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Child Health Nurs Res > Volume 26(2):2020 > Article
잡 크래프팅 모델에 근거한 아동간호사의 직무열의 구조모형

Abstract

Purpose

The goal of this study was to construct a structural equation model of job engagement in pediatric nurses based on Tims and Bakker's job crafting model.

Methods

In total, 203 pediatric nurses participated in this study, which was conducted to analyze the relationships among the concepts of job demands, job resources, person-job fit, job crafting and job engagement. Data were collected from July 24 to August 30, 2017, and analyzed using SPSS 20.0 and AMOS 21.0.

Results

The hypothetical model appeared to fit the data. Six of the nine hypotheses selected for the hypothetical model were statistically significant. The job engagement model showed significant direct effects for job crafting, person-job fit and job resources, which collectively explained 61.5% of the variation in pediatric nurses' job engagement.

Conclusion

Based on the findings of this study, a strategy will be needed to improve job resources and person-job fit in order to promote job engagement among pediatric nurses. Job crafting was affected by the factors of job resources and person-job fit, which should be addressed in job crafting promotion programs.

서 론

1. 연구의 필요성

인간은 내적 행복을 갈망하는 존재이면서 동시에 일을 하는 존재로, 일을 하는 인간이 행복해지기 위해서는 직무를 성공적으로 수행하면서 내적인 만족감을 느껴야 한다. 조직구성원이 일을 하는 상황에서 스스로 활기차고 열정적으로 몰입할 수 있으면 일을 통해 행복을 경험하게 되면서 직무에 대한 동기부여 상태인 직무열의가 높아지게 된다[1]. 또한 조직구성원의 직무열의가 높아지면 소진과 이직의도를 감소시키므로 조직구성원의 직무열의와 같은 긍정적인 직무태도는 매우 중요하다[2]. 조직구성원이 높은 직무열의를 가지고 자신의 직무를 수행하여 성과를 얻게 되면 조직에서 받는 외적보상에 대한 만족보다 성과라는 내재적인 보상을 더욱 크게 지각하게 된다[3]. 그러므로 기존의 조직관리에서 지속적으로 강조되어 왔던 조직 및 직무에서 유발되는 구성원의 스트레스 방지 및 업무량 감소 그리고 보상관리에 초점을 두기보다 조직구성원의 직무열의 상태를 높일 수 있는 관리 방안에 대한 모색이 더욱 중요하게 되었다.
병원 조직에서는 환자와 가족이 자신의 권리를 주장하고 질적 간호에 대한 요구가 증가함에 따라 경험과 능력 있는 간호사의 중요성은 더욱 커지고 있다[4]. 그러나 간호사의 이직률은 2018년 42.7%에서 2019년 45.5%로 증가하고 있는 실정이다[5]. 아직 아동 간호사의 이직률에 대한 조사 결과는 없으나, 입원아동의 부모는 일반적인 침습행위에도 민감하게 반응하고, 경험을 통해 숙련된 간호사를 통한 간호 행위를 요구하고 있다. 이와 같이 입원아동에 대한 간호 요구도가 높아지면서 아동간호사는 높은 직무 스트레스를 경험하는 것으로 보고되고 있다[6]. 이러한 아동간호의 특성상 아동병동은 일반병동에 비해 많은 간호 인력이 필요하지만 적절한 인력 배치가 되지 못하고 아동간호사는 업무 과부하와 감정 요구에 시달리며 아동병동을 떠나고 있다[7]. 그러므로 아동간호사의 업무량을 줄여나가기란 결코 쉽지 않으며, 아동병동을 유지하기 위해서는 적은 인원이 업무를 수행해 나가야 하는 상황이다. 따라서 아동간호사 직무수행에 대한 동기부여를 통하여 직무열의를 높여줄 수 있는 방안은 인적관리 방안의 전략적인 목표[3]가 되어야 한다. 최근에 직장인은 자신의 일을 단순히 생계유지를 위한 수단으로 인식하고 있다. 이러한 일에 대한 보람이나 자아성취와 같은 내재적 보상보다는 외재적 보상을 중시하는 전반적인 분위기 때문에 잡 크래프팅(job crafting)이 주목받게 되었다[8]. 잡 크래프팅은 직무재창조, 직무가공, 직무의미창조 등으로 사용되고 있다. 잡 크래프팅은 자신에게 주어진 업무 범위를 제한하지 않고 업무의 특성과 자신의 역량을 스스로 독립적이면서도 자유롭고 적합하게 변화시켜 직무를 자신의 것으로 만들어가는 것이다[9]. 즉 잡크래프팅은 리더나 관리자가 구성원의 행동과 성과를 관리하는 것이 아니라 구성원 스스로 직무환경을 바꾸어 직무적합도를 향상시키는 것이다. 이에 조직구성원은 업무를 수행할 때 내면적인 동기부여가 되어 즐겁고, 의미 있는 업무 경험을 통하여 일의 의미와 직무 열의에 긍정적인 영향을 미친다고 하였다[10]. 아동간호사의 직무에 있어서도 개인 근무환경과 같은 외부적인 요인을 쉽게 바꿀 수 없기 때문에 구성원의 직무에 대한 긍정적인 개인적 욕구와 조직 내 타인과의 관계에 대한 욕구 등을 통하여 동기부여 할 수 있는 잡크래프팅[11]에 집중할 필요가 있다. 그러나 지금까지 잡크래프팅과 직무열의에 관한 연구는 대부분 국외의 경우 고객 접점 부서인 서비스 분야(영업 및 판매)에서 수행되었고[2,9,10], 국내에서는 경영학과 인적개발 및 인사조직 분야에서 기업구성원이나 산업체 근로자를 대상으로 하여 수행되어 왔으며[8], 간호사를 대상으로 잡 크래프팅과 직무열의와의 관련성을 규명한 연구는 미비한 수준이다. 특히 간호인력 관리가 중요한 아동병동에서 아동간호사의 직무열의를 높여줄 수 있는 영향 요인을 규명하는 연구는 매우 의미있다고 생각된다.
Tim과 Bakker [12]는 직무요구-자원 모델을 기반으로 잡 크래프팅을 제시하였고, 구성원이 자신의 능력과 선호에 따라 직무요구와 자원을 능동적으로 변화시키는 성향이 있다고 하였다. 특히 Tim과 Bakker [12]는 잡 크래프팅 모델(Proposed Model of Job Crafting)에서 조직구성원이 직무를 수행하는 과정에서 나타나는 어려움과 제공 받는 지원의 정도를 느끼는 정도에 사람마다 차이가 있으므로 개인차 변수를 이용하여 직무열의를 촉진할 수 있는 방안을 찾고자 하였다. Tim과 Bakker [12]의 연구 결과, 조직구성원의 직무요구가 높아지면 직무자원을 증가시켜 개인-직무적합을 높이는 방식으로 잡 크래프팅을 수행하여 직무열의를 높인다고 하였다.
지금까지 간호사를 대상으로 한 직무열의 관련 연구에서는 임상간호사나 정신간호사를 대상으로 잡 크래프팅이 직무만족과 조직몰입에 미치는 영향[13]이나 직무특성과 관련된 변수인 감정노동전략과 직무소진이 직무열의에 미치는 영향을 단편적으로 규명하였다[14]. 이에 본 연구에서는 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델을 기반으로 아동간호사의 직무열의에 영향을 미치는 요인 간의 인과관계를 규명하고자 한다. 이를 위해 직무열의에 영향을 미치는 요인의 영향력과 인과적 관계를 추론할 수 있는 경로를 파악하는 이론적 모형을 구축하고자 하였다. 이를 통해 아동간호사의 직무요구, 직무자원, 개인-직무적합과 잡 크래프팅이 직무열의에 직, 간접적으로 어떻게 영향을 미치는지에 대한 이해를 돕고, 아동간호사의 잡 크래프팅 활동을 통한 직무열의 증진 프로그램 개발 및 인적관리 방안의 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구 목적

