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로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용한 일 대도시 주민의 우울 예측요인 비교 연구
Comparative Analysis of Predictors of Depression for Residents in a Metropolitan City using Logistic Regression and Decision Making Tree 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.13 no.12, 2013년, pp.829 - 839  

김수진 (전남대학교 간호대학) ,  김보영 (호남대학교 간호학과)

초록
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본 연구는 로지스틱 회귀분석의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study is a descriptive research study with the purpose of predicting and comparing factors of depression affecting residents in a metropolitan city by using logistic regression analysis and decision-making tree analysis. The subjects for the study were 462 residents ($20{\leq}aged{\angle}6...

주제어

참고문헌 (35)

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