여 사용했다. 두 가지 척도는 전문가 협의를 거쳐 지도자의 환경과 상황에 맞게 수정·보완되었지만, 그 문항이 지도자에게 적합한지에 대해서는 통계적 검증이 이루어지지 않았다. 가령, 라이프스킬 전이의 친구갈등해결 요인의 중 ‘친구와 의견이 다르면 이를 풀기 위해 노력한다’는 문항은 지도자 라이프스킬 전이 척도에서 ‘다른 사람들과 의견이 다르면 이를 풀기 위해 노력한다’로 수정하였다. 그러나 친구와 갈등을 해결하는 것과 상대적으로 친구보다는 관계가 적은 타인(예: 지인, 주변인 등)과의 갈등을 해결하는 방식은 다르게 이해될 수 있다. 또한 형제갈등해결 요인도 가족갈등해결 요인으로 수정되어 측정의 정확성이 떨어졌을 가능성을 배제할 수 없다.
둘째, 선수와 지도자 간의 관계 또는 공유 시간에 대한 양과 질적 수준을 고려해야 한다. 이 연구는 일대다수(one with many) 자료를 수집하였다. 예를 들어, 어느 한 팀에 소속된 선수 10명과 지도자 1명의 자료를 수집하는 방식이었다. 그러나 이러한 방식은 선수 개인과 지도자 개인의 관계가 어느 정도의 수준인지를 통제하지 못한다는 단점이 있다. 구체적으로, 선수 10명과 지도자 1명의 자료를 선수 10명 각각 개인에 매칭을 시키는데 이 과정에서 선수 개인들은 한 명의 지도자와 각기 다른 기간의 관계를 맺고 있다. 요컨대, 어떤 선수는 신입생으로 지도자와 최근 관계를 맺기 시작했고, 어떤 선수는 3학년으로 해당 지도자와 3년이라는 시간 동안 관계를 맺었다. 이러한 선수-지도자 간 관계의 기간은 상호의존효과를 검증하는 데 제약으로 작용한다.
셋째, 위와 유사한 맥락에서 선수와 지도자의 자료수집 형태에 대해 더 많은 고민이 필요하다. 사회관계 분석 연구에서 자료의 형태는 크게 ‘일대일 자료’, ‘라운드 로빈(round robin)’, 그리고 ‘일대다수 자료’로 구분된다. 일대일 자료는 한 명의 자료와 또 다른 한 명의 자료를 일대일로 매칭하는 것을 의미하고, 라운드 로빈은 집단이나 그룹 안에서 서로를 평가한 자료, 그리고 일 대 다수 자료는 한 명이 여러 명을 평가하거나 반대로 여러 명이 한 명의 자료를 평가하는 것을 의미한다. 이 연구는 일대다수 자료를 수집하여 APIM 분석을 시행하였다. 즉, 지도자 한 명의 자료와 여러 명의 선수 자료가 커플을 이루는 방식이었다. 그러나 사실 APIM 분석 결과의 타당성을 높이기 위해서는 일대일 자료가 더 적합할 수도 있다. 따라서 이 연구에서 지도자 참여자는 33명이었으나, 후속 연구에서는 더 많은 수의 지도자를 포함할 필요가 있다.
위와 같은 세 가지 제한점은 후속 연구에서 라이프스킬에 대한 APIM을 적용하고자 할 때 고려해야 할 정보를 제공한다는 점에서 의미가 있다. 비록 연구의 통계적 결과가 유의미하게 도출되지는 않았으나, 이것이 연구로서의 의미가 없다고 보기는 힘들다. 오히려 이 연구의 결과는 다음 연구가 더 발전되기 위한 시사점을 남긴다는 점에서 의미가 크다고 본다. 따라서 후속연구는 이 연구의 사례를 참고하여 지도자와 선수 간의 라이프스킬 개발 및 전이의 매커니즘을 규명하고자 노력해야 한다.
종합해보면, 이 연구는 스포츠 환경에서 라이프스킬 개발과 전이에 대한 선수-지도자 상호의존관계를 규명하고자 하였으나, 통계적 검증 결과 선수-지도자 상호의존관계는 유의한 결과를 밝히지 못했다. 그러나 이 연구를 통해 통계적 검증을 위한 몇 가지 보완점과 개선점이 제공되었기에 스포츠 라이프스킬 개발 및 전이에 있어 지도자와 선수 간에 관련성이 없다는 결론을 내리기에는 무리가 있다.