본 연구의 목적은 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델을 기반으로 아동간호사의 직무열의에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 아동간호사의 직무열의 구조모형을 구축하는 것이다. 본 연구의 구체적인 목적은 다음과 같다.
  • 잡 크래프팅 모델과 문헌고찰에 근거하여 아동간호사의 직무열의에 대한 가설적 모형을 설정하고 모형의 적합도를 검정한다.

  • 아동간호사의 직무열의에 영향을 미치는 요인의 수정모형 적합도를 검정한다.

  • 아동간호사의 직무열의에 영향을 미치는 요인 간의 직접 효과, 간접 효과, 총 효과를 검정한다.

3. 개념적 기틀 및 가설적 모형

본 연구는 아동간호사의 직무열의에 대한 모형을 구축하기 위하여 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델과 문헌고찰을 토대로 변수 간의 경로를 설정하여 가설적 모형을 구축하였다.
Tim과 Bakker [12]는 직무요구와 자원 모델을 기반으로 잡 크래프팅의 이론적 틀을 제시하였고, 잡 크래프팅을 직무요구와 직무자원의 균형을 맞추는 과정으로 정의하였다. Tims과 Bakker [12]는 직무요구가 높으면 직무소진이 발생하고, 직무자원이 높으면 직무열의가 높고, 개인-직무적합이 높을수록 직무열의가 높다고 하였다. 그리고 잡 크래프팅의 조절효과를 나타내는 변인으로 업무 특성변수와 개인특성 변수를 제시하였다[12]. 직무요구는 구성원에게 지속적으로 육체적, 정신적 노력을 요구하는 직무특성이고, 직무자원은 직무요구를 줄여주고 업무 목표뿐만 아니라 개인의 성장과 개발을 돕는 기능적인 역할을 하는 것이다[2]. 개인-직무적합은 개인의 지식, 기술, 능력, 욕구 및 가치가 직무특성과 적합한 정도를 의미하고, 조직에서 개인이 적응하여 업무를 수행하고, 성과와 관련된 태도와 행동에 큰 영향을 미치는 중요한 요인이다[15]. 조직구성원의 직무요구가 높아졌을 때 직무자원을 증가시키고 개인-직무적합을 높이면 잡 크래프팅 행동이 증가하여 직무열의를 높인다고 하였다[12]. 개인-직무부적합(person-job mis fit)이 발생했을 때 조직 구성원이 일의 의미를 생산적으로 변화시켜 나가는 잡 크래프팅을 통하여 직무열의를 높여줄 수 있다고 보고되고 있다[11]. 또한 개인-직무적합이 낮은 구성원의 잡 크래프팅이 직무열의에 미치는 영향이 더 큰 것으로 보고되고 있다[11]. Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델에서는 잡 크래프팅의 조절효과를 나타내는 변인으로 업무 특성 변수와 개인특성 변수를 제시하였다. 그러나 본 연구에서는 직무요구, 직무자원, 개인-직무적합과 잡 크래프팅이 직무열의에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 조절효과를 제외하고 가설적 모형을 구축하였다. 가설적 모형은 외생변수 2개와 내생변수 3개로 구성되어 있다. 외생변수는 직무요구와 직무자원이며, 내생변수는 개인-직무적합, 잡 크래프팅, 직무열의이다. 본 연구에서 가설적 모형은 아동간호사의 직무요구와 직무자원이 개인-직무적합, 잡 크래프팅, 직무열의에 영향을 미치고 개인-직무적합과 잡 크래프팅이 직무열의에 영향을 미치는 경로로 설정하였다.

연구 방법

1. 연구 설계

본 연구는 아동간호사를 대상으로 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델과 선행 연구 고찰에 근거하여 직무열의를 설명하는 가설적 모형을 구축하고 실제 자료의 적합도와 연구 가설을 검증하는 조사연구이다.

2. 연구 대상

본 연구의 대상은 종합병원 아동청소년 병동에 근무하는 간호사를 표적 모집단으로 하고, 부산광역시, 양산시, 김해시에 소재한 8개 종합병원 소아청소년 병동에 6개월 이상 근무한 간호사를 편의추출하였다. 구조방정식 모델에서 가장 일반적인 추정기법인 최대우도법(maximum likehood)을 사용할 때 적당한 표본 크기는 최소한 100~150명 정도이고, 일반적으로 200명이 가장 적당한 표본의 크기라는 기준[16]에 따라 탈락률 약 20%를 고려하여 240부의 설문지를 배부하였다. 그 중 230부가 회수되었고, 응답률이 부족한 27부를 제외한 총 203부를 분석에 포함하였다.

