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J Health Info Stat > Volume 44(4); 2019 > Article
간호사의 감정노동이 직무열의 및 이직의도에 미치는 영향

Abstract

Objectives

The purpose of this study is to analyze whether emotional labor experienced by nurses in their work affects turnover intention through job engagement.

Methods

Data were collected by a self-entry method using structured questionnaire for 243 nurses who worked at hospitals in Busan. Structural equation and moderating regression model were applied for the analysis.

Results

Firstly, in emotional labor, which is an independent variable, emotional disharmony had a negative (-) effect on job engagement and a positive (+) influence on turnover intention. Secondly, it was found that job engagement, which is a mediating variable, had a negative (-) influence on turnover intention. Third, job engagement had partially mediating effect on causal relation between emotional disharmony (which is a subordinate variable of emotional labor) and turnover intention.

Conclusions

Based on the results of this study, it is suggested that preparation of a scheme to raise job enthusiasm and lower intention to change jobs is required by recognizing emotional disharmony experienced by nurses and paying continuous attention to their work environment.

서  론

의료기관 간 경쟁심화, 고객니즈의 다양성, 환자권리 신장 등으로 병원들은 경쟁력 강화를 위해 고객중심의 의료서비스, 의료의 질 관리 및 향상에 많은 노력을 기울이고 있다. 그 일환으로 의료기관은 의료진을 비롯한 병원종사자를 대상으로 고객관점에서의 친절교육을 강화하고 있으며, 의료기관을 방문하는 고객 및 환자 간의 상호관계에서 적절한 감정표현과 행동의 규칙이 준수되고 있는지 지속적인 모니터링을 하고 있는 실정이다[1].
이와 같이 병원조직은 구성원인 종업원들에게 조직에서 정한 규범화된 감정을 스스로 연출하도록 요구하고 있고 종업원들은 실제로 그들이 경험하는 감정과는 다른 별개의 감정표현 즉, 조직에서 규정한 감정을 표현하도록 강요받거나 통제되고 있다[2]. 이를 현대 사회에서는 조직에서 요구하는 목표를 달성하기 위해 자신이 느끼는 감정표현을 규제하는 감정노동이라 정의하고 있다[3]. 감정노동은 사회학자인 Hochschild [2]에 의해 개념화되면서 연구되기 시작하였다. 연구의 대상은 대부분이 고객을 대상으로 서비스를 제공하는 종업원이고, 최근에 들어 의료기관에 종사하는 간호사가 주요 감정노동자로 손꼽히고있는 실정이다.
현실적으로 간호사는 간호서비스를 제공하는 과정에서 직간접적으로 감정 접촉이 발생할 뿐만 아니라 특히, 평범한 고객이 아닌 아픔을 호소하는 환자는 올바른 응대에도 불평하기가 쉽다[4]. 그리고, 간호사는 환자에 대한 나쁜 소식을 접한 가족 구성원을 지지하는 과정에서 자신의 실제 감정과는 관계없이 정신적인 부담감을 많이 경험하게 된다[5]. 이런 다양한 상황에서 자신의 실제 감정을 표현하지 못하고 감정을 조절해야 하는 경우가 많기 때문에 간호사는 감정노동의 강도가 높은 직업으로 여겨지고 있으며, 이로 인해 간호사는 자신의 직업관이 흔들리고 이직으로 이어지는 경우가 많은 것으로 알려져 있다[5-7].
전체 간호사 중 의료기간 근무 간호사는 49.6%이고, 이 중 잠재이직률은 57.5%, 간호사 평균 이직률은 12.4%로 매우 높다. 그뿐만 아니라 간호사 1명당 담당환자가 OECD (Organization for Economic Co-operation and Development) 최고수준인 19.5명, 인권침해 경험 69.5%, 평균 근무연수 5.4년 등과 같은 지표는 간호사의 업무환경이 매우 열악한 수준임을 보여주는 예라 할 수 있다[8]. 간호사의 열악한 처우와 업무환경으로 인한 높은 이직률은 간호의 질 저하를 초래하고 환자 안전에 매우 위험한 결과를 가져올 수 있으며, 남아있는 구성원들의 업무 과중으로 이어지게 되어 업무성과를 떨어뜨리기 때문에 의료기관에서는 이러한 악순환에 대한 대책 마련이 시급하다[9]. 또한, 간호사의 열악한 근무환경으로 인한 의료기관들의 간호인력 수급의 어려움은 간호등급가산제에 영향을 미치기 때문에 간호사 수에 따라 병상을 운영할 수밖에 없고 이는 병원경영에 직접적인 영향을 미친다. 따라서, 간호인력의 적정관리를 위한 이직관리는 병원에서 이미 화두가 된 지 오래이다.
이러한 배경 아래 간호사의 이직의도에 관한 연구가 재조명되고 있으며 특히, 간호사의 이직의도에 영향을 미치는 주요 요인으로 감정노동, 직무스트레스, 태움, 직무열의 등이 주된 관심사가 되고 있다[2,10,11].
한편, 감정노동과 직무열의, 감정노동과 이직의도, 직무열의와 이직의도와의 인과관계를 검정한 최근의 연구들은 서비스직 종사자들을 대상으로 한 연구[12,13]로 지속적으로 늘어나고 있는 추세이지만 간호사를 대상으로 한 연구는 여전히 미흡하다. 게다가 간호사를 대상으로 감정노동과 직무열의, 이직의도 간의 복합적인 인과관계를 검정한 실증연구는 거의 없는 편이다. 기존의 실증연구들을 살펴보면, 직무열의는 맡은 일에 대해 열정적으로 헌신하고 집중하는 자세로 이직의도와 밀접한 관련이 있다고 주장하였고[14], 구성원들이 열의를 가지고 직무를 수행할 경우 이직할 가능성이 적은 것으로 검정되었다[15-17]. 반면에, 감정노동은 직무열의를 떨어뜨리고 직무탈진 또는 소진을 가져오는 원인 변수로 지적되어 왔다[12,13]. 결국, 감정노동은 직무열의에 부정적인 영향을 미치고 이는 이직의도를 높이는 결과를 초래할 가능성이 크다는 것을 의미한다.
이상의 내용을 종합하면, 의료기관에 종사하는 간호인력의 적정관리는 의료의 질, 환자안전, 고객만족과 직결되며 나아가 의료기관의 생존에 직접적인 관련성이 있다고 할 만큼 중요한 사안이라 할 수 있다.
따라서, 본 연구는 간호사의 이직의도에 영향을 미치는 요인 중 최근 관심이 집중되고 있는 감정노동, 직무열의 간의 복합적인 인과관계를 검정함으로써 의료기관에서 간호인력을 효율적으로 관리할 수 있는 방안 마련을 위한 기초 자료를 제공하기 위해서 시도되었다.

