Human Resource Management according to the Characteristics of Beauty Service Workers

Park, Jung-Eun; Yoo, Ae-jin; Park, Eun-Jun; Jung-Eun Park; Ae-jin Yoo; Eun-Jun Park

doi:10.20402/ajbc.2019.0299

Asian J Beauty Cosmetol > Volume 17(3); 2019 > Article

미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리 연구

Research Article

Asian J Beauty Cosmetol 2019; 17(3): 331-343.

Published online: September 26, 2019

DOI: https://doi.org/10.20402/ajbc.2019.0299

미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리 연구

박정은¹, 유애진², 박은준^1,^*

¹서경대학교 헤어•메이크업디자인학과, 서울, 한국

²숙명여자대학교 헬스산업학과, 서울, 한국

Human Resource Management according to the Characteristics of Beauty Service Workers

Jung-Eun Park¹, Ae-jin Yoo², Eun-Jun Park^1,^*

¹Department of Hair and Makeup Design, Seokyeong University, Seoul, Korea

²Department of Health Industry, Sookmyung Women's University, Seoul, Korea

根据美容服务工作者的特性研究人力资源管理

朴貞恩¹, 劉愛眞², 朴銀俊^1,^*

¹西京大学美发美容设计科，首尔，韩国

²淑明女子大学健康产业学科，首尔，韩国

^*Corresponding author: Eun-Jun Park, Department of Hair and Makeup Design, Seokyeong University, 124 Seogyeong-ro, Seongbuk-gu, Seoul 02713, Korea Tel.: +82 2 945 7846 Fax: +82 2 945 7846 Email: ayamdream@hanmail.net

Received June 10, 2019 Revised September 1, 2019 Accepted September 9, 2019

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요약

목적

본 연구는 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리 연구 알아보고자 한다.

방법

미용서비스업 종사자를 대상으로 자료를 수집하였고, Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0을 이용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 독립표본 t-test, 일원변량분석(one way ANOVA)이 사용되었다.

결과

인적자원관리는 성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직급, 급여형태, 근무경력, 회사형태, 직원 수, 전문분야에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.

결론

본 연구결과가 미용서비스업의 발전을 위한 기초자료로 활용되기를 바라며, 미용서비스업에서는 조직의 목표달성을 위하여 종사자의 특성을 고려한 체계적인 인적자원관리를 계획하고 진행하여야 할 것으로 사료된다.

핵심용어: 미용, 서비스업, 인적자원관리, 미용서비스업 종사자, 특성

Abstract

Purpose

The present study investigates human resource management in the beauty service industry based the characteristics of workers.

Methods

Data were collected from the beauty service industry and analyzed using Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0. Frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, independent sample t-test, and one-way ANOVA were used for data analysis.

Results

There were significant differences in human resource management based on gender, age, marital status, education, position, salary, work experience, company type, number of employees, and specialty.

Conclusion

The study results can be used as basic data for the development of the beauty service industry. In the beauty service industry, systematic human resource management should be based on the characteristics of workers and be planned and managed to achieve the organizations goals.

Keywords: Beauty, Service, Human resource management, Beauty service workers, Characteristics

中文摘要

目的

本研究以美容工作者的特点为基础，研究美容服务业的人力资源管理。

方法

研究对象来自美容服务行从事者，并使用社会科学统计软件包（SPSS）22.0进行分析。频率分析，因子分析，可靠性分析，独立样本t检验和单向ANOVA用于数据分析。

结果

基于性别，年龄，婚姻状况，教育程度，职位，工资，工作经历，公司类型，员工人数和专业，人力资源管理存在显着差异。

结论

研究结果可作为美容服务业发展的基础数据。在美容服务行业，系统的人力资源管理应该基于工作者的特点，并进行规划和管理，以实现组织目标。

关键词: 美容, 服务业, 人力资源管理, 美容服务业从事者, 特性

Introduction

현대사회에는 조직의 목표달성을 이루기 위하여 그 중심에 있는 조직원들의 인적자원관리에 관심을 집중하고 있는 추세이다.

