근속연수에 영향을 미치는 직무만족요인에 관한 연구: 서울지역 치과위생사를 중심으로

Abstract

본 연구는 치과위생사의 근속연수에 영향을 끼치는 인구사회학적 독립변인들과 직무만족도의 여러 요인들을 분석하고자 서울시 7개구의 구강진료기관을 선정하여 자기기입방식의 설문을 실시하였다. 로지스틱 다중 회귀분석 결과 직무만족요인 중 자율성요인이, 인구사회학적 요인으로는 연령, 종교유형 및 이직경험여부가 통계적으로 유의하게 치과위생사의 장기 근속연수에 영향을 미쳤다. 전체 응답자의 평균연령은 28세였고, 대상자의 약 3분의 2가 이직 경험이 있다고 응답하였다(65.2%). 중위수를 기준으로 한 근속연수 4년 미만과 4년 이상의 집단은 각각 125명(42.2%), 171명(57.8%)이었고, 각 집단의 평균은 24.6세와 30.5세를 보였다. 또한 중위수(4년)를 기준으로 한 장기근속여부는 연령(p<0.001), 결혼여부(p<0.001), 교육수준(p=0.035), 그리고 이직경험여부(p<0.001)에서 통계적으로 유의한 연관성을 보였다. 직무만족요인 중, 자율성요인은 근속연수 4년 미만 집단과 4년 이상 집단에서 각각 3.02점, 3.27점으로, 두 집단 평균차이가 통계적으로 유의했다(p=0.001). 로지스틱 다중회귀분석결과, 인구사회학적 변인 중에는 연령, 종교유형, 이직경험이, 직무만족도의 4가지 요인 중에서는 자율성요인만이 통계적으로 유의하게 치과위생사의 장기 근속연수에 영향을 미쳤다(OR, 2.65; p=0.036). Despite the high demand for dental care professionals, high turnover of dental hygienists have been reported, especially among workers in the dental clinics. This study aimed to examine job satisfaction factors affecting dental hygienist's service year in Seoul using cross-sectional data. The questionnaire survey was conducted from August 26, 2013 to September 13, 2013. Data were collected from 296 employees of dental clinics and hospitals located in Seoul. Logistic regression analysis was applied for parameter estimates, using PASW Statistics 18.0 and R software version 3.0.3. The Cronbach's <TEX>${\alpha}$</TEX> for the total job satisfaction factors was 0.922. In descriptive statistics, the group (that less than four years of working and over four years of working) had a statistically significant difference in age, religion, experience of turnover and autonomous factor among job satisfaction factors. In multiple logistic regression model, autonomy in job satisfaction was an important factor to predict the length of service in dental hygienist (odds ratio, 2.65; 95% confidence interval, 1.06~6.60). Autonomous factor was a significant predictor of length of service for dental hygienist. This study encourages future investigations of the role of job satisfaction of service year using better analytical frameworks.