본 논문에서는 최근 중요한 문제로 대두되고 있는 손상으로 인한 사망 중 운수사고, 자살, 낙상사고에 의한 사망률에 대한 시 군 구 별 차이를 체계적으로 파악하고자 한다. 2008년 사망원인통계 원시 자료 중 19세 이상이면서, 국제사인분류에 따른 사인이 운수사고, 자살, 낙상사고에 의한 자료만을 추출하여 분석대상으로 고려하였다. 분석모형으로 성별, 연령, 1인당 주민세를 고정효과로 보정하고, 사망자수가 포아송분포를 따른다는 가정 하에 지역효과를 변량효과로 둔 포아송 HGLM 모형을 고려하여 시 군 구 소지역별 효과의 차이를 질병지도로 나타내었다. 분석결과 운수사고, 자살사고로 인한 사망률은 시 군 구 소지역별로 유의한 차이가 나타났지만, 낙상사고로 인한 사망률은 시 군 구 지역별로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 최근 중요한 문제로 대두되고 있는 손상으로 인한 사망 중 운수사고, 자살, 낙상사고에 의한 사망률에 대한 시 군 구 별 차이를 체계적으로 파악하고자 한다. 2008년 사망원인통계 원시 자료 중 19세 이상이면서, 국제사인분류에 따른 사인이 운수사고, 자살, 낙상사고에 의한 자료만을 추출하여 분석대상으로 고려하였다. 분석모형으로 성별, 연령, 1인당 주민세를 고정효과로 보정하고, 사망자수가 포아송분포를 따른다는 가정 하에 지역효과를 변량효과로 둔 포아송 HGLM 모형을 고려하여 시 군 구 소지역별 효과의 차이를 질병지도로 나타내었다. 분석결과 운수사고, 자살사고로 인한 사망률은 시 군 구 소지역별로 유의한 차이가 나타났지만, 낙상사고로 인한 사망률은 시 군 구 지역별로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.
In this paper, we systematically investigate regional differences of the dead due to injuries in cities, towns and counties about transportation accidents, suicides and fall accidents, which have recently been an important issue of health problems in Korea, The data are from the Annual Report on the...
In this paper, we systematically investigate regional differences of the dead due to injuries in cities, towns and counties about transportation accidents, suicides and fall accidents, which have recently been an important issue of health problems in Korea, The data are from the Annual Report on the Cause of Death Statistics in Korea in 2008. They include the deaths over the age 19 from transportation accidents, suicides and fall accidents with the criterion of the International Statistical Classification of Diseases. Poisson HGLM is applied to estimate the mortality rate under the assumption that the number of deaths follow a Poisson distribution, by considering regions as random effects and by adjusting age, sex and standardized residence tax as fixed effects. Using the results of random effects prediction, the regional differences in cities, counties and towns are marked in disease mapping. The results showed that there were significant regional differences of mortality rates for transportation accidents and suicides, but no significant differences for fall accidents.
In this paper, we systematically investigate regional differences of the dead due to injuries in cities, towns and counties about transportation accidents, suicides and fall accidents, which have recently been an important issue of health problems in Korea, The data are from the Annual Report on the Cause of Death Statistics in Korea in 2008. They include the deaths over the age 19 from transportation accidents, suicides and fall accidents with the criterion of the International Statistical Classification of Diseases. Poisson HGLM is applied to estimate the mortality rate under the assumption that the number of deaths follow a Poisson distribution, by considering regions as random effects and by adjusting age, sex and standardized residence tax as fixed effects. Using the results of random effects prediction, the regional differences in cities, counties and towns are marked in disease mapping. The results showed that there were significant regional differences of mortality rates for transportation accidents and suicides, but no significant differences for fall accidents.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서, 본 논문에서는 HGLM 접근법을 사용하여 2008년도 손상사고 중 낙상, 운수사고, 자살에 의한 사망자들 중 19세 이상 성인들을 대상으로 성별과 연령대, 지역효과 중 표준화된 1인당 주민세를 고정효과 (fixed effect)로 보정한 후 사망률의 소지역별 차이를 변량효과 (random effects)로 간주하여 질병지도의 형태로 나타내어 파악하고자 한다. 사망자수는 지역공간상에서 발생하는 사건의 수로 표현할 수 있으므로 사망자수가 이산형 확률 분포인 포아송 분포를 따른다고 가정하고, 설명변수로 각 소지역별 성별, 연령 변수와 지역간 소득수준의 차이를 나타내는 여러 사회경제적 변수들 중 통계청에서 쉽게 얻을 수 있는 지역별 1인당 주민세를 고려하여 포아송 HGLM 모형을 적합하여 분석을 하였다.
