본 연구는 대학생을 대상으로 e-헬스 리터러시와 건강증진행위 정도를 파악하고, e-헬스 리터러시가 건강증진행위에 미치는 영향을 확인함으로써 건강증진행위 향상을 위한 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다. 자료는 K도 일개 대학교 19세 이상 대학생을 대상으로 2018년 9월24일부터 28일까지 연구 참여에 동의한 242명을 대상으로 구조화된 설문지를 통하여 수집하였다. 연구도구로 e-헬스 리터러시는 이상록(2018)이 개발한 EHL(eHealth literacy)척도를 사용하였다. 건강증진행위는 Pender, Sechrist & Waker (1987)가 개발한 Health Promoting Lifestyle Profile(HPLP-Ⅱ)를 서현미(2000)가 번안한 도구를 사용하여 측정하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS 21.0 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다.
대학생의 일반적 특성과 변수의 서술통계를 위해 빈도와 백분율, 평균 및 표준편차로 분석 하였다. 대학생의 일반적 특성에 따른 e-헬스 리터러시와 건강증진행위의 차이를 분석하기 위해Independent t-test와 One-way ANOVA로 분석하고, Scheffe test로 사후 검정을 하였다. 대학생의 e-헬스 리터러시, 건강증진행위와의 관계는 Pearson''s correlation으로 분석하였다. 대학생의 e-헬스 리터러시가 건강증진행위에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중 회귀분석을 시행하였다.

연구의 결과는 다음과 같다.

1. 본 연구대상자의 e-헬스 리터러시 정도는 평균 3.51±0.46점, 건강증진행위 정도는 2.31±0.39점이었다. e-헬스 리터러시 하위변인으로 기능적 e-헬스 리터러시는 3.78±0.57점, 의사소통적 e-헬스 리터러시 3.45±0.55점, 비판적 e-헬스 리터러시 3.37±0.57점이었다. 건강증진행위 하위변인으로 건강책임1.93±0.54점, 신체활동 2.01±0.61점, 영양 2.13±0.48점, 스트레스 관리 2.44±0.50점, 정신적 성장 2.60±0.57점, 대인관계 2.73±0.45점이었다.

2. 대상자의 일반적 특성에 따른 e-헬스 리터러시는 성별(F=-3.056, p=.002)과 전공(F=2.539, p=.021)이 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 대상자의 일반적 특성에 따른 건강증진행위의 차이는 건강관심도(F=11.027, p<.001), 운동시간(F=13.682, p<.001), 주관적 건강상태(F=10.699, p=.001)가 통계적으로 유의한 차이를 보였다.

3. 대상자의 e-헬스 리터러시는 건강증진행위(r=.206, p=.001)와 통계적으로 유의한 정적 상관관계를 형성하였다.

4. 대상자의 e-헬스 리터러시가 건강증진행위에 미치는 영향을 확인하기 위한 다중회귀 분석결과 대학생의 건강증진행위에 유의한 영향을 미치는 변인은 e-헬스 리터러시(β=.182, p<.001), 건강관심도가 아주 많은 경우(β=.333, p<.001), 주당 운동시간이 1시간이상-3시간미만(β=.195, p<.001), 3시간 이상-6시간미만(β=.226, p<.001), 6시간 이상-9시간미만(β=.237, p<.001), 9시간 이상(β=.176, p=.002), 주관적 건강상태가 건강한 편인 경우(β=.17, p=.031), 매우 건강한 편인 경우(β=.18, p=.007)로 나타났다.