3. 연구 도구

본 연구의 도구는 연구 모형의 간결성과 설문 도구의 타당성과 신뢰도 분석을 위한 탐색적 요인 분석(exploratory factor analysis)을 실시하여 설문 도구 간의 내적 일치도를 조사하였다. 탐색적 요인 분석 시 요인적재값 추정은 주성분 방식을 선택하고 varimax 회전방식을 선택하여 요인적재값은 0.5 이하로 하였고[16], 직무요구, 직무자원, 개인-직무적합, 잡 크래프팅은 기존의 도구에서 제시된 문항으로 사용하였다. 직무열의는 탐색적 요인 분석을 실시하여 문항을 요인부하량에 따라 순서를 매기고 잠재변인에 동일한 요인 부하량을 갖도록 구성하였고, 각 요인의 개념을 설명하는 데에 적합하게 3개의 하위 요인으로 구성하였다.

1) 직무요구

직무요구는 van Veldhoven, Prins, van der Laken과 Dijkstra[17]이 제시한 Questionnaire on the Experience and Evaluation of Work (QEEW 2.0)를 Yoo [18]가 수정 ․ 보완하고, 간호사에게 사용한 Kim [19]의 도구를 저자의 허락을 받아서 사용하였다. 본 도구는 업무 과부하 3개 문항, 일과 삶의 갈등 3개 문항, 감정요구 3개 문항으로 구성되었고, Likert 7점 척도로 점수가 높을수록 직무 요구가 높음을 의미한다. 도구의 신뢰도 Cronbach’s α는 Kim[19]의 연구에서 .89이었고, 본 연구에서는 .83이었다.

2) 직무자원

직무자원은 van Veldhoven 등[17]이 제시한 QEEW 2.0를 Yoo[18]가 수정 ․ 보완하고, 간호사에게 사용한 Kim [19]의 도구를 저자의 허락을 받아서 사용하였다. 본 도구는 피드백 3개 문항, 업무 자율성 3개 문항, 상사의 지지 4개 문항, 자기개발기회 2개 문항으로 구성되었고, Likert 7점 척도로 점수가 높을수록 직무자원이 높음을 의미한다. 도구의 신뢰도 Cronbach’s α는 Kim [19]의 연구에서 .90이었고, 본 연구에서는 .86이었다.

3) 개인-직무적합

개인-직무적합은 Lauver과 Kristof-Brown [20]이 개발하고 Jung [21]이 수정 ․ 보완한 도구를 저자의 허락을 받아서 사용하였다. 본 도구는 총 6개 문항으로 구성되었으나, 추후 측정모형 검정에서 요인적재값이 낮은 1개 문항을 제거하고 5개 문항을 결과 분석에 사용하였다. 본 도구는 Likert 5점 척도로 점수가 높을수록 개인-직무적합이 높음을 의미한다. 도구의 신뢰도 Cronbach’s α는 Jung [21]의 연구에서 .93이었고, 본 연구에서는 .90이었다.

4) 잡 크래프팅

잡 크래프팅은 Slemp와 Vella-Brodrick [22]이 개발한 Job Crafting Questionnaire (JCQ)를 Lim 등[8]이 수정 ․ 보완한 도구를 저자의 허락을 받아서 사용하였다. JCQ는 잡 크래프팅 모델의 세 가지 영역인 업무 크래프팅, 인지 크래프팅, 관계 크래프팅을 충분히 반영하고 있고, 특정 직무나 직군이 아닌 모든 직무와 직군을 대상으로 사용할 수 있는 도구이다[8]. 본 도구는 업무 크래프팅 5개 문항, 인지 크래프팅 5개 문항, 관계 크래프팅 5개 문항으로 구성되었고, Likert 5점 척도로 점수가 높을수록 잡 크래프팅의 정도가 높음을 의미한다. 도구의 신뢰도 Cronbach’s α는 Slemp와 Vella-Brodrick [22] 연구에서 업무 크래프팅, 인지 크래프팅, 관계 크래프팅 .83~.89이었고, 본 연구에서는 .89이었다.

5) 직무열의

직무열의는 Schaufeli와 Bakker [23]가 개발한 The Utercht Work Engagement Scale (UWES)을 Song [24]이 간호사를 대상으로 사용한 도구를 사용하였다. 본 도구는 저자의 승인을 받아 사용하였으며, 활력 6개 문항, 헌신 6개 문항, 몰두 5개 문항으로 구성되었고, Likert 7점 척도로 점수가 높을수록 직무열의가 높음을 의미한다. 도구의 신뢰도 Cronbach’s α는 Song [24]의 연구에서 .94이었고, 본 연구에서는 .93이었다.

4. 자료 수집 방법 및 절차

본 연구는 고신대학교 기관생명윤리위원회(institutional review board, IRB)의 승인(KUIRB 2017-0049-01)을 받은 후 2017년 7월 24일부터 동년 8월 30일까지 시행하였고, 연구자가 직접 해당 병원 간호부를 방문하여 조사 내용을 간호부서장과 수간호사에게 설명하였다. 이후 연구 대상자에게 연구의 목적과 방법을 설명하고, 동의를 얻은 후 동의한 대상자에게만 자가기입식 설문지를 배부하여 자료를 수집하였다. 설문에 소요되는 시간은 20분 정도이었고, 소정의 선물을 대상자에게 증정하였다. 대상자에게 본 연구의 자료수집은 학술적인 목적으로만 사용될 것이며, 연구 참여에 대한 의사 철회는 언제든지 가능함을 설명하였다. 수집한 자료는 대상자의 비밀보장을 위해 연구자가 자료를 직접 처리 및 분석하고, 자료는 잠금장치가 있는 연구자의 사물함에 3년 동안 보관되며, 이후 분쇄 폐기처리 또는 전자파일은 복원이 불가능한 방법으로 폐기할 것을 공지하였다.