5)의 다단계 우도의 공분산과 비교하면, EB의 SE(# −vi)는 다단계우도의 그것보다 항상 작으므로 과소추정하는 것으로 알려져 있다 (Lee 등, 2011). 따라서, 식(2.6)에 대응하는 변량효과 vi에 대한 EB의 추정치는 다단계 우도에 기반한 HGLM 접근법에서 제공되는 추정치와 유사하나, EB의 신뢰구간은 적정 신뢰수준 (nominal confidence level)을 유지하지 못하는 단점이 있으므로 (Lee와 Ha, 2010), 본 연구에서는 다단계 우도에 근거하는 HGLM 방법을 변량효과에 대한 신뢰구간으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 HGLM을 사용하여 2008년도 손상사고 중 낙상, 운수사고, 자살에 의한 사망자들 중 19세 이상 성인들을 대상으로 성별과 연령대, 1인당 주민세를 고정효과로 보정한 후 사망률의 소지역별 차이를 변량효과로 간주하여 질병지도의 형태로 나타내어 파악하고자 하였다.
본 장에서는 HGLM을 소개하고 본 연구에 사용될 모형에 대한 설명과 모수 및 지역효과를 추정하기 위한 방법에 대해 소개하고자 한다.
가설 설정
변량효과로 vi는 i 번째 시·군·구 소지역의 지역특성을 나타내며, 서로 독립이며 평균이 0이고, 분산이 #를 따르는 정규분포를 따른다고 가정한다.
제안 방법
3절에서 연구결과로 운수사고, 자살사고, 낙상사고에 대해서 HGLM 분석모형을 이용하여 사망률의 성별과 연령층에 따른 상대위험도를 구하고, 사망률의 전국 232개 시·군·구 지역별 효과를 알아본다.
국제사인분류에 따라 V010∼V990까지를 운수사고 사망자, X600∼X849까지를 자살 사망자, W000∼W199까지를 낙상사고 사망자 자료로 추출하고, 여기에 각 시·군·구의 성별에 따른 생애주기별 주민등록인구 (2008년 12월 31일 기준)를 추가하여 자료를 완성하였다.
본 연구는 통계청의 2008년 사망원인통계 원시 자료 중 시·도 행정번호, 구·군 행정번호, 성별, 사망년도, 사망원인, 사망시 연령으로 6개의 변수를 먼저 추출하였고, 다음으로 사망시 연령 변수값이 19세 이상인 자료들만으로 사망시 연령을 생애주기에 따라 19∼44세 (중년기), 45∼64세 (장년기), 65세이상 (노년기)인 3그룹으로 분류하였다.
본 연구에서는 사망률의 시·군·구 소지역별 추정을 위해, 각 정규분포를 따르는 소지역별 변량효과가 주어졌을 때, 사망자수가 포아송분포를 따른다는 가정하에서 모형 (2.1)과 같은 포아송-정규 HGLM 모형을 고려하였다.
따라서, 본 논문에서는 HGLM 접근법을 사용하여 2008년도 손상사고 중 낙상, 운수사고, 자살에 의한 사망자들 중 19세 이상 성인들을 대상으로 성별과 연령대, 지역효과 중 표준화된 1인당 주민세를 고정효과 (fixed effect)로 보정한 후 사망률의 소지역별 차이를 변량효과 (random effects)로 간주하여 질병지도의 형태로 나타내어 파악하고자 한다. 사망자수는 지역공간상에서 발생하는 사건의 수로 표현할 수 있으므로 사망자수가 이산형 확률 분포인 포아송 분포를 따른다고 가정하고, 설명변수로 각 소지역별 성별, 연령 변수와 지역간 소득수준의 차이를 나타내는 여러 사회경제적 변수들 중 통계청에서 쉽게 얻을 수 있는 지역별 1인당 주민세를 고려하여 포아송 HGLM 모형을 적합하여 분석을 하였다.
