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먼저 모호성이 포함된 모형들의 통계적 유의도를 F 값을 기준으로 해서 볼 때 모든 모형이 유의한 것으로 나타나고 있다. 하지만 현재의 모형들이 종속변수의 변량에 대해 가지는 설명력(R²)은 성과지향성이 19.7%로 가장 높고, 이직의사는 4.9%로 가장 낮게 나타나고 있다. 실제 인구통계학적 변수에 비해 모호성 변수들이 가지는 설명력의 정도를 보기 위해서 인구통계학적 변수들에 모호성 변수들을 추가할 때의 설명변량의 변화(R² 변화값)와 F 변화값을 도출하였다. 인구통계학적 변수들에 모호성 변수를 추가할 때 성과지향성은 14.0%, 직무만족은 11.4%, 스트레스는 10.2%, 직무몰입은 8.7%, 조직몰입은 8.5%, 이직의사는 4.4% 순으로 설명력의 변화가 발생하고 있다. 이러한 결과는 모호성 추가로 인한 설명변량의 변화값이 상당하다는 점을 제시한다. 예를 들어 직무만족의 경우 전체모형(인구학적 변수+모호성)의 설명변량이 13.4%인데, 이중 모호성의 설명변량은 11.4%로 나타나 전체 설명변량에서 85%가 모호성에 의해 설명되고 있다. 다른 효과성 변수들에서도 유사한 결과가 나타나는데 이러한 결과는 모호성이 인구학적 특성과 비교할 때 효과성 설명에 크게 기여할 수 있음을 시사한다.
모호성이 포함된 모형들의 통계적 유의도는 모두 유의한 것으로 나타난다. 인구통계학적 변수에 모호성 변수를 추가하면 성과지향성, 직무만족, 스트레스, 직무몰입, 조직몰입, 이직의사 순으로 설명력의 변화가 생긴다. 이런 결과는 모호성이 인구학적 특성과 비교할 때 효과성 해석에 근거가 됨을 알 수 있다.