연구 방법

실증연구의 모형

선행연구를 바탕으로 간호사의 감정노동과 직무열의가 이직의도에 미치는 영향을 검정하기 위하여 Figure 1의 연구모형을 설정하였다. 구체적으로 독립변수는 감정노동으로 감정표현빈도, 감정표현주의정도, 감정적부조화의 3가지 하위변수로 구성하였고, 최종 결과변수는 이직의도이며, 직무열의는 감정노동과 이직의도 사이에서 매개변수로 설정하였다.

연구 대상 및 자료수집

본 연구는 연구자 소속기관의 기관생명윤리위원회 심의를 거쳐 승인(IRB No. 2018-04-014-003)을 받았다. 연구대상은 부산광역시에 소재한 병원급 10개 의료기관에 종사하는 간호사를 대상으로 하였으며, 설문조사기간은 2018년 6월 2일-7월 31일까지 약 2개월간 실시하였다. 적정표본수 산출을 위해서 G*power ver 3.1.9를 이용하였으며, 다중회귀분석을 위한 중간 정도의 효과 크기 0.15, 검정력 95%, 유의수준 0.05, 예측변수의 수를 5로 하였을 때 220명으로 계산되었다. 하지만, 설문에 대한 불성실한 응답 및 설문지 회수율 등을 고려하여 연구자가 의료기관을 직접 방문하여 250부를 배포한 뒤 248부를 회수하였으며, 이 중 응답이 불성실하다고 판단되는 설문지를 분석대상에서 제외하고 총 243부를 최종분석에 사용하였다.