5. 자료 분석 방법

수집된 자료는 SPSS/WIN 20.0 프로그램과 AMOS 21.0을 이용하여 분석하였다. 대상자의 일반적 특성과 측정 변수는 기술통계로 분석하였고, 표본의 정규성 검증을 위하여 측정 변수의 왜도, 첨도, 공차(tolerance), 분산팽창지수(variation inflation factor, VIF)를 확인하였다. 각 구성개념과 측정 변수의 상관관계 및 다중공선성은 Pearson correlation coefficient로 분석하였고, 도구의 내적 일관성인 신뢰도는 Cronbach’s α 계수로 분석하였다. 가설 모형의 적합도 검정 및 가설 검정은 최대우도법(maximum likehood)을 이용하여 추정하였고, 구조모형의 경로에 대한 유의한 검증은 표준화계수(β), 표준오차(standard error, SE), 임계치(critical ratio, CR), p 값으로 확인하였고, 내생 변수에 대한 설명력은 다중상관자승(squared multiple correlation, SMC)을 이용하였다. 가설 모형의 적합도는 x2값, 표준 x2값(x2/df), 절대적합지수인 standardized root mean square residual (SRMR), root mean square error of approximation (RMSEA), goodness of fit index (GFI), 증분적합지수 Turker-Lewis index (TLI), incremental fit index (IFI), comparative fit index (CFI)를 사용하였다. 가설적 모형의 직접 효과, 간접 효과와 총 효과의 통계적 유의성을 검증하기 위해 부트스트래핑(Bootstrapping) 방법을 사용하였다.

연구 결과

1. 대상자의 일반적 특성 및 직무 특성

대상자의 평균 연령은 29.5세였고, 결혼 상태는 ‘미혼’이 156명(76.9%)이었으며 근무형태는 3교대가 169명(83.3%)이었다. 대상자의 총 임상경력은 평균 6.9년이었고, 6개월 이상 3년 미만이 90명(44.3%)으로 가장 많았다. 아동병동 경력은 평균 4.5년이었으며, 6개월 이상 3년 미만이 116명(57. 1%)으로 가장 많았다. 직무만족에 대해서는 ‘만족’이 159명(78.3%)이었고, 직장생활을 하는 이유는 ‘경제적인 도움을 얻기 위해서’가 107명(52.7%)으로 가장 많았다. 대상자 중 139명(68.5%)은 이직의사가 ‘없다’고 하였고, 64명(31.5%)은 이직의사가 ‘있다’고 하였다(Table 1).

2. 연구 변수의 서술적 통계, 정규성 및 다중공선성 분석

본 연구에서 각 변수의 평균 점수는 직무요구 4.23±0.88점(7점 척도), 직무자원 4.48±0.75점(7점 척도), 개인-직무적합 3.39±0.52점(5점 척도), 잡 크래프팅 3.31±0.47점(5점 척도), 직무열의 3.71±0.83점(7점 척도)이었다. 주요 변수의 정규성 가정의 충족 여부를 검증하기 위한 왜도는 절댓값 3.0 미만, 첨도는 10.0을 초과하지 않으면 정규성 가정을 충족한다[16]. 본 연구에서 사용된 각 연구 변수의 왜도 절댓값 범위는 0.01~0.45이며, 첨도 절댓값의 범위는 0.01~0.95점으로 정규성 가정을 충족하였다. 또한 연구 변수 간의 다중공선성을 확인한 결과 분산팽창지수가 모두 10 미만(1.08~2.52)이었고, 공차한계는 모두 0.1 이상(0.40~0.93)으로 다중공선성의 문제는 없었다(Table 2).

3. 가설적 모형분석

1) 측정모형의 타당성 검증

본 연구에서 잠재 변수와 측정 변수 간의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 확인적 요인 분석을 실시하였다. 확인적 요인 분석 결과 개인-직무적합의 6개 측정 변수 중 요인적재값이 낮은 1개를 제거하였다. 잠재 변수를 측정하는 관측 변수의 일치성 정도를 나타내는 집중타당성을 검증하는 방법인 표준화된 요인부하량(standardized factor loading) 값은 직무요구 .60~.84, 직무자원 .63.~79, 개인-직무적합 .64.~.89, 잡 크래프팅 .61~.78, 직무열의 .73.~.89로 모두 .50 이상으로 나타나 집중타당성을 확보하였다. 또한 측정모형에서 잠재 변수와 측정 변수 간의 내적 일치성을 나타내는 개념 신뢰도(construct reliability, CR)와 평균분산추출지수(average variance extracted, AVE)를 확인하였다. 개념 신뢰도는 .70 이상, 평균분산 추출지수는 .50 이상일 때 집중타당성이 있는 것이며, 본 연구에서 개념 신뢰도는 모두 .70 이상으로 나타났고, 평균분산추출지수는 .50 이상으로 나타나 집중타당성이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 잠재 변수 간의 상관계수는 -.07~.59로 .90 미만이었고, 상관계수가 가장 높은 변수인 잡 크래프팅과 직무열의에서 제곱값이 .34로 잠재 변인의 평균분산추출지수 값을 넘지 않아 판별타당성이 있는 것으로 확인되었다(Table 2).

2) 가설 모형의 적합도 검증

직무열의 초기 가설적 모형의 적합도 지수는 x2=252.94 (df=125, p<.001), x2/df=2.02, SRMR=.04, RMSEA=.07 (Lo 90=.06, Hi 90=.08), TLI=.92, IFI=.93, CFI=.93으로 적합하였으나 GFI=.85로 낮았고 RMSEA Hi값이 .08로 높아 모집단에 모델을 적용했을 때 적합도가 떨어질 수 있다[16]. 따라서 수정지수(modification indices, MI)를 기준으로 오차항 간 공분산을 연결하여 최종 수정모형을 설정한 후 재분석하였다. 그 결과 수정한 가설적 모형의 적합도 지수는 x2=187.35 (df=212, p<.001), x2/df=1.56, SRMR=.04, RMSEA=.05 (Lo 90=.04, Hi 90=.07), TLI=.95, IFI=.96, CFI=.96으로 나타나 수정한 가설적 모형의 적합도가 기준을 충족하였고[16], GFI=.87로 .90 이하였다. 그러나 GFI는 표본 특성에 의한 비일관성으로 인하여 영향을 받으므로 표본 특성에 자유로운 CFI를 권고하고 있다는 점에서 CFI값이 .90 이상이므로 모형은 수용하기에 적합한 것으로 판단되었다[16] (Table 3).