인적자원관리란 여러 가지의 인적자원활동들로 구성되어 있으며(Kim & Bae, 2006), 전략적 인적자원관리는 종사자의 조직애착과 직무몰입을 증대시켜 직무수행역량을 강화하고 종사자의 이직의도를 약화시킨다(Song et al., 2016). 이처럼 인적자원관리는 가장 기본적이면서도 중요한 요소이며, 조직에 가치를 부여하고 지속적인 조직의 경쟁우위를 창출하는 자원이라고 할 수 있다(Na, 2010).

인적자원관리와 관련된 선행 연구를 살펴보면 Bae & Sa (2003)는 인적자원관리와 조직성과에 대한 실증연구를 통해 인적자원관리 시스템이 조직의 성과에 중요한 영향 요인임을 증명하였고, Chae & Kim (2019)는 조직수준에서의 자원기반이론을 토대로 전략적 인적자원관리가 경영성과에 미치는 영향을 연구하여 전략적 인적자원관리가 경영성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. Chang (2018)은 공정성 중시 인적자원관리가 성 평등 조직문화에 미치는 영향을 연구하여 공정성 중시의 인적자원관리는 성 평등 조직문화에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였으며, Park & Cha (2018)는 인적자원관리 제도 중에서 평가보상제도 및 교육훈련제도에 대한 개별 종업원들의 인식이 개인의 창의적 성과에 미치는 영향을 연구하여 교육훈련제도에 대한 긍정적인 인식은 창의적 성과와 긍정적 관계를 보이는 것을 확인하였다. Yoo & Kim (2012)는 헌신형 인적자원관리와 기업성과의 관계를 연구하여 헌신형 인적자원관리 시스템 구성요소와 시스템은 기업성과에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였으며, Ha & Shim (2013)은 고몰입형 인적자원관리와 경영성과 간의 관계에 관한 연구를 하여 고몰입형 인적자원관리가 각각 활용과 탐험에 정(+)의 영향을 주는 것을 확인하였다.

이처럼 인적자원관리에 관한 많은 연구들이 선행되어왔지만 미용서비스업 종사자의 특성을 고려한 인적자원관리 연구는 아직 미비한 실정이다.

이에 본 연구는 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리의 차이를 알아보고 향후 미용서비스업에서의 인적자원관리 방향을 제시하고 효과적인 경영전략을 수립하는데 기초자료를 제공하는데 목적이 있다.

Methods

1. 연구대상자

본 연구의 조사대상은 미용종사자를 대상으로 설정하였다. 2016년 5월 4일부터 2016년 6월 20일까지 실시되었고 총 730부의 설문지를 배포하여 700부가 최종 분석 자료로 사용되었다.

2. 자료처리 및 분석

수집된 자료는 SPSS 22.0프로그램을 활용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 독립표본 t-test, 일원변량분석(one way ANOVA)을 하였다.