변수의 정의 및 측정도구

실증연구모형의 독립변수인 감정노동은 3개의 하위변수로 구성되어 있으며, 측정도구는 Morris and Feldman [18]이 개발한 설문도구를 사용하였다. Kim [19]이 번안하고 Park and Song [20]이 간호현장에 적합한 용어로 재구성한 것을 선택적으로 사용하였다. 감정표현빈도는 간호사와 고객 간의 상호작용의 빈도를 의미하고, 감정표현주의정도는 감정이 경험되고 표현되는 정도, 감정적부조화는 간호사들이 실제로 느끼는 감정과 조직에서 요구하는 감정표현의 규범 사이에서 일어나는 상이함의 정도로 3개 하위요인으로 총 9문항으로 구성, Likert 5점 척도로 측정하였다. 매개변수인 직무열의는 직무와 관련되고 긍정적인 성취감을 주는 정신적인 상태 정도로서 측정도구는 Schaufeli et al. [14]이 개발하고 Baik [21]이 번안하여 활용한 도구를 사용하였고, 총 9문항으로 Likert 5점 척도로 측정하였다. 최종 결과변수인 이직의도는 현재 직무환경에서 직장을 벗어나고 싶어 하는 심리상태 정도로서 Lewin and Sager [22]가 개발하고 Cha [23]가 번안한 측정도구를 바탕으로 응답자의 특성을 고려하여 총 4문항으로 구성하였고, Likert 5점 척도로 측정하였다.
측정도구의 신뢰도는 내적일관성 측정에 사용되는 Cronbach’s α 계수를 이용하였다. 감정노동의 하위변수인 감정표현의 빈도는 0.92, 감정표현주의정도는 0.93, 감정적부조화는 0.94이었으며, 직무열의는 0.91, 이직의도는 0.94로 신뢰도 기준을 충분히 충족시켰다. 측정도구의 타당도는 구조방정식을 이용한 확인적 요인분석으로 검정하였고, 결과는 최종구조방정식 모델 검정에 제시하였다.

자료처리 및 분석

본 연구에서 수집된 데이터는 SPSS 24.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA), AMOS 24.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) 프로그램을 사용하여 분석하였다. 측정도구의 신뢰도 검정을 위해 신뢰도 분석을 실시하였고, 응답자의 사회인구학적 특성을 파악하기 위해 빈도분석을 실시하였다. 측정도구의 타당도와 모형검정을 위해서 구조방정식 모델을 검정하였다.

연구 결과

연구대상자의 일반적인 특성

응답자의 일반적인 특성을 살펴보기 위하여 빈도분석을 실시한 결과는 Table 1과 같다. 빈도분석 결과를 살펴보면, 연령은 ‘20대’가 129명(53.1%)으로 가장 많았고, ‘30대’ 69명(28.4%), ‘40대’ 24명(9.9%), ‘50세 이상’이 21명(8.6%)의 순이었다. 총 경력은 ‘3년 미만’이 79명(32.5%), ‘10년 이상’ 63명(25.9%), ‘3-6년 미만’ 56명(23.0%), ‘6-10년 미만’이 45명(18.5%)의 순이었고, 현 근무기관 간호사 경력으로는 ‘3년 미만’이 131명(53.9%), ‘3-6년’ 57명(23.5%), ‘6-10년 미만’ 29명(11.9%), ‘10년 이상’ 26명(10.7%)이었다. 직급은 ‘일반간호사’가 186명(76.5%), ‘주임(책임)간호사’ 33명(13.6%), ‘수간호사’ 24명(9.9%)의 순이었고, 근무부서는 ‘병동’이 187명(77.0%), ‘병동 외’ 56명(23.0%), 학력은 ‘전문대 졸’ 128명(52.7%), ‘4년제 대졸 이상’ 115명(47.3%), 월 소득은 ‘300만 원 미만’이 223명(91.8%), ‘300만 원 이상’은 20명(8.2%)이었다.

