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문제 정의
- 국내에서 진행된 우울 증상 변화에 대한 종단연구를 정리하여 에 제시하였다.
- 넷째, 본 연구에서 나타난 우울변화 궤적이 상이한 잠재계층이 발생하는 원인을 생각해 볼 수 있다. 본 연구에서는 우울수준이 성별과 빈곤상태에 따라 다르게 나타날 수 있다는 선행연구들을 바탕으로 GMM 분석을 실시하였다. 성별과 빈곤상태 이외에 우울 수준(및 변화궤적)에 영향을 미치는 다양한 변인들이 있을 수 있다.
- 따라서 우울증에 대한 체계적인 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 전국민을 대상으로 종단자료를 구축한 한국복지패널 자료를 이용하여 우울증상의 종단적 변화궤적이 상이한 잠재계층(latent trajectory class)을 탐색하였다.
- 왜냐하면 소득수준에 따라 우울에 미치는 요인들의 영향력이 달라질 수 있기 때문이다(성준모, 2010a). 이에 본 연구에서는 성별과 소득수준을 중심으로 우울변화궤적의 잠재계층을 탐색하고자 한다.
- GMM 분석방법은 매우 복잡한 계산을 요구하기에 많은 공변량을 잠재성장모형에 포함하는 것은 바람직하지 않다. 이에 본 연구에서는 우울변화의 영향 요인 중 가장 중요한 두 요인 즉 성별과 소득수준만을 우선적으로 고려하였다.
- 이상에서 논의한 이유들을 종합적으로 고려해 본다면 복지패널을 이용한 기존의 종단연구들에서 우울 증상이 감소하고 있다는 결과는 보다 정밀한 분석 방법으로 재분석될 필요가 있다. 재분석의 방향으로 본 연구는 우울증상의 종단적 변화궤적이 상이한 잠재계층(latent trajectory class)을 탐색하고자 했다. 변화궤적이 상이한 잠재계층의 발견은 결국 우울 증상이 감소하는 사람들뿐만이 아니라 증가, 유지, 감소와 증가가 결합된 형태의 우울 증상 변화를 보여주는 사람들이 있음을 의미한다.
가설 설정
- 셋째, 외국의 선행연구들과 일치하지 않는다. 외국의 종단자료들은 시간이 지남에 따라 우울이 증가하는 경향을 보이고 있다고 보고하고 있다.
제안 방법
- 1차년도 데이터를 기준으로 연구대상자의 인구사회학적 특성을 성별(남성, 여성)과 소득(일반가구, 저소득층 가구)으로 구분하여 에 제시하였다.
- 잠재계층분석은 먼저 2단계로 진행되었는데, 첫 번째 단계에서는 전체 사례에 대해 단순 GMM분석을 실시하여 가능한 우울 궤적의 잠재계층을 확인하였다. 두 번째 단계에서는 빈곤상태에 따라 우울정도가 다르다는 선행연구들의 결과를 토대로 일반가구와 빈곤가구의 연구대상을 따로 분리한 후에 성별을 GMM모형에 추가하여 분석하였다. 분석결과 전체 사례를 대상으로 한 GMM분석은 5개의 우울의 변화궤적 아래에 5개의 잠재계층이 존재하는 것으로 나타났다.
- 또한 GMM은 모형 기준 군집기법이라고 알려져 있다. 따라서 군집을 위한 이론적인 모형의 설정이 중요한데, 본 연구에서는 우울 변화에 대한 잠재성장모형을 바탕으로 한 GMM 모형을 분석한 후에, 다음 단계에서 우울에 영향을 미치는 요인들 중에서 위에서 논의한 성별과 소득수준을 고려한 잠재성장모형을 이용한 GMM 분석을 실시하였다. GMM 분석방법은 매우 복잡한 계산을 요구하기에 많은 공변량을 잠재성장모형에 포함하는 것은 바람직하지 않다.
- <표 4>에서는 1차년도에서 5차년도까지의 우울총합평균을 성별로 구분하여 종단 간 상관관계를 살펴보았다. 1차년도부터 5차년도까지 살펴보았고, 유의한 상관을 보이고 있었다.