완성된 자료를 가지고 본 연구에서는 전국의 운수사고, 자살, 낙상사고에 의한 십만명당 사망률을 성별 및 연령대에 따라 비교 분석하였으며, 또한 사망률의 시·군·구별 차이를 성별과 연령대, 표준화된 지역별 1인당 주민세를 고려하여 비교 분석하였다.
대상 데이터
1 참조). 따라서, 손상관련 사망요인 중 자살, 운수사고, 낙상으로 인한 사망률이 전체 손상사망 대비 74.8%로 거의 대부분을 차지하기 때문에 본 논문에서는 자살, 운수사고, 낙상으로 인한 사망을 분석대상으로 하였다.
이론/모형
에 관한 점수 방정식 (score equation)은 직접 구할 수 없는 적분형태로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 이에 대한 근사방법으로서 SAS 의 NLMIXED 프로시져에서 제공하는 GHQ (Gauss-Hermite quadrature) 방법을 사용한다. GHQ를 이용하면 근사적으로 점수 방정식을 구할 수 있는데, 특히 quadrature 개수를 20으로 두면 실제 최대우도추정치 (maximum likelihood estimate)와 거의 일치한다.
성능/효과
629배로 낮게 나타났다. 1인당 주민세는 자살로 인한 사망에 음의 효과를 나타내지만 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다 (p=0.301).
낙상사고로 인한 조사망률을 살펴본 결과 여자보다 남자가, 연령이 높을수록 높게 나타났다. HGLM 분석 결과 지역별 효과 차이에 대한 분산 추정치는 95% 신뢰구간이 0을 포함하여, 지역별로 사망률의 차이는 없는 것으로 나타났다. 낙상사고 사망률의 전국 232개 시·군·구 소지역별 효과를 추정한 결과 앞서 언급한 바와 같이 대체로 노령인구가 많은 지역에서 상대적으로 높게 나타났다.
자살사고로 인한 조사망률을 살펴본 결과, 여자보다 남자가, 남자는 연령이 높을수록, 여자는 65세 이상에서 가장 높았고, 다음으로 19∼44세, 45∼64세의 순으로 나타났다. HGLM 분석 결과, 지역별 분산 효과 차이에 대한 분산 추정치는 0.036로 유의하게 나타나 지역별로 사망률의 차이가 있는 것으로 나타났다. 자살사고 사망률의 전국 232개 시·군·구 소지역별 효과를 추정한 결과 우리나라의 북동지역에 높게 몰려 있었고 대도시의 부유한 지역에서 대체적으로 낮게 나타났다.
운수사고로 인한 조사망률을 살펴본 결과, 여자보다 남자가, 연령이 높을수록 높게 나타났다. HGLM 분석 결과, 지역별 효과 차이에 대한 분산 추정치는 0.233으로 운수사고로 인한 사망이 자살, 낙상사고로 인한 사망보다 유의하면서 높게 나타나 지역별로 사망률의 차이가 큰 것으로 나타났다. 특히, 1인당 주민세는 자살사망, 낙상사고로 인한 사망에 비하여 운수사고 사망률에 유의한 영향을 미치고 있으며, 전국 232개 시·군·구 소지역별 효과를 추정한 결과 차량이 많은 광역시의 구지역보다 도의 군지역에서 대체적으로 높게 나타났으며, 우리나라의 남서지역에 상대적으로 높게 몰려 있었다.
끝으로, 낙상사고에 대한 HGLM 모형 분석결과는 다음 표 3.4와 같은데, 지역별 분산 추정치인 σc2v= 0.020 (95% CI : 0.000 ∼ 0.040)으로 95% 신뢰구간에 0을 포함하여 지역별로 사망률의 차이가 유의하지 않은 것으로 나타났다.