또한 라이프스킬 습득 과정에는 스포츠 상황에서 지도자의 샘플링 활동과 학생의 관계망, 자발성, 지지요인, 스포츠의 특성의 맥락 요인이 개별적으로 상호작용하며 영향을 미칠 수 있다. 이는 지도자의 라이프스킬이 학생선수의 전이를 설명하는 설명력보다는 학생 개인이 가지고 있는 자산, 즉 다양한 스포츠 지지환경, 스포츠 맥락요인 등 환경요인이 중요함을 시사하는 것이라고 할 수 있다. ‘라이프스킬’이라는 의미가 학생 내적요인이나 내재화에 초점이 맞춰져 있다면 ‘라이프스킬 전이’에는 한 사회가 한 개인에게 제공할 수 있는 웰빙 시스템의 인프라적 요소가 강하게 내재된 개념이기 때문에 전이에 대한 연구는 개인보다 환경에 초점을 맞추어 연구를 수행할 필요가 있다. 또한, 지도자의 역량이 개인 내적 요인으로 메타인지나, 자기효능감 같은 개인역량을 매개로 라이프스킬 전이에 영향을 주는 지에 대해서 알아보기 위하여 전이 연구에 대한 다양한 매개변수 관련 연구가 요구된다. 라이프스킬 전이에 대한 선행연구들이 충분히 축적되지 않은 상황과 본 연구에서 상정하는 연구문제 검증의 제한점에도 불구하고 이 연구는 학생선수와 스포츠 지도자와의 관계에 대한 행위자 효과와 상대자 효과를 살펴본 연구라 할 수 있다.
결론적으로, 이 연구는 라이프스킬과 라이프스킬 전이 요인이 어떻게 서로에게 영향을 미치는지 확인했다는 점에서, 또한 선수 또는 지도자 사이의 단선적이고, 개별적인 영향 관계를 살펴본 선행연구들의 결과를 확장했다는 측면에서 학문적 의의가 있다. 특히, APIM을 활용함으로써 내재적 자료(nested data)의 개별 분석 시에 제기될 수 있는 1종 오류의 위험을 줄이고, 학생선수와 지도자 간의 영향력 경로를 간명하게 이해하는 데 도움이 되는 시각적인 결과를 도출했다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
이 연구는 다음과 같은 결과에 도달하였다. 첫째, 선수와 지도자의 스포츠 라이프스킬은 통계적으로 유의한 상관이 없는 것으로 나타났다. 둘째, 선수의 스포츠 라이프스킬은 선수의 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 미친다. 셋째, 지도자의 스포츠 라이프스킬은 지도자의 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 미친다. 넷째, 지도자의 라이프스킬은 선수의 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 미치지 않는다. 다섯째, 선수의 라이프스킬은 지도자의 라이프스킬 전이에 유의한 영향을 미치지 않는다. 여섯째, 선수와 지도자의 라이프스킬 전이는 통계적으로 유의한 상관이 없는 것으로 나타났다. 결론적으로, 지도자의 스포츠 라이프스킬 발달 및 전이는 선수 라이프스킬 발달 및 전이와 통계적인 관련이 없는 것으로 확인되었다. 그러나 이 연구는 스포츠 영역에서 라이프스킬 발달을 위한 지도자와 선수의 상호의존 관계를 규명하기 위해 시도하였다는 점에서 의미가 있다.
이 연구의 결과를 보완하기 위해 후속 연구들은 다음과 같은 사항들을 고려할 수 있다. 첫째, 이 연구는 33명의 지도자가 참여하였지만, 이는 통계적 분석을 일반화하기에 부족함이 있다. 따라서 지도자 자료 수를 충분히 확보할 필요가 있다. 둘째, 선수가 평가하는 지도와 지도자의 자기평가를 활용할 수 있다. 즉 라운드 로빈 또는 일 대다수 자료를 활용하여 APIM을 설계하고 분석할 수 있다. 셋째, 질적 자료를 추가적으로 수집함으로써 통계적 검증에 대한 결과를 보충할 수 있을 것이다. 넷째, 스포츠 환경요인에서 학부모의 기대는 큰 영향요인으로 간주되고 있으므로 선수와 선수 부모들의 기대나 특성들을 커플자료로 분석할 필요가 있다.