3) 가설 모형의 경로계수 검증

가설적 모형에 설정된 잠재 변수 간 경로의 유의성 여부는 CR 값을 적용하여 분석하였고, 총 9개의 경로 중 6개의 경로가 유의하였으며, 3개의 경로가 유의하지 않았다(Figure 1). 직무요구는 개인-직무적합, 잡 크래프팅과 직무열의에 유의한 영향을 미치지 않았다. 직무자원이 높을수록 개인-직무적합이 높아졌고(β=.53, CR=5.56, p<.001), 잡 크래프팅 활동을 많이 하였고(β=.30, CR=3 .05, p=.002),직무열의도 높았다(β=.67, CR=1.99, p=.047). 개인-직무적합이 높을수록 잡 크래프팅활동을 많이 하였고(β=.49, CR=4.75, p<.001), 직무열의가 높았다(β=.23, CR=2.43, p=.015). 잡 크래프팅이 높을수록 직무열의도 높았다(β=.51, CR=4.63, p<.001). 이에 따라 측정 변수가 요인에 의해 설명되는 다중상관자승은 직무자원, 개인-직무적합, 잡크래프팅 3개의 변수에 의하여 직무열의를 총 61.5% 설명하였다(Table 4).

4) 가설 모형의 효과 분석

본 연구 모형에서 각 변수 간의 효과 분석을 위해 실시한 직접 효과, 간접 효과 및 총 효과는 다음과 같다. 아동간호사의 직무열의에 미치는 직접 효과는 잡 크래프팅(β=.73, p=.015), 개인-직무적합(β=.44, p=.031), 직무자원(β=.39, p=.040) 순으로 유의하였다. 직무열의에 대해 직무자원(β=.55, p=.012), 개인-직무적합(β=.39, p=.018)은 간접 효과가 있었고, 직무자원(β=.69, p=.009), 개인-직무적합(β=.66, p= .007), 잡크래프팅(β=.73, p=.015)은 총 효과에서도 통계적으로 유의하였다. 잡 크래프팅에 직접 효과가 있는 변수는 개인-직무적합(β=.65, p=.020)과 직무자원(β=.48, p=.011)이었고, 개인-직무적합(β=.65, p=.020), 직무자원(β=.71, p=.006)은 총 효과에서도 통계적으로 유의하였다. 개인-직무적합에 대해서는 직무자원(β=.64, p= .023)이 직접 효과와 총 효과에서 통계적으로 유의하였다(Table 4).