낙상사고 사망률의 전국 232개 시·군·구 소지역별 효과를 추정한 결과 앞서 언급한 바와 같이 대체로 노령인구가 많은 지역에서 상대적으로 높게 나타났다.
낙상사고로 인한 조사망률을 살펴본 결과 여자보다 남자가, 연령이 높을수록 높게 나타났다. HGLM 분석 결과 지역별 효과 차이에 대한 분산 추정치는 95% 신뢰구간이 0을 포함하여, 지역별로 사망률의 차이는 없는 것으로 나타났다.
낙상으로 인한 사망에 대한 소지역별 추정효과는 95% 신뢰수준 하에서 통계적으로 유의하게 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서, 모형적합 결과 지역별로 차이가 나타난 운수사고와 자살사고 사망률에 대해서.
운수사고 사망률은 차량이 많은 도심지역에서 높을 것이라는 예상과 달리, 대체적으로 군지역이 도심지역보다 더 높게 나타났으며, 도심지역에 비해서 운수사고의 빈도가 높을지라도 근접한 병원과의 거리가 짧고 이동의 편의성이 영향을 미친 것으로 판단된다.
운수사고, 자살로 인한 사망 모두 수도권 지역이 상대적으로 낮은 가운데, 그림 3.1에서 보는 바와 같이 운수사고로 인한 사망률은 호남, 충청권이 상대적으로 높으며, 자살로 인한 사망률은 강원도 지역에서 상대적으로 높음을 알 수 있다.
운수사고로 인한 조사망률을 살펴본 결과, 여자보다 남자가, 연령이 높을수록 높게 나타났다. HGLM 분석 결과, 지역별 효과 차이에 대한 분산 추정치는 0.
이 분석결과를 바탕으로, 변량효과가 vi =0으로 주어지고, 1인당 주민세를 고정하였을 때, 성별과 연령층별로 ‘65세 이상 여자’ 그룹을 기준으로 다른 그룹의 상대위험도 (relative risk)를 추정한 결과 ‘65세 이상 남자’는 2.509배, ‘45∼64세 남자’는 1.157배 높게 나타났으며, ‘19∼44세 여자’는 0.143배, ‘45∼64세 여자’는 0.316배, ‘19∼44세 남자’는 0.632배로 낮게 나타났다.
이 분석결과를 바탕으로, 변량효과가 vi =0으로 주어지고, 1인당 주민세를 고정하였을 때, 성별과 연령층별로 ‘65세 이상 여자’ 그룹을 기준으로 다른 그룹의 상대위험도를 추정한 결과 ‘65세 이상 남자’는 1.438배 높게 나타났으며, ‘19∼44세 여자’는 0.012배, ‘45∼64세 여자’는 0.054배, ‘19∼44세 남자’는 0.124배, ‘45∼64세 남자’는 0.456배로 낮게 나타났다.
이 분석결과를 바탕으로, 변량효과가 vi =0으로 주어지고, 1인당 주민세를 고정하였을 때, 성별과 연령층별로 ‘65세 이상 여자’ 그룹을 기준으로 다른 그룹의 상대위험도를 추정한 결과 ‘65세 이상 남자’는 2.499배, ‘45∼64세 남자’는 1.134배 높게 나타났으며, ‘45∼64세 여자’는 0.389배, ‘19∼44세 여자’는 0.496배, ‘19∼44세 남자’는 0.629배로 낮게 나타났다.
자살사고 사망률의 전국 232개 시·군·구 소지역별 효과를 추정한 결과 우리나라의 북동지역에 높게 몰려 있었고 대도시의 부유한 지역에서 대체적으로 낮게 나타났다.
자살사고로 인한 조사망률을 살펴본 결과, 여자보다 남자가, 남자는 연령이 높을수록, 여자는 65세 이상에서 가장 높았고, 다음으로 19∼44세, 45∼64세의 순으로 나타났다.