Results and Discussion

1. 조사대상의 일반적 특성

조사대상의 일반적 특성을 알아본 결과는 Table 1과 같다. 성별은 남성 12.0%, 여성 88.0%로 여성이 높게 나타났다. 이는 Park (2018)의 연구에서 남성보다 여성의 비율이 매우 높게 나타난 결과와 일치하며 아직까지 미용서비스업에 종사하는 종사자들 중 여성이 많은 비율을 차지하고 있다는 것을 보여준다. 연령은 10대 1.7%, 20대 76.4%, 30대 14.4%, 40대 6.1%, 50대 이상 1.3%로 20대가 가장 높게 나타났다. 결혼여부의 경우 미혼 85.6%, 기혼 13.3%, 이혼 1.1%로 미혼이 가장 높게 나타났다. 학력을 알아본 결과 고등학교 졸업 14.7%, 전문대학 재학/졸업 26.4%, 대학교 재학/졸업 50.9%, 대학원 재학/졸업 8.0%로 대학교 재학/졸업이 가장 높게 나타났다. 이는 Lim & Park (2017)의 연구에서 대학교(재학생포함)의 비율이 가장 높게 나타난 결과와 일치하며 과거에 비해 미용서비스업에 종사하는 종사자들의 학력이 높아지고 있음을 의미한다. 직급은 인턴(어시스트) 48.1%, 디자이너(실무자) 33.9%, 실장(점장) 7.1%, 원장(대표) 6.9%, 매니저 4.0%로 인턴(어시스트)가 가장 높게 나타났다. 급여형태를 알아본 결과 급여 68.6%, 인센티브 24.1%, 기타 7.3%로 급여가 가장 높게 나타났다. 미용경력은 3년 이하 61.6%, 4-6년 17.3%, 7-9년 9.6%, 10-12년 4.7%, 13년 이상 6.9%로 3년 이하가 가장 높게 나타났다. 회사형태로는 프랜차이즈 57.7%, 개인 38.4%, 기타 3.9%로 프랜차이즈가 가장 높게 나타났으며, 직원 수는 5명 이하 26.3%, 6-10명 34.4%, 11-15명 22.9%, 16-20명 7.0%, 21명 이상 9.4%로 6-10명이 가장 높게 나타났다. 미용분야를 알아본 결과 헤어 72.0%, 메이크업 3.4%, 피부관리 17.4%, 네일아트 4.0%, 기타 3.1%로 헤어가 가장 높게 나타났다.

2. 인적자원관리의 타당성 및 신뢰도

인적자원관리 문항에 대해 요인분석을 이용한 타당성 검증결과 Table 2와 같이 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리의 네 개의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ²=7553.039 (df=136, Sig=0.000), KMO값 0.930으로 나타났으며, 공통성은 0.582이상으로 나타났다.

요인분석 결과 도출된 네 개의 요인이 전체 분산의 72.1%이상 설명되고 있는 것으로 나타났다.

인적자원관리에 대한 신뢰성 검증 결과, 신뢰도 계수인 Cronbach's α는 0.834-0.900으로 높게 나타나, 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다. 요인별로 살펴보면, 교육관리 0.900, 직무관리 0.870, 보상관리 0.893, 채용관리 0.834로 나타났다. 이러한 결과는 인적자원관리를 근로시간, 급여수준, 교육횟수의 세 개의 요인으로 도출된 Chai & Park (2017)의 연구와 유사함을 확인하였다.

3. 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리

미용서비스업 종사자의 특성(성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직급, 급여형태, 근무경력, 회사형태, 직원 수, 전문분야)에 따른 인적자원관리의 차이를 알아보기 위해 독립표본 t-test, 일원변량분석(one way ANOVA)을 실시한 결과는 다음과 같다. 사후검증은 던컨테스트를 사용하였다.

1) 성별에 따른 인적자원관리의 차이

직무관리 요인에서 Table 3와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.01), 남자의 평균이 여자보다 높게 나타났다.

2) 연령에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 Table 4와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 직무관리, 보상관리 요인은 40대의 평균이 가장 높게 나타났고 채용관리 요인은 50대의 평균이 가장 높게 나타났다.

3) 결혼여부에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 5와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.01), 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 채용관리 요인은 기혼의 평균이 미혼의 평균에 비해 상대적으로 높게 나타났으나 던컨테스트 결과 집단으로 분류되지 않았다. 직무관리, 보상관리 요인은 이혼의 평균이 미혼의 평균에 비해 상대적으로 높게 나타났다.

4) 학력에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리, 보상관리 요인에서 Table 6와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.001), 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.01). 교육관리, 채용관리 요인은 전문대학 재학/졸업의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리, 보상관리 요인은 고등학교 졸업의 평균이 가장 높게 나타났다.

5) 직급에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 7과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.05), 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 채용관리 요인은 실장(점장)의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리, 보상관리 요인은 원장(대표)의 평균이 가장 높게 나타났다. 이러한 결과는 Kim et al. (2017)의 직급에 따른 인적자원관리와 조직몰입의 차이를 분석하여 인적자원하위 요인에서 모두 통계적으로 유의한 차이를 보인 것과 유사함을 확인하였다.