논 의

본 연구는 가설적 모형에서 설정한 9개의 경로 중 6개 경로가 통계적으로 유의하였고, 잡 크래프팅, 개인-직무적합, 직무자원이 직무열의를 61.5% 설명하고 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구의 가설적 모형에서 선정된 3개의 주요 변수가 아동간호사의 직무열의를 설명하기에 적절한 것으로 판단되며 아동간호사의 직무열의에 직접 효과와 총 효과가 있는 것으로 나타난 잡 크래프팅, 개인-직무적합, 직무자원을 중심으로 논의를 하면 다음과 같다.
본 연구에서 아동간호사의 직무열의에 직접 효과와 총 효과가 가장 큰 요인은 잡 크래프팅이었다. 이러한 결과와 관련된 논의는 간호사를 대상으로 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모형을 적용한 연구가 부족한 상황이므로 동기부여 변수가 잡 크래프팅과 직무열의와 같은 직무효과 변수인 직무몰입, 직무배태성에 미치는 영향을 확인한 선행 연구 결과[25]와 비교하여 고찰해보고자 한다. 본 연구 결과는 종합병원과 상급종합병원의 내, 외과병동과 특수병동, 중환자실 간호사를 대상으로 Wrzesniewski와 Dutton[11]의 잡 크래프팅 모형을 기반으로 잡 크래프팅이 직무효과인 직무몰입과 직무배태성에 영향을 미쳤다는 선행 연구 결과[25]와 유사하였다. 본 연구에서 아동간호사의 잡 크래프팅은 평균 3.31점(5점 만점)이었고, 종합병원에 근무하는 간호사의 잡 크래프팅 평균 3.19점(5점 만점 환산) [25]보다 높았다. 또한 본 연구에서 잡 크래프팅을 하위 영역별로 살펴보면 개인이 자신의 업무를 개별적이고 총체적인 관점으로 분석하여 업무의 목적과 일의 의미에 대한 자신의 인지 영역을 변화시키는 것[11]을 의미하는 인지 크래프팅이 3.38점, 업무를 중심으로 타인과의 관계를 조율하며, 다양한 사람들과 새로운 관계를 맺거나, 상호작용의 영역을 변화시키는 것[11]을 의미하는 관계 크래프팅 3.33점, 개인의 업무 형태, 업무 내용과 방법, 업무량 및 범위 등 물리적인 영역을 변화시키는 것[11]을 의미하는 업무 크래프팅 3.21점 순으로 높았고 종합병원의 간호사를 대상으로 한 선행 연구[25]에서도 인지 크래프팅이 3.30점, 관계 크래프팅 3.18점, 업무 크래프팅 3.09점 순으로 높아 본 연구 결과와 일치하였다. 이러한 결과에서 아동간호사를 비롯한 내외과병동, 중환자실, 특수병동의 다양한 부서 간호사가 업무의 물리적인 부분을 변화시키는 업무 크래프팅보다 자신의 업무의 목적과 일의 의미를 변화시키는 인지 크래프팅을 많이 하는 것을 확인할 수 있었다. 간호사의 업무 크래프팅이 낮은 것은 직무기술서와 표준지침에 따른 규정화된 간호를 수행하고 타 부서와 유기적인 협력관계를 형성하면서 업무를 수행해야 하는 간호사의 업무 특성을 반영한 것으로 생각된다. 특히 아동간호사와 종합병원 간호사의 관계 크래프팅에서 큰 차이가 있는 것은 아동과 아동의 가족에게 전인적인 간호를 제공해야 하고 아동의 건강 회복을 위해 부모와의 파트너십을 형성해야 하는 아동간호사의 직무특성을 반영한 것으로 생각된다. 그러나 이러한 직무특성으로 인해 아동간호사는 일반병동 간호사에 비해 감정요구와 업무 스트레스가 높았고 간호사는 아동병동을 기피하였다[6,7]. 그러므로 아동병동 특유의 직무 특성에도 불구하고 아동간호사의 직무열의를 향상시키고, 재직을 유지하기 위해서는 자신의 업무에 긍정적인 의미를 부여하고 변화시키는 잡 크래프팅을 증진시킬 수 있는 전략이 필요하다.
본 연구에서 아동간호사의 개인-직무적합은 직무열의에 대한 직접 효과와 총 효과가 있었고, 잡 크래프팅을 매개 변수로 직무열의에 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 개인-직무적합성이 높을수록 직무열의가 증진되었다는 Jung [21]의 연구 결과와 부분적으로, 개인-직무적합이 잡 크래프팅을 매개로 하여 직무열의를 증진시켰다는 Tims과 Bakker [12]의 연구 결과와 유사하였다. 한편 국내 글로벌 기업 직원을 대상으로 한 Han [26]의 연구에서는 직무요구-직무자원 모델을 근거로 직무자원, 직무요구, 잡 크래프팅, 직무열의 간의 인과관계를 확인하였다. Han [26]의 연구에서 개인-직무적합은 잡 크래프팅에 영향을 미치고(β=.67, p<.001), 잡 크래프팅을 매개로 직무열의에 영향을 미쳐(β=.46, p<.001) 본 연구 결과와 유사하였다. 이러한 결과로 개인-직무적합이 직업적 특성의 차이에도 불구하고 업무 수행태도이자 직무효과 변수인 직무열의에 영향을 미치는 중요한 요인임을 유추할 수 있다. 본 연구에서 아동간호사의 개인-직무적합은 평균 3.39점(5점 만점)이었고, 본 연구와 다른 도구로 측정한 종합병원 임상간호사의 개인-직무적합[27]은 3.24점(5점 만점)으로 아동간호사보다 낮았다. 이러한 차이는 직무특성 중 현재 부서에서의 경력 차이 때문인 것으로 생각된다. 본 연구의 대상자는 평균 연령이 29.5세, 임상경력이 평균 6.9년, 아동간호사 경력이 평균 4.5년이었고, 종합병원 임상간호사는 근무부서가 병동(64.0%)과 특수부서(수술실, 응급실, 중환자실)이었고 평균 연령이 32.2세, 임상경력은 평균 7.0년, 현재 부서 경력은 평균 3.4년으로 두 대상자군의 임상경력은 비슷하였으나 현재 부서에서의 경력은 아동간호사가 더 높았다. 그러므로 아동병동 근무기간이 짧아 아동간호업무에 대한 인지 및 적응이 어려운 신규 간호사나 타 부서에서 아동병동으로 근무부서가 이동된 간호사의 재직률 향상과 직무열의를 높이기 위해 개인-직무적합도를 증진시키는 것이 필요하다. 이는 병원간호사회 조사 결과 간호사의 이직 원인 중 ‘업무 부적응’이 두 번째로 응답률이 높은 것[5]에서도 유추할 수 있다. 선행 연구에서는 조직구성원의 개인-직무적합이 낮은 경우 잡 크래프팅이 직무열의에 미치는 영향이 더욱 크다고 하였다[11]. 그러므로 아동간호사가 직무열의를 향상시키기 위해 자신의 직무를 자신에게 좀 더 적합한 형태로 수행할 수 있도록 직무적합을 향상시킬 수 있는 다양한 중재를 개발할 뿐 아니라 직무적합 향상을 통해 잡 크래프팅 행위를 증진시키는 것이 필요하다. 개인-직무적합을 향상시키기 위해서 병원에서도 조직관리 차원에서 신규간호사나 경력간호사의 부서 이동시 적성검사 결과를 기반으로 부서를 배치하고 근무병동의 직무기술서를 구체화하여 직무기술서를 기반으로 구성된 매뉴얼이 구비되어야 한다. 그리고 개인-직무적합이 높은 선배간호사가 멘토가 되어 신규나 부서 이동 간호사가 아동병동에 적응할 수 있는 분위기를 조성해주어야한다. 또한 아동간호사는 아동과 감정요구가 높은 아동보호자와 긍정적이고 협력적인 관계를 형성하기 위해 효과적인 의사소통 능력과 감정노동에 대한 대처능력을 함양하고 동료간호사 및 선배간호사와 이러한 능력 함양 전략을 공유하는 것이 필요하다. 이러한 전략이 실제적으로 수행되기 위해서 아동간호사의 직무특성을 객관화하여 아동병동 근무에 적합한 적성을 확인하고 이를 측정할 수 있는 도구를 개발해야 한다.
본 연구에서 아동간호사의 직무자원은 직무열의에 직접 효과와 총 효과가 있었고, 잡 크래프팅과 개인-직무적합을 매개 변수로 직무열의에 영향을 미쳤다. 이러한 연구 결과는 임상간호사를 대상으로 직무자원이 직무열의에 직접 효과가 있다는 Han [28]의 연구결과와 부분적으로 일치하였다. 그러나 위에서 언급한 것처럼 간호사를 대상으로 직무자원이 잡 크래프팅과 개인-직무적합을 매개로 직무열의에 미치는 영향을 통합적으로 확인한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 통합적인 직무자원과 관련 변인 간의 관계를 규명하였으나 국내 직무자원 연구의 대부분은 임상간호사를 대상으로 직무자원의 한 유형인 자율성, 사회적 지지, 긍정심리 등과 기타 요인 간의 관계를 확인하고 있어[25] 직무자원과 관련 변인의 단편적인 관계를 확인할 수 있었다. 그러므로 추후 본 연구의 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델을 근거로 다양한 병동의 간호사를 대상으로 반복 연구를 시행할 필요가 있다. 본 연구에서 아동간호사의 직무자원이 직무열의에 영향을 미친다는 연구 결과는 일반병동, 중환자실, 외래 간호사를 대상으로 직무자원이 높을 수록 직무열의는 증가한다는 선행 연구 결과[19]와 유사하였다. 본 연구에서 아동간호사의 직무자원은 평균 4.48점(7점 만점)이었고, 하위 영역별로 살펴보면 상사의 지지, 업무의 자율성, 피드백, 자기개발기회 순으로 높았다. 본 연구에서 아동간호사는 직무자원의 요인 중 상사의 지지를 가장 높게 인식하였는데, 조직에서 긍정적인 피드백을 포함한 상사의 지지는 개인의 잡 크래프팅을 더욱 촉진하고, 개인-직무적합성을 높여주는 요인이었다[18]. 또한 종합병원 간호사는 직무자원인 업무자율성이 높을수록 업무 크래프팅이 높았고[25] 아동간호사는 직무적합성이 높을수록 이직의도가 낮았다[29]. 본 연구에서 가장 낮은 직무자원인 자기개발기회는 일에 대한 동기를 부여하여 직무열의를 높이고 재직의도에 영향을 주는 중요한 요인으로 보고되고 있다[30]. 따라서 이러한 결과를 근거로 아동간호사의 직무열의를 높이기 위해 직무자원인 자기개발기회를 부여하여 업무에 대한 지식과 숙련도를 향상시키고 이를 바탕으로 개인-직무적합과 잡 크래프팅 증진시키는 것이 필요하다.
본 연구에서 아동간호사의 직무요구는 직무열의에 직, 간접 효과가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 아동간호사를 대상으로 하여 직무요구가 직무열의에 미치는 간접 효과가 없다는 Kim [19]의 연구 결과와 부분적으로 일치하였다. 그러나 Kim [19]의 연구에서는 직무요구가 직무열의에 미치는 단편적인 경로만을 확인하였고 직무요구가 개인-직무적합과 잡 크래프팅을 매개로 직무열의에 미치는 영향을 확인할 수 없었다. 이러한 결과를 초래한 이유를 다양한 측면에서 고려할 필요가 있다. 우선 직무요구 측정도구가 아동간호사의 직무요구를 적절하게 반영하였는지 확인할 필요가 있다. 아동병동의 직무는 타 부서에 비해 환자 및 보호자로 인한 감정요구와 업무과부하가 높으므로[6,7] 아동간호사는 높은 심리적, 신체적 직무요구에 직면해있다. 본 연구에서는 van Veldhoven과 Meijman [17]이 개발한 직무요구 측정도구를 기업의 public relation (PR) 실무자를 대상으로 Yoo [18]가 수정하였고, 이 도구를 일반병동, 중환자실, 외래 간호사에게 적용하여 Kim[19]이 수정한 도구를 사용하였다. 그러나 병동업무는 병동의 주요 질환과 대상자에 따라 달라지고 이러한 업무에 따라 간호를 수행하는 간호사의 직무요구도 차이가 있을 것으로 생각된다. 따라서 추후 아동간호사를 대상으로 다양한 직무요구 도구를 적용한 반복 연구 수행을 통해 아동간호에 적합한 직무요구 도구를 확인하거나 아동간호에 대한 면밀한 직무분석을 통하여 아동간호직무 특성을 반영한 직무요구 도구를 개발하는 것이 필요하다. 또 다른 고려할 측면은 직무요구가 높더라도 개인-직무적합이 높은 경력 아동간호사의 경우 직무요구에 대한 대처능력 정도가 높기 때문에 직무요구가 개인-직무적합이나 잡 크래프팅에 미치는 영향이 상쇄될 가능성이 있다고 생각된다. 이와 관련하여 본 연구에서는 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델에서 잡 크래프팅의 조절효과를 나타내는 직무특성 변수와 개인특성 변수를 제외하였다. 그러므로 추후에는 아동간호사가 직무요구를 인식하고 대처하는 정도에 영향을 미치는 경력이나 직무능력, 자율성, 주도성, 자기효능감 등의 직무 및 개인특성의 조절효과 변수[12]를 추가하여 반복 연구할 것을 제언한다.
이상의 결과로 아동간호사는 직무자원이 높을수록 개인-직무적합이 높아지면서 잡 크래프팅이 활성화되어 직무열의를 증진시키는 것이 확인되었다. 따라서 아동간호사가 일에 대한 동기를 부여할 수 있도록 직무자원으로써 상사의 지지와 긍정적인 피드백을 통하여 업무의 자율성을 높여주고 자기개발기회를 증진시켜주기 위한 전략적 노력은 개인의 직무적합성을 향상시켜 잡 크래프팅 활동을 더욱 촉진하면서 직무열의를 높일 수 있을 것이다.
본 연구의 제한점은 다음과 같다. 이러한 결과는 일부 종합병원 아동병동에 근무하는 간호사를 대상으로 이들의 직무특성에 따른 직무열의의 차이를 검증하는 과정에서 아동간호와 관련된 환경적 특성과 개인적 특성을 고려하지 않았기 때문에 연구 결과를 일반화하는 데에 제한점이 있다. 또한 본 연구에서 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델에서 잡 크래프팅의 조절효과를 나타내는 변인인 직무특성 변수와 개인특성 변수를 제외하였다. 이러한 제한점으로 인해 본 연구에서 직무요구가 직무열의에 미치는 영향을 설명할 수 없었을 것으로 생각된다. 그러므로 추후에는 아동간호사의 직무요구를 반영하는 직무요구 측정도구를 개발하고, 직무 과부하를 유발하는 간호환경 요인과 감정요구 등 간호사 개인적 요인을 비롯한 직무요구와 관련된 다양한 측면을 고려하여 직무열의에 미치는 영향을 확인할 필요가 있다.