특히, 1인당 주민세는 자살사망, 낙상사고로 인한 사망에 비하여 운수사고 사망률에 유의한 영향을 미치고 있으며, 전국 232개 시·군·구 소지역별 효과를 추정한 결과 차량이 많은 광역시의 구지역보다 도의 군지역에서 대체적으로 높게 나타났으며, 우리나라의 남서지역에 상대적으로 높게 몰려 있었다.
후속연구
본 연구의 결과로 낙상사고, 운수사고, 자살로 인한 사망률이 높은 취약 집단에 대한 관심과 예방대책이 마련될 것이라 기대하며, 지역별로 차이가 나타난 운수사고와 자살사고 사망률에 대해서는 높게 나타난(지역별로 사망률이 높게 나타난) 지역에서는 이를 인지하고 자세한 원인을 찾아내어 예방대책을 수립하는 데 유용한 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다. 아울러 향후 낙상사고, 운수사고, 자살뿐만 아니라 다른 손상에 의한 사망률에 대한 소지역별 차이의 연구들이 증가한다면 각 지역별로 손상예방에 대한 관심이 증가할 것으로 기대된다.
본 연구의 한계점은 성별, 연령별 효과는 반영하고 있지만, 인접한 소지역간의 상관관계는 반영하고 있지 않다. 이에 HGLM 모형에서 소지역효과를 나타내는 변량효과 vi에 소지역간 상관관계를 반영하는 조건부 자기상관 (conditional autoregression; CAR)모형과 같은 공간모형 (spatial models; Banerjee 등, 2004)이 활용된다면 소지역별 효과를 더욱 정확하게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 결과로 낙상사고, 운수사고, 자살로 인한 사망률이 높은 취약 집단에 대한 관심과 예방대책이 마련될 것이라 기대하며, 지역별로 차이가 나타난 운수사고와 자살사고 사망률에 대해서는 높게 나타난(지역별로 사망률이 높게 나타난) 지역에서는 이를 인지하고 자세한 원인을 찾아내어 예방대책을 수립하는 데 유용한 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다. 아울러 향후 낙상사고, 운수사고, 자살뿐만 아니라 다른 손상에 의한 사망률에 대한 소지역별 차이의 연구들이 증가한다면 각 지역별로 손상예방에 대한 관심이 증가할 것으로 기대된다.
본 연구의 한계점은 성별, 연령별 효과는 반영하고 있지만, 인접한 소지역간의 상관관계는 반영하고 있지 않다. 이에 HGLM 모형에서 소지역효과를 나타내는 변량효과 vi에 소지역간 상관관계를 반영하는 조건부 자기상관 (conditional autoregression; CAR)모형과 같은 공간모형 (spatial models; Banerjee 등, 2004)이 활용된다면 소지역별 효과를 더욱 정확하게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
손상사고 중 운수사고는 무엇을 의미하는가?
손상사고 중 운수사고는 육상, 수상, 항공 및 우주, 기타 및 상세불명의 운수사고를 모두 포함하는 것을 의미하며, 2002년도 통계청 발표에 따르면, 손상사고 중 사망의 외인으로 인한 사망자 중 운수사고로 인한 사망자 수는 31.9%를 차지하고 있으며, 통계 분석에 따르면 40세 미만의 한국인들이 사망하는 원인 중 1위가 운수관련 사고이다 (도로교통 안전관리공단, 2002).
우리나라는 자살률이 가장 빠른 속도로 증가하는 나라인데, 우리나라의 2008년 자살 사망자는 하루 평균 몇 명인가?
통상적으로 자살률이 높은 나라들은 1980년대 이후로 감소추세에 있거나 거의 변화가 없는 반면, 우리나라의 경우는 OECD 국가 중 가장 빠른 속도로 자살률이 증가하는 추세이다 (Park 등, 2003). 우리나라의 2008년 자살사망자는 하루 평균 35.1명꼴로 발생한 것으로 나타났다.
손상은 무엇이며 어떻게 구분되는가?
손상 (injury)이란 외부의 작용에 의해서 신체에 장애가 일어나는 것으로 행위의 의도에 따라서 운수사고, 낙상, 충돌, 화상, 재난 재해와 같이 일상적인 생활환경에서 발생되는 비의도적 손상과 자살, 폭력, 학대, 테러 등과 같은 의도적 손상 및 의도 미확인 손상으로 구분된다. 손상은 높은 사망률과 평균수명의 증가로 인한 질병구조의 변화로 전 세계적으로 주요한 사회경제적 문제로 대두되고 있다 (조우현 등, 2009).