- 우울의 종단적 변화에 대한 잠재계층분석의 결과는 <표 6>에 나타나 있다. 잠재계층분석은 먼저 2단계로 진행되었는데, 첫 번째 단계에서는 전체 사례에 대해 단순 GMM분석을 실시하여 가능한 우울 궤적의 잠재계층을 확인하였다. 두 번째 단계에서는 빈곤상태에 따라 우울정도가 다르다는 선행연구들의 결과를 토대로 일반가구와 빈곤가구의 연구대상을 따로 분리한 후에 성별을 GMM모형에 추가하여 분석하였다.
- 분석은 두 단계로 진행되었다. 첫 번째 단계에서는 전체 연구대상에 대해 우울변화에 대한 무조건성장모형을 이용한 GMM분석을 실시하였고, 두 번째 단계에서는 전체 연구대상을 일반가구와 저소득가구로 나누어서 우울변화에 성별을 고려한 조건성장모형을 이용한 GMM분석을 실시하였다.
대상 데이터
- 한국복지패널은 서울을 포함한 7개 광역시와 제주도를 포함한 9개도에 거주하는 7,072가구의 가구원 14,469명이 참석한 전국적인 대표성을 지닌 종단조사이다. 2006년 1차년도 데이터를 구축한 이후로, 2007년에 2차, 2008년에 3차, 2009년에 4차, 2010년에 5차년도 데이터를 구축하였다. 본 연구의 연구 대상은 한국복지패널 전체 응답자 중 CES-D 11문항 척도에 응답한 만 19세 이상 8,900명 이었다.
- 본 연구는 2차 자료 연구로서 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study)의 1, 2, 3, 4, 5차년도 데이터를 사용하였다. 한국복지패널은 서울을 포함한 7개 광역시와 제주도를 포함한 9개도에 거주하는 7,072가구의 가구원 14,469명이 참석한 전국적인 대표성을 지닌 종단조사이다.
- 2006년 1차년도 데이터를 구축한 이후로, 2007년에 2차, 2008년에 3차, 2009년에 4차, 2010년에 5차년도 데이터를 구축하였다. 본 연구의 연구 대상은 한국복지패널 전체 응답자 중 CES-D 11문항 척도에 응답한 만 19세 이상 8,900명 이었다. 19세 이하는 그 수가 상대적으로 작은 비율이고, 청소년기의 사회문화적인 특성상 성인이상의 인구집단과 구분하는 것이 바람직하기에 본 연구에서 제외하였다.
- 8에 해당한다. 우울 변수 외에 인구사회학적 변수로서 우울과 밀접하게 관련되었다고 알려진 빈곤상태(일반가구 저소득가구)1) 및 성별이 연구의 주요 분석에 사용되었다.
데이터처리
- <표 5>에서는 1차년도에서 5차년도까지의 우울총합평균을 소득으로 구분하여 종단 간 상관관계와 평균 및 표준편차를 살펴보았다. 1차년도부터 5차년도까지 유의한 상관을 보였다.
이론/모형
- CES-D로 측정한 우울증상의 종단적 변화궤적이 상이한 잠재계층(latent trajectory class)을 확인하기 위해서 Growth Mixture Modeling(GMM)을 사용하였다. 사람중심의 접근(person-centered approach) 분석기법으로 알려진 GMM은 잠재성장모형(Latent Growth Curve model)을 확장하여 대상변수의 변화궤적 안에 알려지지 않은 하위집단들이 존재하는지를 밝히는데 매우 유용한 방법이다(Muthén, 2002).
- 복지패널에서 사용된 CES-D(the Center for Epidemiologic Studies-Depression Scale)는 11문항으로 구성된 척도로서, 각 문항은 리커트척도를 통해 측정하였다. CES-D는 조사시점에서 지난 1주일간의 심리상태를 근거로 우울에 대한 인식을 묻는 자기보고식 질문 11문항으로 구성되어 있으며 구체적인 내용은 다음과 같다.
- <표 1>에 제시된 것처럼 우울 증상 변화에 대한 종단연구는 2013년 현재까지 14편의 연구가 진행되어 왔고, 사용된 패널자료는 한국복지패널(10편), 한국청소년패널(3편), 한국고령화연구패널(1편)이었다. 우울 측정을 위하여 한국복지패널에서는 11문항으로 구성된 CES-D를 사용하였고, 한국청소년패널에서는 6문항으로 구성된 우울 및 불안 척도였으며, 한국고령화패널에서는 10문항으로 구성된 CES-D를 사용하였다. 우울 증상 변화를 연구한 14편의 논문 중에서 12편의 논문에서 시간에 따라 우울이 감소하는 것으로 나타났고 한 편의 논문(성준모, 2010b)에서 증가 후 감소하는 것으로 나타난 반면에, 가장 최근의 논문인 이현주(2013)에서만 우울변화가 시간에 따라 증가하는 것으로 나타났다.