본 연구결과에서 대학생의 건강관심도, 일주일 운동시간, 주관적 건강상태가 높을수록 건강증진행위정도가 높았으며, e-헬스 리터러시 수준이 높을수록 건강증진행위 수준이 높았다. 따라서 대학생의 e-헬스 리터러시 수준을 높이기 위해 온라인 건강정보를 비판적으로 평가하고, 신뢰도 높은 정보를 찾을 수 있도록 지식과 기술을 향상시켜야 하며, 온라인상에서 습득한 건강정보를 이용하여 실생활에서 능동적인 건강증진행위를 할 수 있도록 도와야 할 것이다. 또한 온라인 건강정보에 대한 질적 향상과 대중성 및 공공성 확보를 통해 대학생들의 건강증진행위에 힘써야 할 것이다.

□ Key words

대학생, 건강증진행위, e-헬스 리터러시, 단면연구

The purpose of this study is to identify the levels of e-health literacy and health promoting behavior of university students, and to confirm the influence of e-health literacy on the health promoting behavior. Data were collected from 242 students aged 19 and over in a university located in K province in South Korea from September 24th to 28th, 2018 through a structured questionnaire. The EHL (eHealth literacy) scale developed by Lee (2018) was used to measure e-health literacy. Health promoting behavior was assessed by the Health Promoting Lifestyle Profile(HPLP-II) developed by Pender, Sechrist & Waker (1987). The collected data were analyzed using the IBM SPSS 21.0 statistical program.
The data were analyzed by frequency, percentage, mean and standard deviation for comprehending the general characteristics of participants. To analyze the difference between e-health literacy and health promoting behaviors according to the general characteristics of participants, independent t-test and one-way ANOVA were conducted, as well as Scheffe test as the post-hoc test. The correlation between e-health literacy and health promoting behavior of participants was analyzed by Pearson''s correlation. Multiple regression analysis was conducted to analyze the effects of participants e-health literacy on health promoting behaviors.

The results of the study are as follows.

1. The mean e-health literacy level of the subjects was 3.51±0.46 and the mean health promoting behavior level was 2.31±0.39. Among subscales of e-health literacy, functional e-health literacy was 3.78±0.57, communicative e-health literacy was 3.45±0.55, and critical e-health literacy was 3.37±0.57. Among subscales of health promoting behavior, health responsibility was 1.93±0.54, exercise was 2.01±0.61, nutrition was 2.13±0.48, stress management was 2.44±0.50, spiritual development was 2.60±0.57, interpersonal support was 2.73±0.45, and , respectively.

2. The e-health literacy according to the general characteristics of the subjects showed statistically significant difference in gender (F=-3.056, p=.002) and major (F=2.539, p=.021). Statistically significant differences in the health promoting behaviors according to the general characteristics of the subjects were found in the level of health concern (F=11.027, p<.001), exercise time(hrs/weeks) (F=13.682, p<.001) and subjective health status (F=10.699, p=.001).

3. There was a statistically significant positive correlation between e-health literacy and health promoting behavior (r=.206, p=.001) of the subjects.

4. The results of the multiple regression analysis, which was to identify the influence of e-health literacy on the health promoting behaviors of the subjects, showed that the variables influencing the health promoting behaviors of participants were: e-health literacy (β=.182, p<.001); the level of health concern(very interested)(β=.333, p<.001); weekly exercise time, 1 to 3 hours (β=.195, p<.001), 3 to 6 hours (β=.226, p<.001), 6 to 9 hours (β=.237, p<.001), 9 hours or more (β=.176, p=.002); and subjective health status (Healthy (β=.17, p=.031) and Very healthy (β=.18, p=.007)).


The results of this study showed that the higher the level of health concern, exercise time, and subjective health status of university students were associated with the higher level of health promoting behaviors. Also, it was shown that the higher level of e-health literacy was associated with a greater level of health promoting behavior. To improve the e-health literacy of university students, online health information should be evaluated with criticism, and the knowledge and technique for obtaining reliable information should be improved so that students actively practice health promoting behavior in their daily lives. In addition, quality improvement, popularity and publicity of online health information should be achieved to contribute to the health promoting behaviors of university students.

□ Key words

university students, health promoting behavior,
e-health literacy, cross-sectional study.