모형의 검증

확인적 요인분석

확인적 요인분석은 잠재변수들 간의 인과관계가 아닌 관측변수들이 특정 잠재변수들을 구성하는 관계에 초점을 두며, 분석을 통해 각 측정변수들의 집중타당성과 잠재변수의 집중타당성 및 판별타당성을 검정하였다. 선행연구의 고찰을 통해 변수들의 관계를 미리 설정해 놓았으므로 확인적 요인분석이 가능하며, Figure 2와 같이 설정 후 분석하였다. Figure 2의 확인적 요인분석에서 측정변수를 외생과 내생개념으로 구분하지 않고 단지 잠재변수들 간의 상관관계만 존재하도록 가정하고 분석하였다.
확인적 요인분석 검정결과, 모형적합도는 Table 2와 같다. 분석결과를 살펴보면 절대적합지수 중 χ2값이 510.466 (p < 0.01)으로 도출되어 모형이 모집단 데이터에 적합하지 않은 것으로 나타났다. 하지만, 그 외 다른 적합도 지수는 수용 및 한계수용으로 평가하였다(GFI = 0.824, AGFI = 0.764, RMR = 0.04, NFI = 0.881, CFI = 0.911, IFI = 0.911, PGF = 0.616, PNFI = 0.732).
구조방정식모형에서 집중타당도를 평가하기 위해서는 요인적재량, 개념신뢰도와 평균분산추출지수를 검토하여 요인적재량의 경우 최소 0.5 이상의 값을 보여야 하며 0.7 이상일 경우가 가장 이상적이라 할 수 있고, 개념신뢰도와 분산추출지수는 각각 0.7 이상, 0.5 이상의 값이면 측정모형은 집중타당성을 충족시킨다고 평가한다. 집중타당도 분석결과는 Table 2에 제시된 것과 같고 타당도 기준을 충족시키므로 집중타당도는 확보되었다.
확인적 요인분석 모형의 판별타당도 평가는 분산추출지수가 상관계수의 제곱값, 즉 결정계수 값보다 클 경우 판별타당도 기준을 충족시킨다고 할 수 있는데, 분석결과 모든 분산추출지수 값이 결정계수보다 높게 나타났다.

구조방정식모델 검정을 통한 주요 변수들 간의 인과관계 분석

본 연구의 이론적 구조모형은 외생변수 3개(감정표현빈도, 감정표현 주의정도, 감정적부조화)와 내생변수(직무열의, 이직의도) 2개로 구성된다. 변수들 간 인과관계의 전체적인 구조가 적절히 설명되어 있는지, 모형이 경험 자료에 적합하도록 구성되어 있는지의 여부를 판단하기 위하여 기초모형의 적합도 평가를 실시하였다.
기초모형 검정결과, 적합도를 평가하는 지표들이 대체적으로 적극 수용범위에서 벗어나는 지표들이 많고 각 경로들의 C.R 값들도 수용하기 어렵다는 판단하에 연구자는 모형의 적합도 개선을 위해 라그랑지의 승수(Lagrange Multiplier, LM)검정을 이용하여 수정지수를 산출한 후 Figure 3과 같은 수정모형을 도출하였다.
수정모형인 최종구조모형에 대한 적합도 지수를 보면, 절대적합지수 중 가장 기초적이고 우선적으로 파악해야 하는 평가지수인 χ2값은 141.468, 자유도(df)는 107, p값은 0.000이었다. χ2값이 충족하지 못하지만 다른 절대적합지수인 GFI와 RMSEA 값을 살펴보면, 회귀분석의 R2과 굉장히 유사한 성격을 가지는 GFI 값은 0.9 이상의 경우 적합한 것으로 보는데 본 연구에서는 0.936으로 우수함을 알 수 있다. RMSEA는 전체 평균제곱을 의미하며 0.1 이하의 값을 가지면 ‘적합’으로 평가하므로 본 연구에서는 0.036으로 적합하다 볼 수 있다. 본 연구의 증분적합지수인 NFI, CFI, RFI, IFI 값의 대부분이 수용범위에 들어가기 때문에 최종모형의 적합도는 수용할 수 있다고 결론을 내린다(GFI = 0.936, AGFI = 0.936, RMR = 0.027, RMSEA = 0.036, NFI = 0.963, CFI = 0.991, IFI = 0.991, RFI = 0.952, PGFI = 0.655, PNFI = 0.758).
최종구조모형에 대한 적합도 검정을 거치고 총 7개의 경로관계에 대한 회귀계수를 산출하였으며 이에 대한 결과는 Table 3과 같다.
분석결과 감정적부조화→직무열의(-2.071), 직무열의→이직의도(-2.192), 감정적부조화→이직의도(2.843)에 관한 기각비의 절댓값이 1.96 이상의 값을 보이는 것으로 나타났다. 즉, 감정적부조화는 직무열의에는 통계적으로 유의한 부(-)의 영향을 미치고 이직의도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 직무열의는 이직의도에 유의한 부(-)의 영향을 미쳤다.