- 우울변화궤적의 잠재계층을 탐색을 시도한 본 연구는 Growth Mixture Modeling(GMM)을 사용하였다. GMM은 분석은 연구 대상들의 개별적인 변화 궤적을 토대로 평균 변화율을 추정하는 잠재성장 모형분석에 군집분석의 기법을 혼합한 분석방법이다.
성능/효과
- 429로 조금 커지는 형태를 보이다가 미세하게 줄어드는 형태였다. 1차년도에서 5차년도까지 일반가구의 평균치를 살펴보면 1차년도 4.33에서 2차년도 4.41로 증가하다가 3차년도에서 계속해서 떨어지는 것을 확인하였다. 하지만, 저소득층 가구의 1차년도에서 5차년도까지의 평균치에서는 1차년도 8.
- <표 6>에서 보이는 것처럼, 3개의 잠재계층 모형은 2개의 잠재계층 모형 보다 엔트로피(entropy) 값이 낮으나 BIC가 낮고, LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하여 2개의 잠재계층모형 보다 통계적으로 더 유의한 모형이어서 선택되었다. 4개의 잠재계층 모형은 LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하다는 점에서 3개의 잠재계층모형보다 통계적으로 유의한 모형일 수 있으나, 엔트로피(entropy) 값이 지나치게 낮고(0.69) BIC은 4개의 모형보다 높다는 점에서, 그리고 결정적으로 4개 잠재계층 중 한 계층에 속한 사례수가 거의 없기에 적합한 모형으로 선택되지 않았다. 결과적으로 빈곤가구 집단을 대상으로 한 GMM분석은 우울변화의 평균 궤적아래 3개의 잠재계층이 존재하는 것을 확인해 주었다.
- 분석결과 전체 사례를 대상으로 한 GMM분석은 5개의 우울의 변화궤적 아래에 5개의 잠재계층이 존재하는 것으로 나타났다. 5개의 잠재계층 모형은 정보적합도 지수인 BIC가 4개의 잠재계층 모형보다 낮으며, 엔트로피(entropy) 값이 가장 높고, LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하여 4개의 잠재계층모형이 보다 통계적으로 더 유의한 모형이며 동시에 6개의 잠재 성장모형과 통계적으로 차이가 없는 모형이기에 그 간편성을 고려하여 선택되었다. 다섯 잠재계층의 우울변화에 대한 평균 궤적 패턴은 <그림 1>에 제시되어있다.
- 69) BIC은 4개의 모형보다 높다는 점에서, 그리고 결정적으로 4개 잠재계층 중 한 계층에 속한 사례수가 거의 없기에 적합한 모형으로 선택되지 않았다. 결과적으로 빈곤가구 집단을 대상으로 한 GMM분석은 우울변화의 평균 궤적아래 3개의 잠재계층이 존재하는 것을 확인해 주었다.
- 6%)순이었다. 남성과 여성에 대한 교육수준을 비교해서 살펴보면, 남성의 경우에 고등학교, 대학교가 높은 순위를 가지고 있지만, 여성의 경우에서는 초등학교, 고등학교, 무학이 높은 순위를 가지고 있는 등 남녀의 교육수준에 차이가 있는 것으로 나타났다. 전체 사례 중 7.
- 특이한 점은 다른 년도에 비해 상대적으로 2010년에 우울점수의 개인 편차가 매우 줄어들면서 우울점수가 대부분의 사람들에게서 높아지는 것을 볼 수 있다. 두 번째 잠재계층은 빈곤가구 전체 사례 중 11.9%(458명)가 속한 집단으로서 기준연도 2006년에서 우울점수가 매우 높게 나타났다가 그 다음해인 2007년을 거쳐 2008년까지 우울점수가 급격하게 낮아진 후에 2009년 이후로 우울증상 의심 임계치에서 평균점수를 유지하는 집단이다. 마지막으로 세 번째 잠재계층은 빈곤가구 전체 사례의 대부분인 77.