6) 급여형태에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 8과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.05), 직무관리, 보상관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며(p<0.001). 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.01). 교육관리 요인은 기타의 평균이 가장 높게 나타났으나 던컨테스트 결과 집단으로 분류되지 않았다. 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인은 기타의 평균이 가장 높게 나타났고 급여의 평균이 가장 낮게 나타났다.

7) 근무경력에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 Table 9과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 직무관리, 채용관리 요인은 13년 이상의 평균이 가장 높게 나타났고 보상관리 요인은 10년에서 12년 이상의 평균이 가장 높게 나타났다.

8) 회사형태에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 채용관리 요인에서 Table 10과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 채용관리 요인 모두 프랜차이즈의 평균이 가장 높게 나타났다.

9) 직원 수에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 11과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.01), 직무관리, 보상관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며(p<0.05), 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리 요인은 16명에서 20명의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리 요인은 5명 이하의 평균이 가장 높게 나타났다. 보상관리 요인은 11명에서 15명의 평균이 가장 높게 나타났고 채용관리 요인은 16명에서 20명의 평균이 가장 높게 나타났다.

10) 전문분야에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리 요인에서 Table 12와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.001), 보상관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.01). 이는 Lee & Kim (2014)의 연구에서 보상제도가 직무만족도에 정(+)의 영향을 미친다는 결과와 유사함을 확인하였다. 교육관리, 보상관리 요인은 네일아트의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리 요인은 기타, 메이크업의 평균이 가장 높게 나타났다.

Conclusion

첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아본 결과, 성별은 여자, 연령은 20대, 결혼여부는 미혼, 학력은 대학교 재학/졸업, 직급은 인턴(어시스트), 급여형태는 급여, 미용경력은 3년 이하, 회사형태는 프랜차이즈, 직원 수는 6-10명, 미용분야는 헤어가 가장 높게 나타났다.

둘째, 인적자원관리의 타당도 및 신뢰도를 알아본 결과, 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리의 네 개의 요인으로 도출되었다.

셋째, 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리의 차이를 알아본 결과, 인적자원관리는 성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직급, 급여형태, 근무경력, 회사형태, 직원 수, 전문분야에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 연령과 근무경력이 높아짐에 따라 인적자원관리의 차이가 높게 나타난 것은 미용서비스업은 처음 시작하는 단계는 힘들지만 일을 할수록 근무환경이 좋아지는 것이라 판단된다. 이는 반대로 연령이 낮은 미용서비스업을 처음 시작하는 단계의 종사자들의 인적자원관리가 더욱 활발히 이루어져야 한다는 것을 보여주고 있다.

이에 미용서비스업에서는 조직의 목표달성을 위하여 종사자의 특성을 고려한 체계적인 인적자원관리를 계획하고 진행하여야 할 것으로 사료된다.

Table 1.

General characteristics of participants

Items		Total
Items		Frequency (N)	Percentage (%)
Gender	Men	84	12.0
Gender	Women	616	88.0
Age	Teenager	12	1.7
	20s	535	76.4
	30s	101	14.4
	40s	43	6.1
	50s or older	9	1.3
Marital status	Single	599	85.6
	Married	93	13.3
	Divorced	8	1.1
Education level	Graduated from high school	103	14.7
	Currently attending or graduated from college	185	26.4
	Currently attending or graduated from university	356	50.9
	Currently attending or graduated from graduate school	56	8.0
Post	Intern (assistant)	337	48.1
	Designer (working- level)	237	33.9
	Director (branch representative)	50	7.1
	Chairman (representative)	48	6.9
	Manager	28	4.0
Type of wage	Wage	480	68.6
	Incentive	169	24.1
	Others	51	7.3
Beauty career	3 years or less	431	61.6
	4–6 years	121	17.3
	7–9 years	67	9.6
	10–12 years	33	4.7
	13 years or more	48	6.9
Type of company	Franchise	404	57.7
	Private enterprise	269	38.4
	Others	27	3.9
No. of employees	5 persons or less	184	26.3
	6–10 persons	241	34.4
	11–15 persons	160	22.9
	16–20 persons	49	7.0
	21 persons or more	66	9.4
Beauty field	Hair	504	72.0
	Makeup	24	3.4
	Skin care	122	17.4
	Nail art	28	4.0
	Others	22	3.1
Total		700	100.0

Table 2.

