직업능력개발연구 28권 1호
청년 임금근로자의 이직의도를 예측하기 위한 모델 구축 및 잠재집단분류: 머신러닝 분석을 적용하여
Developing a Predictive Model for Turnover Intention and Latent Group Classification Among Young Wage Workers: A Machine Learning Approach
- 저자명
- 엄연용
- 분류정보
- 직업능력개발연구(28-01-05)
- 발행기관
- 한국직업능력연구원
- 발행일
- 2025.03.31
- 등록일
- 2025.04.15
주제어
청년임금근로자, 이직의도, 머신러닝, 네트워크분석, 잠재계층분석, Young wage workers, turnover intention, Machine learning, network analysis, Latent class analysis
이 연구의 목적은 청년 임금근로자의 이직의도를 예측하는 요인을 탐색하고 잠재계층 분석을 활용하여 잠재유형을 파악하는 것이다. 이를 위해 한국교육고용패널의 7차년도 자료 중 남자 1,809명, 여자 1,991명, 총 3,800명의 자료를 분석하였다. 개인요인, 직업요인, 교육요인의 범주에서 38개의 예측변수와 이직의도 간의 관계를 설정하고 랜덤포레스트, 그래디언부스트, 로지스틱, 인공신경망 모델을 구축하였다. 연구 결과, 네 가지 모델에서 F1 .92∼.94의 우수한 성능을 보였다. 남자 청년 임금근로자의 이직의도를 예측하는 주요 요인은 일에 대한 가치, 업무만족도, 자아존중감, 결정에 대한 자유, 직장만족도-임금으로 나타났고 여자 청년 임금근로자의 경우 일에 대한 가치, 직장만족도-안정성, 자아존중감, 개인의 발전가능성, 삶의 만족도로 나타났다. 잠재프로파일분석 결과, 모든 집단에서 3개의 잠재집단을 도출하였다. 이 연구를 통해 청년 임금근로자의 이직의도를 예측하는 요인을 탐색하였으며 잠재집단 분류를 통해 청년 임금근로자의 이직의도와 관련된 실증적인 자료와 토대를 마련하였다.
This study explored factors predicting turnover intention among young wage workers and identified latent types using latent profile analysis. Data from the 7th wave of the Korean Education and Employment Panel (3,800 individuals) were analyzed. Relationships between 38 predictive variables and turnover intention were examined, and models using Random Forest, Gradient Boosting, Logistic Regression, and Artificial Neural Networks were constructed, yielding F1 scores ranging from .92 to .94. Key predictors for males included work values, job satisfaction, self-esteem, decision-making freedom, and wage satisfaction. For females, key predictors were work values, job stability satisfaction, self-esteem, personal development potential, and life satisfaction. Latent profile analysis identified three latent groups. This study provides empirical data on factors influencing turnover intention among young wage workers.
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