- 1% (311명)가 속한 집단으로서 기준연도 2006년에서 평균적으로 보통의 우울수준을 유지하다가 시간의 흐름에 따라 완만한 상승을 보이다가 2010년에는 우울증이 의심이 되는 수준까지 상승을 보이고 있는 집단이다. 두 번째 잠재계층은 일반가구 전체 사례 중 5.7%(292명)가 속한 집단으로서 기준연도인 2006년의 우울점수가 매우 높게 나타났다(우울증 의심 임계치인 8.8 보다 높은)가 4차 년도인 2010년도까지 가파르게 떨어져 평균적으로 낮은 우울증상 수준에 이르러 그 상태가 유지되는 집단으로 보인다. 세 번째 잠재계층은 일반가구 전체 사례 중 81.
- 첫째 한국복지패널에 나타난 우리국민의 우울증상 변화 궤적에는 5개의 하위 집단이 존재한다. 둘째, 전체 사례를 일반가구와 빈곤가구로 구분하여 각각의 분석에서 성별의 영향력을 고려하여 분석한 결과 일반가구에서는 4개의 우울변화궤적 집단이 나타났고 빈곤가구에서는 3개의 우울변화궤적 집단이 나타났다.
- 9%(458명)가 속한 집단으로서 기준연도 2006년에서 우울점수가 매우 높게 나타났다가 그 다음해인 2007년을 거쳐 2008년까지 우울점수가 급격하게 낮아진 후에 2009년 이후로 우울증상 의심 임계치에서 평균점수를 유지하는 집단이다. 마지막으로 세 번째 잠재계층은 빈곤가구 전체 사례의 대부분인 77.4%(2,960명)가 속한 집단으로서 기준연도 2006년에서 낮은 수준의 우울점수를 보인 후에 그 수준이 유지되는 집단으로 나타났다.
- 1차년도부터 5차년도까지 유의한 상관을 보였다. 먼저, 5차년도를 기준으로 일반가구의 상관크기를 살펴보면, 4차년도 .343, 3차년도와 2차년도 .304, 1차년도 .292로 시간이 멀어질수록 상관관계의 크기가 줄어드는 형태를 보여주고 있었다. 저소득층 가구에서는 5차년도를 기준으로 시간이 멀어질수록 줄어드는 형태였으나, 3차년도까지 .
- 1차년도부터 5차년도까지 살펴보았고, 유의한 상관을 보이고 있었다. 먼저, 남성의 경우에는 5차년도를 기준으로 1차년도의 상관은 .378, 2차년도의 상관은 .402, 3차년도에서는 .377, 4차년도에서는 .420으로 일정하지는 않지만, 시간이 멀어질수록 상관관계의 크기가 작아지는 것을 확인할 수 있다. 그리고 여성의 경우에는 5차년도를 기준으로 1차년도 상관이 .
- 두 번째 단계에서는 빈곤상태에 따라 우울정도가 다르다는 선행연구들의 결과를 토대로 일반가구와 빈곤가구의 연구대상을 따로 분리한 후에 성별을 GMM모형에 추가하여 분석하였다. 분석결과 전체 사례를 대상으로 한 GMM분석은 5개의 우울의 변화궤적 아래에 5개의 잠재계층이 존재하는 것으로 나타났다. 5개의 잠재계층 모형은 정보적합도 지수인 BIC가 4개의 잠재계층 모형보다 낮으며, 엔트로피(entropy) 값이 가장 높고, LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하여 4개의 잠재계층모형이 보다 통계적으로 더 유의한 모형이며 동시에 6개의 잠재 성장모형과 통계적으로 차이가 없는 모형이기에 그 간편성을 고려하여 선택되었다.
- 빈곤가구를 대상으로 우울변화에 대한 GMM 분석은 우울의 변화궤적 아래에 3개의 잠재계층이 존재하는 것으로 나타났다. <표 6>에서 보이는 것처럼, 3개의 잠재계층 모형은 2개의 잠재계층 모형 보다 엔트로피(entropy) 값이 낮으나 BIC가 낮고, LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하여 2개의 잠재계층모형 보다 통계적으로 더 유의한 모형이어서 선택되었다.