손상관련으로 인한 사망원인의 분류는 ‘질병이환 및 사망의 외인’ 으로 중 분류되어 있으며, 세부 사망원인은 8개의 항목으로 운수사고, 낙상 (추락), 익사 (불의의 물에 빠짐), 불/화염 (연기, 불 및 불꽃에 노출), 질식 (유독성 물질에 의한 불의의 중독 및 노출), 자살 (고의적 자해), 타살 (가해), 모든 기타외인으로 구성되어 있다 (통계청, 1999∼2008).
그리고 운수사고는 질병과 같이 고위험군이 따로 존재하는 것이 아니고 연령에 상관없이 일어날 수 있으며, 우리나라에서는 젊은 층에서 많이 발생한다는 점이 더욱 심각한 문제라고 할 수 있다 (통계청, 1999∼2008).
Banerjee, S., Carlin, B.P. and Gelfand, A.E. (2004). Hierarchical modelling and analysis for spatial data, Chapman and Hall, London.
베이즈 접근법 (Banerjee 등, 2004)은 모수에 대한 사전분포 (prior distribution)를 가정하는 반면, HGLM 접근법은 기존의 우도 (likelihood)를 확장한 다단계 우도 (h-likelihood; hierarchical likelihood)에 기반한 통계적 추론 방법을 제시하기 때문에, 사전분포 가정이 틀렸을 경우에 나타나는 모수추정치의 민감성 (sensitivity) 문제가 발생하지 않는다.
이에 HGLM 모형에서 소지역효과를 나타내는 변량효과 vi에 소지역간 상관관계를 반영하는 조건부 자기상관 (conditional autoregression; CAR)모형과 같은 공간모형 (spatial models; Banerjee 등, 2004)이 활용된다면 소지역별 효과를 더욱 정확하게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
Clayton, D. G. and Kaldor, J. (1987). Empirical Bayes estimates of age-standardized relative risks for use in disease mapping. Biometrics, 43, 671-681.
소지역 추정을 통한 질병지도 작성에 관한 통계적인 방법으로 Clayton과 Kaldor (1987) 및 Ghosh 등 (1998)이 각각 제안한 경험적 베이즈 (empirical Bayes; EB) 및 계층적 베이즈 (hierarchical Bayes; HB) 추정방법들이 사용되어 왔다.
Consumer Safety Department (2007). A survey on the safety accidents of elderly, Korea Consumer Agency, Seoul.
낙상은 고령화 인구구조를 가진 현대 사회에서 중요한 건강문제 중의 하나로서, 2003년 이후 노인의 사망사고 원인 중 교통사고를 제외하면 빈도가 가장 높았으며 (Consumer Safety Department, 2007), 고령화 사회로 진행되고 있는 시점에서 낙상사고에 대한 관심과 예방은 더욱 중요시 되고 있다.
Ghosh, M., Natarajan, K., Stroud, T. W. F. and Carlin, B. P. (1998). Generalized linear models for small-area estimation. Journal of the American Statistical Association, 93, 273-282.
소지역 추정을 통한 질병지도 작성에 관한 통계적인 방법으로 Clayton과 Kaldor (1987) 및 Ghosh 등 (1998)이 각각 제안한 경험적 베이즈 (empirical Bayes; EB) 및 계층적 베이즈 (hierarchical Bayes; HB) 추정방법들이 사용되어 왔다.
Ha, I. D. and Cho, G. H. (2001). Second-order REML for random effects models. Journal of the Korean Data and Information Science Society, 12, 19-25.
따라서, 지역별 변량효과 vi의 95% 신뢰구간은 다음 식 (2.6)과 같으며, 이때 표준오차 (SE; standard error) 추정치는 변량효과 vi에 대한 적절한 신뢰구간 추정치를 제공해 준다 (Ha와 Cho, 2001; Lee와 Ha, 2010)
Kim, Y. H. and Kim, K. S. (2009). Small area estimation of the insurance benefit for customer segmentations. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 20, 77-87.