결 론

본 연구는 아동간호사의 직무열의에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위하여 Tims과 Bakker [12]의 잡 크래프팅 모델을 토대로하여 직무요구, 직무자원, 개인-직무적합과 잡 크래프팅을 적용하여 구조모형을 구축하고 모형의 적합도를 검증하였다.
연구 결과 아동간호사의 직무열의에 영향을 미치는 요인은 잡크래프팅, 개인-직무적합과 직무자원으로 나타났고, 직무자원은 개인-직무적합과 잡 크래프팅을 매개로 직무열의에 영향을 미쳤다. 그러나 직무요구는 직무열의에 직접 및 간접 효과가 없는 것으로 나타났다. 따라서 아동간호사의 직무열의를 높여주기 위해서 업무의 자율성을 보장하고 상사지지와 피드백을 통한 자기개발기회 증진 등의 직무자원 요인을 강화하는 방안을 마련해야 한다. 또한 인적 자원 관리를 위해 아동간호사가 직무자원을 긍정적으로 인식하고, 일에 대한 의미를 변화시키는 잡 크래프팅 활동을 통하여 직무에 몰입할 수 있는 분위기를 조성하고 아동간호사의 잡 크래프팅 활동을 촉진할 수 있는 중재 전략을 포함한 직무열의 증진 프로그램을 개발하는 것이 필요하다.