- 3%(741명)에 해당하는 사람들로서 우울점수가 완만하게 상승하고 있는 집단이다. 세 번째 잠재계층은 전체 사례중 7.6%(680명)에 해당하는 사람들로서 기준년도인 2006년의 우울점수가 매우 높게 나타났다(우울증 의심 임계치인 8.8 보다 높은2))가 2차년도인 2007년도까지 가파르게 떨어지고 그 이 후에는 완만하게 감소하고 있는 집단이다. 네 번째 잠재계층은 전체 사례 중 3.
- 셋째, 본 연구의 결과를 종합하면 우울변화궤적에는 낮은 수준의 우울유지 집단, 우울 상승집단, 우울 하락집단이 존재한다. 임상적인 측면에서 낮은 우울 수준의 유지집단은 매우 건강한 정신건강을 유지하는 집단이기에 적극적인 개입이 필요한 집단은 아니다.
- 빈곤가구를 대상으로 우울변화에 대한 GMM 분석은 우울의 변화궤적 아래에 3개의 잠재계층이 존재하는 것으로 나타났다. <표 6>에서 보이는 것처럼, 3개의 잠재계층 모형은 2개의 잠재계층 모형 보다 엔트로피(entropy) 값이 낮으나 BIC가 낮고, LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하여 2개의 잠재계층모형 보다 통계적으로 더 유의한 모형이어서 선택되었다. 4개의 잠재계층 모형은 LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하다는 점에서 3개의 잠재계층모형보다 통계적으로 유의한 모형일 수 있으나, 엔트로피(entropy) 값이 지나치게 낮고(0.
- 일반가구를 대상으로 우울변화에 대한 GMM 분석은 우울의 변화궤적 아래에 4개의 잠재계층이 존재하는 것으로 나타났다. <표 6>에서 보이는 것처럼, 4개의 잠재계층 모형은 비록 엔트로피(entropy) 값이 상대적으로 낮으나, 3개의 잠재계층 모형 보다 정보적합도 지수인 BIC가 낮고, LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하여 3개의 잠재계층모형이 보다 통계적으로 더 유의한 모형이며 동시에 5개의 잠재성장모형과 통계적으로 차이가 없는 모형이기에 그 간편성을 고려하여 선택되었다. 네 잠재계층의 우울변화의 평균 궤적 패턴은 <그림 2>에 제시되어있다.
- 461로 모두 유의한 것으로 나타났다. 우울총합평균의 흐름을 살펴보면, 1차년도에서 5차년도까지 CES-D 우울총합점수가 점점 줄어들고 있었다.
- 성별과 빈곤상태 이외에 우울 수준(및 변화궤적)에 영향을 미치는 다양한 변인들이 있을 수 있다. 이러한 가능성을 탐색하기 위하여 본 연구에서는 사후분석을 실시하였고 그 결과 연령이 우울변화궤적의 잠재집단사이에 유의한 평균차이가 있는 것으로 나타났다. 전체연구대상의 5 잠재계층 중에서 낮은 수준의 우울유지 집단의 평균연령이 49.
- 즉 일부 연령대에서는 우울이 감소하지만 일부 연령대에서는 우울이 증가하거나 혹은 변화지 않을 가능성이 있는데, 이러한 가능성을 고려하지 않고 복지패널의 측정연도를 기준으로 전체샘플의 변화궤적을 한꺼번에 추정하는 분석은 통계적인 허구를 만들어 낼 가능성이 있다. 이상의 논의를 정리하면 본 연구에서 나타난 우울변화궤적의 잠재계층은 적어도 우울, 연령, 빈곤상태의 상호작용에 기인할 수 있다는 점을 의미한다. 이에 대한 보다 체계적인 후속 연구가 필요할 것이다.
- 첫째, 우울변화에 대한 기존의 연구는 우울 수준이 시간에 따라 감소한다는 결과를 도출하고 있지만 이는 우울 문제의 심각성이 증가하고 있다는 현실적 인식과 일치하지 않는 측면이 있다. 이에 반해 본 연구는 전체 인구 중에서 약 12.1% 사람들의 우울 수준은 시간에 따라 증가하고 있음을 보여주고 있으며, 이러한 우울 수준의 증가는 일반가구에 속한 사람들(6.1%)에 비해 빈곤가구에 속한 사람들(10.5%)에게서 더 많이 나타나는 것으로 분석되었다.
