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학술논문

잠재프로파일 분석을 통한 조직 구성원의 직장만족도 유형 분류 및 유형별 특성 분석

이용수 11

영문명: Classification and Analysis of Job Satisfaction Types Among Organizational Member Using Latent Profile Analysis
발행기관: 한국인적자원관리학회
저자명: 노윤정(Yun Jeong Ro) 송지훈(Ji Hoon Song) 양병채(Byeong Chai Yang) 남교민(Kyo Min Nam)
간행물 정보: 『인적자원관리연구』제31권 제4호, 123~139쪽, 전체 17쪽
주제분류: 경제경영 > 경영학
파일형태: PDF
발행일자: 2024.11.30

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1:1 문의

국문 초록

본 연구의 목적은 조직구성원의 직장만족도에 따른 잠재프로파일 유형을 분석하고 직장만족도에 영향을 주는 선행요인과 이직의도를 초래하는 관계를 살펴보는 것이다. 이를 위해 여성관리자 패널데이터를 활용하여 잠재프로파일 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 조직구성원의 직장만족도에 따른 잠재프로파일은 총 5개의 유형이 도출되었다. 둘째, 직장만족도 유형과 개인 및 조직 특성간의 관계에서는 배우자가 있을 경우 직장만족도가 낮은 집단에 속할 확률이 높은 경향을 보였고, 상사지원 및 최고경영자 지원이 높을수록 직장만족도가 높은 집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 마지막으로, 직장만족도 유형과 이직의도와의 차이를 살펴본 결과 직장만족도가 높을수록 이직의도가 낮아지며 집단 간 유의한 차이가 존재하였다. 이러한 결과를 바탕으로 직장만족도 유형에 따른 이직의도를 낮추기 위한 방안에 대하여 이론적 및 실무적 관점에서 제시하였으며, 본 연구의 한계점과 향구 연구 방향도 논의하였다.

영문 초록

This study aims to explore the latent profiles of organizational members based on their job satisfaction and to investigate how the antecedents of job satisfaction relate to turnover intention. A latent profile analysis was conducted using data from the Korean Women Manager Panel (KWMP). First, five latent profile types were identified based on job satisfaction levels. Second, the analysis of the relationship between job satisfaction profiles and both individual and organizational characteristics showed that individuals with spouses were more likely to belong to the low job satisfaction group, and higher levels of supervisor and CEO support increased the likelihood of belonging to the high job satisfaction group. Lastly, the examination of the relationship between job satisfaction profiles and turnover intention confirmed that higher job satisfaction significantly reduced turnover intention. Based on these results, we provided theoretical and practical implications for improving job satisfaction and reducing turnover intention, and discussed the researcn limitations and directions for further research.

키워드

직장만족도 이직의도 잠재프로파일 Job Satisfaction Turnover Intention Latent Profile Analysis

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