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.
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.