- 일반가구를 대상으로 우울변화에 대한 GMM 분석은 우울의 변화궤적 아래에 4개의 잠재계층이 존재하는 것으로 나타났다. <표 6>에서 보이는 것처럼, 4개의 잠재계층 모형은 비록 엔트로피(entropy) 값이 상대적으로 낮으나, 3개의 잠재계층 모형 보다 정보적합도 지수인 BIC가 낮고, LMR LRT 및 VLMR LRT 값이 검정통계치가 유의하여 3개의 잠재계층모형이 보다 통계적으로 더 유의한 모형이며 동시에 5개의 잠재성장모형과 통계적으로 차이가 없는 모형이기에 그 간편성을 고려하여 선택되었다.
- 남성과 여성에 대한 교육수준을 비교해서 살펴보면, 남성의 경우에 고등학교, 대학교가 높은 순위를 가지고 있지만, 여성의 경우에서는 초등학교, 고등학교, 무학이 높은 순위를 가지고 있는 등 남녀의 교육수준에 차이가 있는 것으로 나타났다. 전체 사례 중 7.7%가 장애인이었으며 여성보다 남성이, 일반가구보다 빈곤가구에서 더 많은 장애인이 있는 것으로 나타났다.
- 이러한 가능성을 탐색하기 위하여 본 연구에서는 사후분석을 실시하였고 그 결과 연령이 우울변화궤적의 잠재집단사이에 유의한 평균차이가 있는 것으로 나타났다. 전체연구대상의 5 잠재계층 중에서 낮은 수준의 우울유지 집단의 평균연령이 49.8세로 가장 낮았으며 변량분석의 다중비교에서도 다른 모든 집단과 평균차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 평균연령이 가장 높은(61.
- 40으로 꾸준히 하락하는 것을 확인할 수 있었다. 종합하면 가구소득에 따른 우울수준의 차이를 잘 보여주고 있다.
- 둘째 기존의 연구에서 우울이 감소하고 있다는 결과는 본 연구에서 보여준 두 가지 우울변화패턴의 결합에 기인하는 것으로 보인다. 즉 시간의 경과에 따라 낮은 평균 우울 수준이 유지되는 약 77.4%의 사람들(73.7%(전체사례 분석의 경우), 81.1%(일반가구사례 분석의 경우), 77.4%(빈곤가구 사례 분석의 경우))과 시간에 따라 평균 우울 수준이 감소하는 약 12.9%의 사람들(13.9%(전체사례 분석의 경우), 13.1%(일반가구사례 분석의 경우), 11.9%(빈곤가구사례 분석의 경우))의 결합이 평균 우울 수준이 시간에 따라 감소하고 있다는 결론을 이끈 것으로 보인다. 다시 말해 낮은 우울수준을 유지하는 집단과 우울이 감소하는 집단의 전체 사례가 약 90.
- 첫째, 기존의 국가통계와는 다소 상이한 결과를 보여주고 있다. 앞에서 언급한 대로 정신질환실태 조사와 같은 국가 통계에서 우울증의 유병률 급격한 증가를 고려한다면 전 국민의 우울증상이 감소한다는 연구결과는 쉽게 받아들이기가 어려워 보인다.
- 41로 증가하다가 3차년도에서 계속해서 떨어지는 것을 확인하였다. 하지만, 저소득층 가구의 1차년도에서 5차년도까지의 평균치에서는 1차년도 8.04에서 5차년도 6.40으로 꾸준히 하락하는 것을 확인할 수 있었다. 종합하면 가구소득에 따른 우울수준의 차이를 잘 보여주고 있다.
후속연구
- 두 번째 한계점은 GMM의 분석과정에서 추정의 초기치에 대한 Mplus 프로그램 옵션을 변경할 때 잠재계층에 속한 사람의 수가 조금씩 차이가 날 수 있으며 추정결과에 바람직하지 않은 추정치(예를 들어 음변량)들이 발생하고 이에 대한 해결을 위한 조치들을 취할 수 있다(Muthén and Muthén, 2004).
- 이러한 계층에는 우울이 증가하기도 하고 감소하기도 하며 변하지 않는 등 다양한 변화궤적을 갖는 하위 집단을 볼 수 있다. 따라서 국내의 종단자료에서도 우울변화 궤적의 잠재계층이 존재할 수 있음을 예측할 수 있고 이에 대한 분석결과는 우울의 변화에 대한 보다 정확한 결론을 우리에게 제시하여 줄 수 있을 것이다.