Notes

No existing or potential conflict of interest relevant to this article was reported.

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Figure 1.
Path diagram of the modified model.
chnr-26-2-201f1.jpg
Table 1.
General Characteristics of the Participants (N=203)
Characteristics Categories n (%) or M±SD
Age (year) 20~29 133 (65.5)
30~39 45 (22.2)
≥40 25 (12.3)
29.5±7.1
Marital status Single 156 (76.9)
Married 47 (23.1)
Shift work 3 Shifts 169 (83.3)
2 Shifts 2 (1.0)
Fixed 32 (15.7)
Total work experience (year) 0.5~<3 90 (44.3)
3~<6 49 (24.1)
6~<10 32 (15.8)
≥10 32 (15.8)
6.9±5.7
Work experience pediatric nurse (year) 0.5~<3 116 (57.1)
3~<6 43 (21.2)
6~<10 29 (14.3)
≥10 15 (7.4)
4.5±3.7
Job satisfaction Very dissatisfied 3 (1.5)
Dissatisfied 36 (17.7)
Satisfied 159 (78.3)
Very satisfied 5 (2.5)
Reason to work life Economic assistance 107 (52.7)
Self actualization 23 (11.3)
Work matching 6 (3.0)
Majors and aptitude 67 (33.0)
Turnover plan Yes 64 (31.5)
No 139 (68.5)
Table 2.
Convergent Validity of Latent Variables (N=203)
Variable M±SD Scale range Skewness Kurtosis Standardized factor loading SE CR AVE
Job demands 4.23±0.88 1~7 0.01 0.27 .72 .50
Work overload 4.29±0.92 1~7 -0.03 0.18 .67 .53
Work-life conflict 4.17±1.18 1~7 -0.05 -0.27 .84 .38
Emotional demand 4.22±1.21 1~7 0.07 -0.38 .60 .83
Job resources 4.48±0.75 1~7 -0.08 0.12 .84 .52
Feedback 4.36±0.85 1~7 -0.14 0.62 .76 .29
Autonomy 4.40±0.98 1~7 -0.07 0.20 .63 .52
Supervisor's support 4.79±0.90 1~7 -0.20 0.17 .79 .29
Career development opportunities 4.17±1.06 1~7 0.05 0.12 .70 .55
Person-job fit 3.39±0.52 1~5 -0.18 -0.01 .96 .65
Person-job fit 1 3.55±0.57 1~5 -0.23 -0.62 .64 .18
Person-job fit 2 3.47±0.59 1~5 -0.21 -0.57 .78 .13
Person-job fit 3 3.43±0.64 1~5 -0.45 0.39 .83 .16
Person-job fit 4 3.31±0.71 1~5 -0.23 0.01 .85 .12
Person-job fit 5 3.30±0.66 1~5 -0.24 0.95 .89 .10
Job crafting 3.31±0.47 1~5 0.13 -0.09 .92 .53
Task crafting 3.21±0.53 1~5 -0.05 -0.05 .78 .11
Cognitive crafting 3.38±0.61 1~5 -0.16 -0.16 .78 .13
Relational crafting 3.33±0.55 1~5 -0.07 0.08 .61 .15
Job engagement 3.71±0.83 1~7 0.29 0.54 .88 .68
Vigor 3.23±0.99 1~7 0.44 0.27 .84 .28
Dedication 4.06±0.89 1~7 -0.10 0.28 .89 .17
Absorption 3.87±0.93 1~7 0.25 0.09 .73 .40

SE=Standard error; CR=Construct reliability; AVE=Average variance extracted.

Table 3.
Goodness of Fit Tests
Goodness x2 x2/df SRMR RMSEA GFI TLI IFI CFI
Hypothetical structural model 252.94 (<.001) 2.02 .04 .07 (Lo 90=.06, Hi 90=.08) .85 .92 .93 .93
Modified structural model 187.35 (<.001) 1.56 .04 .05 (Lo 90=.04, Hi 90=.07) .87 .95 .96 .96

SRMR=Standardized root mean square residual; RMSEA=Root mean square error of approximation; GFI=Goodness of fit index; TLI=Turker-Lewis index; IFI=Incremental fit index; CFI=Comparative fit index.

Table 4.
Direct Effects, Indirect Effects, and Total Effects in Modified Model (N=203)
Endogenous variables Exogenous variables β (SE) CR (p) SMC Direct effect (p) Indirect effect (p) Total effect (p)
Job engagement Person-job fit .23 (.20) 2.43 (.015) .615 .44 (.031) .39 (.018) .66 (.007)
Job crafting .51 (.29) 4.63 (<.001) .73 (.015) .73 (.015)
Job demands .01 (.08) 0.11 (.914) .13 (.954) .10 (.828) .16 (.978)
Job resources .67 (.09) 1.99 (.047) .39 (.040) .55 (.012) .69 (.009)
Job crafting Person-job fit .49 (.08) 4.75 (<.001) .467 .65 (.020) .02 (.103) .65 (.020)
Job demand .10 (.03) 1.31 (.190) .28 (.236) .37 (.012) .21 (.629)
Job resources .30 (.04) 3.05 (.002) .48 (.011) .71 (.006)
Person-job fit Job demands .12 (.04) 1.59 (.111) .322 .05 (.125) .05 (.125)
Job resources .53 (.05) 5.56 (<.001) .64 (.023) .64 (.023)

CR=Critical ratio; SMC=Squared multiple correlation.

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