또한, 베이즈 접근법은 모수의 추정을 위해서는 깁스 추출법(Gibbs Sampling)과 같은 복잡한 계산과정을 거쳐야 하나, HGLM은 이런 복잡한 과정을 수행할 필요가 없고, 특히 통계처리 소프트웨어로 손쉽게 수행될 수 있다는 점에서 상당히 효과적인 분석방법이 될 수 있다 (Kim과 Cho, 2004; Lee 등, 2006).
Kim, Y. W. and Sung, N. Y. (2000). Application of in-direct estimation for small area statistics. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 11, 111-126.
Lee, Y. and Ha, I. D. (2010). Orthodox BLUP versus h-likelihood methods for inferences about random effects in tweedie mixed models. Statistics and Computing, 20, 295-303
한편, 하나의 대안으로 Lee와 Nelder (1996, 2001)가 제안한 다단계 일반화 선형모형 (HGLM; hierarchical generalized linear model) 방법을 고려할 수 있다.
HGLM에서 변량효과 각 vi들의 추정치인 #는 다단계 우도 h =Σ232i=1 hi을 최대로 하는 값을 통해서 구할 수 있으며, 적절한 조건하에서 #는 점근적으로 E(vi|yij )가 된다. #와 # − v의 점근적인 공분산행렬 (asymptotic covariance matrix)은 다음 식 (2.4)와 같은 Hessian 행렬인 H의 역행렬으로부터 얻어진다 (Lee와 Nelder, 1996).
Lee, Y. and Nelder, J. A. (2001). Hierarchical generalized linear models: A synthesis of generalized linear models, random-effect models and structured dispersions. Biometrika, 88, 987-1006.
또한, 베이즈 접근법은 모수의 추정을 위해서는 깁스 추출법(Gibbs Sampling)과 같은 복잡한 계산과정을 거쳐야 하나, HGLM은 이런 복잡한 과정을 수행할 필요가 없고, 특히 통계처리 소프트웨어로 손쉽게 수행될 수 있다는 점에서 상당히 효과적인 분석방법이 될 수 있다 (Kim과 Cho, 2004; Lee 등, 2006).
OECD. (2007). Organization for economic cooperation and development, OECD Health Data.
OECD (2007) Health Data에 따르면 우리나라는 2004년 기준으로 인구 10만 명당 외인으로 인한 사망자 수가 67.5명으로 헝가리에 이어 OECD 국가 중에서 두 번째로 높았고, 전체 사망 중 손상으로 인한 사망이 차지하는 분율은 12.4%로 OECD 국가 중 최고로 나타났다.
Park, E., Hyun, M., Lee, C., Lee, E. and Hong, S. (2007). A Study on regional differentials in death caused by suicide in South Korea. Journal of Korean Academy of Public Health Nursing, 37, 44-51.
Park, J. T. and Lee, S. E. (2001). A comparative study of small area estimation methods. Journal of the Korea Data and Information Science Society, 12, 47-55.
소지역 추정은 표본의 크기가 작은 지역이나 나이, 연령 등과 같은 변수의 특정 분류된 소영역 (small domain)에 대한 다양한 통계를 생산하는데 이용되고 있는 추정 방법이다 (Park과 Lee, 2001).
Park, J. S., Lee, J. Y. and Kim, S. D. (2003). A study for the effects of economic growth rate and unemployment rate to suicide rate in Korea. The Korean Journal of Preventive Medicine, 36, 85-91.
통상적으로 자살률이 높은 나라들은 1980년대 이후로 감소추세에 있거나 거의 변화가 없는 반면, 우리나라의 경우는 OECD 국가 중 가장 빠른 속도로 자살률이 증가하는 추세이다 (Park 등, 2003).
Park, K. H., Lee, J. S., Kim, Y., Kim, Y. I. and Kim, J. Y. (2009). The socioeconomic cost of injuries in South Korea. Journal of Preventive Medicine and Public Health, 42, 5-11.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.