직접효과, 간접효과, 총효과

조직 내 구성원이 인지하는 감정표현빈도, 감정표현주의정도, 감정적부조화, 직무열의가 이직의도에 미치는 영향에서 직접효과, 간접효과, 총 효과를 분석한 결과는 Table 4와 같다.
첫째, 감정노동의 하위요인인 감정적부조화는 직무열의와 이직의도에 직접효과가 있었다. 감정적부조화는 직무열의에 부(-)의 효과가 있었으며, 이직의도에는 정(+)의 효과가 있었다. 즉, 감정적부조화가 높을수록 직무열의는 감소하고, 이직의도는 높아짐을 의미한다. 또한, 감정적 부조화는 직무열의를 매개로 이직의도에 간접효과가 있는 것으로 검정되었다.
둘째, 직무열의는 이직의도에 부(-)의 직접효과가 있었다. 직무열의가 높을수록 이직의도는 감소함을 의미한다.
셋째, 총효과를 살펴보면 최종결과변수인 이직의도에 감정적부조화가 가장 큰 정(+)의 효과를 가지며, 다음은 직무열의가 부(-)의 효과를 가지는 것으로 나타났다.

고  찰

본 연구는 직무 특성상 감정노동에 많이 노출되는 간호사들을 대상으로 독립변수인 감정노동의 하위요인 감정표현빈도, 감정적부조화, 감정표현주의정도가 직무열의 및 이직의도에 미치는 영향을 규명함으로써 의료기관의 중요한 인적자원 중의 하나인 간호인력의 효율적인 관리 방안을 마련하기 위한 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해서 독립변수로 감정노동의 하위 변수인 감정표현빈도, 감정표현주의정도, 감정적부조화와 매개변수인 직무열의, 그리고 최종결과변수인 이직의도를 포함한 구조방정식 모델 검정을 통해 변수들의 복합적인 인과관계를 규명하고자 하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 감정노동의 하위요인인 감정적부조화는 직무열의에 부(-)의 영향, 이직의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 선행연구에서는 감정노동을 감정표현빈도, 감정표현주의정도, 감정적부조화의 세가지 하위변수로 분류하거나 내면행동과 표면행동의 두 가지 하위변수로 구분하였는데, 다수의 연구에서 후자를 실증 분석하였다. 본 연구는 전자에 해당되지만 후자 연구의 경우, 감정노동의 표면행위를 조직에서 직원들이 표현규범에 맞게 실제로 느끼지 않는 감정을 외적으로 표현하는 행위라 설명하며 표현되는 감정과 실제 개인이 느끼는 감정의 차이인 감정적부조화로 설명하였다[3,24,25]. 따라서, 본 연구결과의 고찰은 감정적부조화를 표면행위와 동일한 개념으로 두고 접근할 수 있다. 우선, 가장 최근에 미용서비스업 종사자들을 대상으로 한 감정노동과 직무열의, 조직성과(이직의도 등)의 구조적 관계를 검정한 연구에서 감정노동의 표면행동이 이직의도에는 정(+)의 영향을 미치지만, 직무열의에는 유의성이 없었다[26]. 특급호텔 종사자와 리조트 종사자를 대상으로 한 연구에서도 감정노동의 표면행위와 직무열의 간의 인과관계에서 통계적으로 유의하지 않았다[27,28]. 반면에, 서비스업종 직원, 항공사 객실승무원을 대상으로 한 연구에서는 감정노동의 표면행위가 직무열의에 통계적으로 유의한 부(-)의 영향을 미쳤다[29-31]. 이러한 결과는 간호사들이 업무 중 겪는 감정노동 중 감정적부조화 즉, 자신이 업무를 수행할 때의 모습 및 감정이 실제와의 이질적인 모습에서 겪게 되는 노동의 강도가 주요 원인이므로 이를 경감시켜줄 수 있는 프로그램을 마련하는 제도적 방안이 필요하며 이를 통해 의료기관의 주요 인력인 간호사의 인적자원관리에 노력을 기울여야 함을 시사한다.