Dimensions of human resource management

Questions related to human resources management	Factor 1	Factor 2	Factor 3	Factor 4
Questions related to human resources management	Education management	Work management	Compensation management	Employment management
My company offers employees opportunities for various education and training programs in connection with work.	0.814	0.198	0.210	0.212
My company makes much investment in education and training of employees.	0.810	0.215	0.154	0.248
My companies provide employees with longer hours of education and training, compared to other companies in the same industry.	0.791	0.208	0.239	0.201
My company has a systematic education and training program which employees can participate in.	0.765	0.182	0.166	0.285
Employees of my company participate extensively in decision-making and problem-solving processes related to their work and working environment.	0.147	0.812	0.248	0.152
My company devolves authorities and responsibilities extensively to employees.	0.152	0.811	0.179	0.141
My company empowers employees greatly, giving them much discretion.	0.121	0.731	0.376	0.176
My company introduces and operates a team system actively for effective performance of work.	0.301	0.682	0.192	0.119
In my company, feedback and coaching occur among superiors/colleagues smoothly	0.346	0.554	0.351	0.180
In my company, wage determination criteria are reasonable, transparent, and fair.	0.192	0.291	0.805	0.179
My company pays wages relatively higher than those of other companies in the same industry.	0.172	0.182	0.801	0.232
I am paid a fair wage for the efforts that I am making.	0.199	0.310	0.776	0.112
My company is operating a system that distributes company profits to employees (collective performance-relayed pay system, profit-sharing system, etc.).	0.234	0.316	0.735	0.169
My company has proper screening procedures such as tests, interviews, etc., for employment.	0.170	0.082	0.103	0.839
My company sets forth clear selection criteria related to skill and ability for employment.	0.247	0.128	0.178	0.783
My company considers skills and attitude important for employment.	0.205	0.251	0.147	0.714
My company invests much time and financial resources in the screening process in order to select excellent candidates.	0.362	0.184	0.309	0.623
Unique value	3. 222	3.219	3.138	2.690
Explained variance (%)	18.955	18.936	18.458	15.824
Cumulative variance (%)	18.955	37.891	56.349	72.173
Reliability coefficient (Cronbach’s α)	0.900	0.870	0.893	0.834

Table 3.

Differences in human resource management by gender

Gender			M	S.D.	t-value (p)
Human resources management	Education management	Men	3.68	0.811	1.624
	Education management	Women	3.53	0.828	1.624
	Work management	Men	3.66	0.686	3.299^**
	Work management	Women	3.37	0.763	3.299^**
	Compensation management	Men	3.42	0.785	1.585
	Compensation management	Women	3.25	0.890	1.585
	Employment management	Men	3.59	0.800	0.846
	Employment management	Women	3.43	0.732	0.846

^** p <0.01;

M, mean; S.D., standard deviation.

Table 4.

Differences in human resource management by age

Age			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	Teenager	3.21B	0.818	5.168^***
		20s	3.48AB	0.836
		30s	3.76A	0.762
		40s	3.88A	0.710
		50s or older	3.86A	0.761
		Total	3.55	0.827
	Work management	Teenager	3.53AB	0.797	14.130^***
		20s	3.29B	0.744
		30s	3.73AB	0.689
		40s	3.91A	0.693
		50s or older	3.87A	0.557
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	Teenager	3.13B	0.765	13.222^***
		20s	3.15B	0.860
		30s	3.67A	0.863
		40s	3.80A	0.767
		50s or older	3.78A	0.423
		Total	3.27	0.879
	Employment management	Teenager	2.98C	0.787	7.079^***
		20s	3.38BC	0.735
		30s	3.68AB	0.733
		40s	3.70AB	0.658
		50s or older	3.94A	0.512
		Total	3.45	0.742

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 5.