- GMM 분석이 모형에 기반한 탐색적 군집분석이란 측면에서 다른 요인들을 고려할 때 상이한 잠재계층이 나타날 수 있다. 따라서 다양한 후속연구가 있기를 기대한다. 두 번째 한계점은 GMM의 분석과정에서 추정의 초기치에 대한 Mplus 프로그램 옵션을 변경할 때 잠재계층에 속한 사람의 수가 조금씩 차이가 날 수 있으며 추정결과에 바람직하지 않은 추정치(예를 들어 음변량)들이 발생하고 이에 대한 해결을 위한 조치들을 취할 수 있다(Muthén and Muthén, 2004).
- 이러한 개인 간의 차이를 보다 세밀히 고려하여 우울의 치료 및 예방에 대한 보다 효과적인 실천방안이 모색되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에 나타난 우울변화 궤적의 잠재계층에 따라 상이한 정신보건 서비스 전달 전략을 세울 수 있을 것이다.
- , 2010)는 점에서, 이 집단에 속한 사람들은 약물 치료를 받았거나, 혹은 우울에 대한 대처능력의 발달을 가져온 사람들일 수도 있다. 따라서 이에 대한 보다 세밀한 후속연구가 필요할 것이다.
- 마지막으로 본 연구의 주요 결과인 우울변화 궤적의 잠재계층은 실천현장에서 널리 사용될 필요가 있다. 우울 증상이 모든 사람에게 동일하지 않다는 즉 우울의 이질성은 널리 알려진 사실이고 이에 따라 우울의 변화 역시 개인 간 그리고 집단 간에 상이할 수 있다.
- 앞에서 언급한 대로 정신질환실태 조사와 같은 국가 통계에서 우울증의 유병률 급격한 증가를 고려한다면 전 국민의 우울증상이 감소한다는 연구결과는 쉽게 받아들이기가 어려워 보인다. 물론 유병율의 증가와 우울증상변화와는 반드시 일치하지 않을 수도 있지만 한국고령화패널조사 자료를 이용한 최신의 종단연구에서 우울증상의 증가를 보고하고 있는 결과를 고려한다면(이현주, 2013), 한국복지패널에서 우울 증상이 시간의 흐름에 따라 감소한다는 결과들을 재검토할 필요가 있다.
- 특히 복잡한 현대사회에서 각각의 개인은 매우 개별적인 상황 속에서 다른 사람과는 다른 우울경험을 할 수 있다. 이러한 개인 간의 차이를 보다 세밀히 고려하여 우울의 치료 및 예방에 대한 보다 효과적인 실천방안이 모색되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에 나타난 우울변화 궤적의 잠재계층에 따라 상이한 정신보건 서비스 전달 전략을 세울 수 있을 것이다.
- 이상에서 논의한 이유들을 종합적으로 고려해 본다면 복지패널을 이용한 기존의 종단연구들에서 우울 증상이 감소하고 있다는 결과는 보다 정밀한 분석 방법으로 재분석될 필요가 있다. 재분석의 방향으로 본 연구는 우울증상의 종단적 변화궤적이 상이한 잠재계층(latent trajectory class)을 탐색하고자 했다.
- 이상의 논의를 정리하면 본 연구에서 나타난 우울변화궤적의 잠재계층은 적어도 우울, 연령, 빈곤상태의 상호작용에 기인할 수 있다는 점을 의미한다. 이에 대한 보다 체계적인 후속 연구가 필요할 것이다.
- 따라서 저소득 계층을 위한 우울예방 및 치료 프로그램의 강화가 반드시 필요해 보인다. 정책적인 측면에서 저소득 계층에 대한 우울예방교육과 상담 및 치료 프로그램을 상시 제공할 수 있는 제도가 필요해 보인다.
- 끝으로 본 연구의 한계에 밝히고자 한다. 첫 번째 한계는 우울변화에 영향을 미칠 수 있는 많은 요인들이 있지만 본 연구에서는 단지 성별과 소득수준만을 고려한 한계점이 있다. GMM 분석이 모형에 기반한 탐색적 군집분석이란 측면에서 다른 요인들을 고려할 때 상이한 잠재계층이 나타날 수 있다.
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