AUTHOR CONTRIBUTION
Conceptualization: C-Y Jang; Data curation: C-Y Jang & H Song; Formal analysis: C-Y Jang & H Song; Funding acquisition: C-Y Jang & H Song; Methodology: C-Y Jang; Project administration: C-Y Jang & H Song; Visualization: C-Y Jang & H Song; Writingoriginal draft: C-Y Jang; Writing-review&editing: C-Y Jang & H Song
Participants
| Category | N (%)
|
||
|---|---|---|---|
| Student-athlete | Coach | ||
| Gender | Male | 218 (72.7) | 26 (78.8) |
| Female | 82 (27.3) | 7 (21.2) | |
| Grade | Middle school | 130 (43.4) | 12 (36.4) |
| High school | 170 (56.7) | 21 (63.6) | |
| Sports | Soccer | 37 (12.4) | 2 (6.1) |
| Baseball | 30 (10.0) | 1 (3.0) | |
| Swimming | 24 (8.0) | 1 (3.0) | |
| Shooting | 5 (1.7) | 1 (3.0) | |
| Judo | 76 (25.3) | 6 (18.2) | |
| Track and field | 46 (15.3) | 9 (27.3) | |
| Canoe | 4 (1.3) | 1 (3.0) | |
| Tennis | 20 (6.7) | 4 (12.1) | |
| Fin Swimming | 19 (6.3) | 2 (6.1) | |
| Hockey | 35 (11.7) | 5 (15.2) | |
| Taekwondo | 4 (1.3) | 1 (3.0) | |
| Total | 300 | 33 | |
Descriptive statistics
| Factor | Sub-factor | Student-athletes
|
Coaches
|
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M | SD | Skew. | Kurt. | M | SD | Skew. | Kurt. | ||
| Sport life skills | Goal setting | 3.97 | .63 | -.04 | -.47 | 4.16 | .50 | .02 | -.22 |
| Time management | 3.70 | .80 | -.19 | -.36 | 3.88 | .76 | -.54 | -.05 | |
| Coping with stress | 3.65 | .82 | -.17 | -.17 | 3.89 | .57 | .33 | -.23 | |
| Positive thinking | 3.89 | .69 | -.17 | -.53 | 4.16 | .47 | .19 | -.26 | |
| Problem solving | 4.02 | .64 | .01 | -.89 | 4.05 | .45 | .45 | .15 | |
| Communication | 3.92 | .80 | -.92 | 1.63 | 4.02 | .61 | -.11 | -.62 | |
| Managing emotion | 3.65 | .76 | -.06 | -.62 | 3.82 | .57 | -.38 | -.13 | |
| Life skills transfer | Meeting and greeting | 3.77 | .57 | .07 | -.26 | 3.88 | .45 | .25 | -.05 |
| Managing emotion | 3.93 | .63 | -.05 | -.59 | 3.95 | .46 | .40 | -.07 | |
| Goal setting | 4.10 | .61 | -.30 | -.57 | 3.92 | .45 | .45 | .45 | |
| Problem solving_Friend | 3.71 | .70 | .03 | -.52 | 3.91 | .43 | .55 | .73 | |
| Problem solving_Sibling | 3.97 | .63 | -.04 | -.85 | 3.86 | .44 | .95 | .74 | |
| Making healthy choice | 3.81 | .72 | -.10 | -.38 | 3.99 | .34 | .64 | .42 | |
| Appreciating diversity | 4.38 | .60 | -.87 | .21 | 3.81 | .66 | -.23 | .17 | |
| Helping each other | 3.97 | .61 | -.11 | -.71 | 3.97 | .49 | .34 | -.08 | |
Correlation analysis within partner
| Factor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | - | .70** | .48** | .40** | .41** | .39** | .36** | .42** | .60** | .73** | .54** | .64** | .63** | .32** | .57** |
| 2 | .62** | - | .39** | .60** | .39** | .19** | .36** | .38** | .56** | .65** | .50** | .52** | .50** | .54** | .74** |
| 3 | .42** | .42** | - | .71** | .53** | .11* | .33** | .04 | .27** | .36** | .20** | .30** | .36** | .23** | .15* |
| 4 | .49** | .47** | .63** | - | .43** | -.01 | .29** | .17** | .39** | .33** | .26** | .37** | .39** | .45** | .40** |
| 5 | .51** | .49** | .59** | .56** | - | .50** | .21** | .32** | .25** | .39** | .21** | .55** | .35** | .25** | .24** |
| 6 | .20** | .17** | .17** | .24** | .34** | - | .21** | .57** | .28** | .47** | .17** | .38** | .29** | .08 | -.06 |
| 7 | .24** | .32** | .32** | .33** | .42** | .17** | - | .17** | .31** | .64** | .41** | .44** | .26** | .26** | .38** |
| 8 | .54** | .53** | .61** | .59** | .62** | .22** | .35** | - | .59** | .57** | .56** | .63** | .58** | .28** | .42** |
| 9 | .54** | .50** | .60** | .59** | .63** | .26** | .36** | .77** | - | .73** | .81** | .68** | .79** | .57** | .63** |
| 10 | .55** | .52** | .52** | .54** | .68** | .36** | .35** | .65** | .65** | - | .72** | .73** | .69** | .41** | .61** |