둘째, 본 연구의 매개변수인 직무열의는 이직의도에 직접적으로 부(-)의 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 다수의 선행연구에서도 본 연구의 결과와 동일하게 직무열의가 이직의도에 부(-)의 영향을 미치는 것을 실증적으로 검정하였다[30,32,33]. 직무열의는 조직구성원이 심리적으로 안정되고, 정서적으로 만족이 있는 환경에서 향상된다고 하였다[34]. 조직에서는 직무열의를 고취시킬 수 있는 실질적인 방안을 마련하여 직무에 대한 긍정적인 성취감을 향상시킴으로써 우수한 간호인력의 유지와 확보를 통해 의료서비스의 질적 제고를 위해 노력해야 할 것이다.
셋째, 직무열의는 감정노동의 하위변수인 감정적부조화와 이직의도 간의 인과관계에서 부분매개효과가 있었다. 항공사 객실승무원을 대상으로 한 Lee [30]의 실증연구에서 감정노동(표면행위, 내면행위)은 직무열의를 매개로 이직의도에 간접적으로 영향을 미친다는 것을 검정하였다. 이는 본 연구의 결과와 유사하며 감정적부조화는 직접효과와 간접효과 모두 작용하여 총효과가 가장 큰 요인이므로 간호사들이 업무 중 경험하는 감정적부조화에 대한 조직차원의 효과적인 대응 방안 마련이 시급함을 시사한다.

결  론

최근 의료서비스 환경의 변화와 더불어 환자는 고객이라는 인식의 전환으로 인적서비스의 중요성이 강조되고 있다. 그중에서도 간호사는 의료 및 간호지식의 급속한 변화, 다양한 환자들과의 인간관계, 그리고 생명을 다룬다는 직업상의 특수성을 가지고 있기 때문에 이에 대한 감정노동의 강도가 매우 높다. 또한, 환자와 간호사의 상호작용이 의료서비스의 질을 결정한다고 해도 과언이 아니기 때문에 의료기관에서는 간호사에게 적절한 선의 감정표현 및 행동을 요구하고 있어 간호사들의 업무 스트레스는 상당하다. 이러한 이유로 간호사의 이직률은 매우 높은 편이다. 결국, 간호사들의 잦은 이직은 의료서비스의 품질과 조직의 생산성 저하로 이어지기 때문에 의료기관에서는 간호인력의 효율적인 자원관리 방안을 위한 노력이 필요할 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 간호사를 대상으로 감정노동이 직무열의와 이직의도에 미치는 영향 관계를 검정하였다.
본 연구의 결과를 종합하면, 간호사의 직무열의를 높이고 이직의도를 줄이기 위해서 의료기관에서는 감정노동 중 감정적부조화에 관심을 가지고 대응해야 할 것으로 사료된다. 즉, 감정적부조화는 간호사들이 실제로 느끼는 감정과 조직에서 요구하는 감정표현 규범 사이에서 일어나는 상이함을 의미하는 것이므로 지나치게 고객중심, 고객만족, 고객감동을 위한 감정표현을 강조하지 말고, 실제적으로 현장에서 업무를 수행하는 간호사의 목소리에 귀 기울인다면 궁극적으로 간호사들에 대한 효율적인 인적자원관리를 통해서 의료서비스 질적 제고와 더불어 경영의 효율성 향상에도 기여할 것으로 사료된다.