Differences in human resource management by marital status

Marital status			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	Single	3.50A	0.825	6.521^**
		Married	3.83A	0.792
		Divorced	3.75A	0.820
		Total	3.55	0.827
	Work management	Single	3.33B	0.747	22.207^***
		Married	3.83A	0.698
		Divorced	4.11A	0.414
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	Single	3.18B	0.864	26.395^***
		Married	3.84A	0.738
		Divorced	3.89A	0.849
		Total	3.27	0.879
	Employment management	Single	3.40A	0.726	9.095^***
		Married	3.75A	0.783
		Divorced	3.44A	0.659
		Total	3.45	0.742

^** p< 0.01;

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 6.

Differences in human resource management by education level

Education level			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	Graduated from high school	3.73A	0.839	11.249^***
		Currently attending or graduated from college	3.75A	0.804
		Currently attending or graduated from university	3.37B	0.813
		Currently attending or graduated from graduate school	3.66A	0.748
		Total	3.55	0.827
	Work management	Graduated from high school	3.72A	0.779	22.058^***
		Currently attending or graduated from college	3.56A	0.664
		Currently attending or graduated from university	3.19B	0.746
		Currently attending or graduated from graduate school	3.68A	0.709
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	Graduated from high school	3.62A	0.943	21.888^***
		Currently attending or graduated from college	3.50A	0.841
		Currently attending or graduated from university	3.02B	0.822
		Currently attending or graduated from graduate school	3.47A	0.773
		Total	3.27	0.879
	Employment management	Graduated from high school	3.53AB	0.791	4.649^**
		Currently attending or graduated from college	3.56A	0.759
		Currently attending or graduated from university	3.34B	0.712
		Currently attending or graduated from graduate school	3.54AB	0.702
		Total	3.45	0.742

^** p <0.01;

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 7.

Differences in human resource management by post

Post			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	Intern (assistant)	3.54B	0.846	3.159^*
		Designer (working- level)	3.46B	0.824
		Director (branch representative)	3.88A	0.797
		Chairman (representative)	3.71AB	0.692
		Manager	3.46B	0.763
		Total	3.55	0.827
	Work management	Intern (assistant)	3.30B	0.732	10.955^***
		Designer (working- level)	3.37B	0.751
		Director (branch representative)	3.80A	0.732
		Chairman (representative)	3.91A	0.688
		Manager	3.41B	0.812
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	Intern (assistant)	3.10C	0.850	14.205^***
		Designer (working- level)	3.27BC	0.870
		Director (branch representative)	3.82A	0.888
		Chairman (representative)	3.84A	0.716
		Manager	3.44B	0.741
		Total	3.27	0.879
	Employment management	Intern (assistant)	3.38B	0.769	6.698^***
		Designer (working- level)	3.40B	0.694
		Director (branch representative)	3.83A	0.731
		Chairman (representative)	3.77A	0.649
		Manager	3.47B	0.664
		Total	3.45	0.742

^* p <0.05;

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B>C; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 8.

Differences in human resource management by type of wage

Type of wage			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	Wage	3.49A	0.821	3.837^*
		Incentive	3.66A	0.882
		Others	3.72A	0.624
		Total	3.55	0.827
	Work management	Wage	3.28B	0.735	24.891^***
		Incentive	3.66A	0.750
		Others	3.81A	0.685
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	Wage	3.10B	0.826	33.431^***
		Incentive	3.61A	0.896
		Others	3.78A	0.781
		Total	3.27	0.879
	Employment management	Wage	3.38B	0.724	7.640^**
		Incentive	3.56AB	0.794
		Others	3.73A	0.627
		Total	3.45	0.742

^* p <0.05;

^** p <0.01;

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 9.