| 11 | .51** | .58** | .61** | .61** | .60** | .21** | .36** | .75** | .75** | .62** | - | .63** | .75** | .50** | .65** |
| 12 | .53** | .50** | .48** | .52** | .58** | .31** | .36** | .62** | .63** | .73** | .63** | - | .65** | .28** | .68** |
| 13 | .53** | .55** | .57** | .58** | .63** | .21** | .39** | .72** | .70** | .66** | .77** | .66** | - | .54** | .61** |
| 14 | .47** | .37** | .37** | .44** | .52** | .30** | .29** | .48** | .51** | .58** | .43** | .52** | .42** | - | .58** |
| 15 | .59** | .55** | .53** | .57** | .68** | .27** | .38** | .71** | .77** | .71** | .75** | .72** | .76** | .56** | - |
The gray area refers to the correlation between life skills and transfer factors of student-athletes and white field refers factor of coaches’ correlation; 1=Goal setting, 2=Time management, 3=Coping with stress, 4=Positive thinking, 5=Problem solving, 6=Communication, 7=Managing emotion, 8=Meeting and greeting, 9=Managing emotion, 10=Goal setting, 11=Problem solving_Friend, 12=Problem solving_Sibling, 13=Making healthy choice, 14=Appreciating diversity, 15=Helping each other
Correlation analysis between partner
| Actor and partner | Coaches’ life skills
|
Coaches’ life skills transfer
|
||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Factor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
| Athletes’ life skills | 1 | -.07 | -.01 | -.06 | -.01 | -.04 | -.11 | -.08 | -.05 | .01 | -.04 | -.01 | -.03 | -.07 | -.02 | -.01 |
| 2 | .02 | .07 | .00 | .07 | .03 | -.07 | -.05 | -.02 | .04 | .00 | .04 | .07 | .01 | .04 | .09 | |
| 3 | .04 | .07 | .00 | .04 | .05 | -.02 | .00 | .01 | .01 | .03 | .03 | .01 | .04 | .02 | .07 | |
| 4 | -.06 | -.03 | .00 | .06 | -.03 | -.07 | .05 | -.03 | .04 | .00 | .06 | .01 | .02 | .06 | .03 | |
| 5 | -.02 | -.02 | -.01 | -.01 | .04 | -.03 | -.03 | -.02 | -.04 | -.02 | -.01 | .03 | -.04 | -.09 | .00 | |
| 6 | -.05 | -.07 | .00 | -.04 | -.14* | -.12* | -.10 | .05 | .02 | .00 | .06 | .03 | .02 | -.14* | .01 | |
| 7 | .16** | .17** | .11 | .10 | .16** | .05 | .12* | .12* | .01 | .15** | .04 | .18** | .06 | .01 | .15** | |
| Athletes’ life skills transfer | 8 | -.04 | .07 | .01 | .08 | .03 | -.07 | .08 | -.02 | .00 | .03 | .05 | .02 | -.02 | .06 | .08 |
| 9 | -.06 | .03 | .00 | .02 | .04 | -.09 | .00 | -.01 | .00 | -.01 | .05 | .03 | -.03 | .00 | .08 | |
| 10 | -.05 | -.04 | .02 | .01 | -.02 | -.06 | -.02 | -.03 | .04 | -.03 | .06 | .01 | -.01 | -.05 | -.03 | |
| 11 | .03 | .09 | .03 | .02 | .08 | .00 | .06 | .03 | .05 | .07 | .09 | .10 | .03 | .03 | .13* | |
| 12 | -.08 | -.06 | .05 | -.01 | .01 | -.06 | -.08 | -.08 | -.06 | -.07 | -.02 | -.04 | -.06 | -.07 | -.08 | |
| 13 | .01 | .07 | .05 | .06 | .05 | -.03 | .05 | -.03 | .01 | .06 | .06 | .07 | .01 | .02 | .07 | |
| 14 | -.12* | -.07 | -.05 | .00 | -.01 | -.09 | -.09 | .01 | -.01 | -.06 | -.01 | .00 | -.02 | -.08 | -.02 | |
| 15 | -.06 | .00 | .04 | .01 | .06 | -.05 | .04 | -.05 | .00 | .01 | .04 | .05 | -.04 | -.03 | .03 | |
1=Goal setting, 2=Time management, 3=Coping with stress, 4=Positive thinking, 5=Problem solving, 6=Communication, 7=Managing emotion, 8=Meeting and greeting, 9=Managing emotion, 10=Goal setting, 11=Problem solving_Friend, 12=Problem solving_Sibling, 13=Making healthy choice, 14=Appreciating diversity, 15=Helping each other
Estimate and standard estimate of research model
| Path | B | β | S.E. | t | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| ALS | → | ALST | 1.294 | .943 | .162 | 8.008*** |
| CLS | → | ALST | -.001 | -.001 | .062 | -.016 |
| CLS | → | CLST | .875 | .808 | .124 | 7.079*** |
| ALS | → | CLST | .014 | .017 | .038 | .378 |