CONFLICTS OF INTEREST

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

Figure 1.
Research model.
jhis-44-4-366f1.jpg
Figure 2.
Confirmatory factor analysis (CFA) model. F.E.D., frequency of emotional display; A.D.R., attentiveness to required display rules; E.D., emotional dissonance; J.E., job engagement; T.I., turnover intention.
jhis-44-4-366f2.jpg
Figure 3.
Modification model. F.E.D., frequency of emotional display; A.D.R., attentiveness to required display rules; E.D., emotional dissonance; J.E., job engagement; T.I., turnover intention.
jhis-44-4-366f3.jpg
Table 1.
General characteristics of the participants
Variable Category n %
Age (y) 20s 129 53.1
30s 69 28.4
40s 24 9.9
≥ 50 21 8.6
A total of career (y) <3 79 32.5
≤ 3 and < 6 56 23.1
≤ 6 and < 10 45 18.5
≥ 10 63 25.9
Length of career in the current job (y) <3 131 53.9
≤ 3 and < 6 57 23.5
≤ 6 and < 10 29 11.9
≥ 10 26 10.7
Position Staff nurse 186 76.5
Charge nurse 33 13.6
Head nurse 24 9.9
Department of working Ward 187 77.0
Others 56 23.0
Education level College 128 52.7
≥ University 115 47.3
Monthly income (1,000 won) < 300 223 91.8
≥ 300 20 8.2
Total 243 100.0
Table 2.
Construct reliability and average variance extracted
Latent variable Standardized weight SE SMC Construct reliability Variance extracted index
Frequency of emotional display V101 0.919 0.086 0.844 0.868 0.687
V102 0.933 0.066 0.870
V103 0.839 0.174 0.704
Attentiveness to required display rules V104 0.906 0.186 0.822 0.934 0.824
V105 0.912 0.155 0.832
V106 0.896 0.182 0.802
Emotional dissonance V107 0.910 0.147 0.829 0.944 0.849
V108 0.926 0.122 0.858
V109 0.893 0.173 0.797
Job engagement V301 0.820 0.222 0.672 0.938 0.718
V302 0.857 0.175 0.734
V303 0.836 0.222 0.699
V304 0.819 0.225 0.670
V305 0.711 0.334 0.505
V306 0.717 0.315 0.515
Turnover intension V601 0.934 0.138 0.872 0.937 0.789
V602 0.955 0.105 0.912
V603 0.818 0.385 0.669
V604 0.849 0.222 0.721

SE, standard error; SMC, squared mean correlation.

Table 3.
Causal relationships between a set of factors
Variables Estimate SE CR p
Frequency of emotional display Job engagement -0.067 0.087 -0.864 0.388
Attentiveness to required display rules Job engagement -0.136 0.078 -1.446 0.148
Emotional disharmony Job engagement -0.177 0.075 -2.071 0.038*
Job engagement Turnover intention -0.149 0.093 -2.192 0.028*
Frequency of emotional display Turnover intention -0.012 0.114 -0.164 0.870
Attentiveness to required display rules Turnover intention 0.077 0.103 0.845 0.398
Emotional disharmony Turnover intention 0.238 0.099 2.843 0.004**

SE, standard error; CR, critical ratio.

* p<0.05,

** p<0.01.

Table 4.
Direct, indirect, total effects
Variables Effects Frequency of emotional display Emotional disharmony Attentiveness to required display rules Job engagement Turnover intention
Job engagement Total -0.067 -0.177 -0.136 0 0
Direct -0.067 -0.177 -0.136 0 0
Indirect 0 0 0 0 0
Turnover intention Total -0.002 0.265 0.097 -0.149 0
Direct -0.012 0.238 0.077 -0.149 0
Indirect 0.010 0.027 0.020 0 0

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