Differences in human resource management by beauty career

Beauty career			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	3 years or less	3.46B	0.816	8.468^***
		4–6 years	3.44B	0.875
		7–9 years	3.87A	0.759
		10–12 years	3.89A	0.679
		13 years or more	3.93A	0.737
		Total	3.55	0.827
	Work management	3 years or less	3.26B	0.722	20.879^***
		4–6 years	3.36B	0.810
		7–9 years	3.85A	0.622
		10–12 years	3.82A	0.659
		13 years or more	3.96A	0.615
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	3 years or less	3.08B	0.825	22.593^***
		4–6 years	3.29B	0.950
		7–9 years	3.79A	0.653
		10–12 years	3.90A	0.897
		13 years or more	3.83A	0.700
		Total	3.27	0.879
	Employment management	3 years or less	3.37B	0.722	6.913^***
		4–6 years	3.38B	0.769
		7–9 years	3.69A	0.797
		10–12 years	3.75A	0.488
		13 years or more	3.76A	0.731
		Total	3.45	0.742

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 10.

Differences in human resource management by type of company

Type of company			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	Franchise	3.69A	0.804	15.347^***
		Private enterprise	3.33B	0.812
		Others	3.58AB	0.899
		Total	3.55	0.827
	Work management	Franchise	3.42	0.715	0.847
		Private enterprise	3.41	0.822
		Others	3.22	0.769
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	Franchise	3.29	0.877	0.265
		Private enterprise	3.26	0.882
		Others	3.17	0.896
		Total	3.27	0.879
	Employment management	Franchise	3.57A	0.707	15.676^***
		Private enterprise	3.25B	0.755
		Others	3.49AB	0.722
		Total	3.45	0.742

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 11.

Differences in human resource management by No. of employees

No. of employees			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	5 persons or less	3.37C	0.791	4.319^*
		6-10 persons	3.57BC	0.833
		11-15 persons	3.63AB	0.836
		16-20 persons	3.86A	0.840
		21 persons or more	3.54BC	0.795
		Total	3.55	0.827
	Work management	5 persons or less	3.47A	0.835	2.422^*
		6-10 persons	3.42A	0.724
		11-15 persons	3.43A	0.708
		16-20 persons	3.41A	0.852
		21 persons or more	3.14B	0.680
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	5 persons or less	3.30A	0.883	2.520^*
		6-10 persons	3.28A	0.866
		11-15 persons	3.35A	0.887
		16-20 persons	3.33A	0.834
		21 persons or more	2.96B	0.885
		Total	3.27	0.879
	Employment management	5 persons or less	3.26C	0.718	5.735^***
		6-10 persons	3.49B	0.724
		11-15 persons	3.54AB	0.683
		16-20 persons	3.72A	0.725
		21 persons or more	3.36BC	0.900
		Total	3.45	0.742

^* p <0.05;

^** p <0.01;

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B>C; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 12.

Differences in human resource management by beauty field

Beauty field			M	S.D.	F-value (p)
Human resources management	Education management	Hair	3.64A	0.819	8.473^***
		Makeup	3.33AB	0.940
		Skin care	3.18B	0.734
		Nail art	3.65A	0.731
		Others	3.61A	0.947
		Total	3.55	0.827
	Work management	Hair	3.47A	0.738	11.414^***
		Makeup	3.52A	0.884
		Skin care	3.02B	0.741
		Nail art	3.79A	0.611
		Others	3.52A	0.686
		Total	3.41	0.760
	Compensation management	Hair	3.31AB	0.884	4.504^**
		Makeup	3.44A	1.048
		Skin care	3.00B	0.814
		Nail art	3.59A	0.727
		Others	3.47A	0.807
		Total	3.27	0.879
	Employment management	Hair	3.44A	0.758	0.179
		Makeup	3.47A	0.627
		Skin care	3.43A	0.696
		Nail art	3.55A	0.698
		Others	3.47A	0.828
		Total	3.45	0.742

^** p <0.01;

^*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

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