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문제 정의
- 장애인 우울 수준에 관한 항목 조사가 이루어진 대상자의 수는 각각 3차년도의 706명, 6차년도의 535명, 9차년도의 432명으로 중도탈락자가 발생하였다. 2017년 장애인의 부가조사 자료는 아직 공개되지 않았기에 이번 연구에서 제외하였다.
- h1>1. 서론
- 1은 질적 설명변수들의 각 범주에 대한 연도별 도수들을 보여주고 있다. 괄호 안의 수치들은 각 해당 도수들의 백분율들이다. 이 표에 의하면 성별 (gender)에서는 여성 보다는 남성의 경우가, 고학력에 비해 저학력의 경우가, 장애차별경험이 있는 경우 보다 장애차별경험이 없는 경우가 도수가 많은 경향이 있음을 보여준다.
- h1>1. 서론
- h1>1. 서론
- h1>1. 서론
- 먼저, 식 (3.1)에서 고정효과만을 고려한 경우, 즉 일반선형모형 (general linear model)으로 본 자료를 분석해 보았다. 모형의 선택 기준으로 널리 쓰이는 AIC (Akaike Information Criterion)을 고려하였다.
- h1>1. 서론
- 모형 1은 고정효과만 있는 모형이고, 모형 2는 고정효과와 임의절편 (random intercept)이 있는 모형이다. 모형 3, 4, 5는 고정효과와 임의절편을 포함하고 유의한 설명변수 x1, x3, x4에 대한 각각의 임의기울기를 포함하고 있는 모형들이다.
- 1)에서 고정효과만을 고려한 경우, 즉 일반선형모형 (general linear model)으로 본 자료를 분석해 보았다. 모형의 선택 기준으로 널리 쓰이는 AIC (Akaike Information Criterion)을 고려하였다. AIC의 자세한 내용은 Fitzmaurice 등 (2011)을 참고하기 바란다.
- h1>1. 서론
- 이는 9차 한국복지패널 유저가이드북을 참고한 것으로 16점 이상이면 우울증을 의심해봐야 하는 단계이다. 설명변수들 중 질적변수인 장애인의 교육수준 (educational background)은 한국복지패널 자료 조사의 결과에 의하면 일반적으로 비장애인들에 비해 낮은 편이다. 고등학교 졸업 이상의 학력의 도수가 많지 않기에, 중졸 이하의 저학력과 고졸 이상의 고학력으로 나누었다.
- 나이가 들면 장애인 우울 점수가 조금 상승하는 것처럼 보이나 크게 영향을 받는 것처럼 보이지는 않는다. 추측할 수 있듯이, 자아존중감이 커지면 장애인 우울 점수는 빠르게 감소하고 일상생활수행능력인 ADL의 점수가 커짐에 따라 장애인 우울의 정도가 올라가는 경향이 있다는 것을 알 수 있다. 하지만, ADL 또한 소득 자료 처럼 ADL이 높은 경우에는 오히려 장애인 우울 점수가 낮아지는 경향이 있는데 이는 소수의 큰 ADL의 장애인 우울 점수에 의한 현상이다.
- 식 (3.1)의 적합으로 다음의 고정효과의 추정인 최량선형불편추정량 (best linear unbiased estimator)과 임의효과의 예측인 최량선형불편예측 (best linear unbiased predictor)이 이용된다.
- h1>1. 서론
- 본 연구의 관심의 대상인 반응변수로 사용되는 장애인 우울 (depression)은 한국복지패널 부가 조사에서 사용된 관련 11개 문항을 사용하여 점수화하였다. 이는 9차 한국복지패널 유저가이드북을 참고한 것으로 16점 이상이면 우울증을 의심해봐야 하는 단계이다. 설명변수들 중 질적변수인 장애인의 교육수준 (educational background)은 한국복지패널 자료 조사의 결과에 의하면 일반적으로 비장애인들에 비해 낮은 편이다.
- h1>1. 서론
- 이때 i번째 조사 대상자의 임의효과들의 예측은 #으로 #는 임의기울기의 예측이고, #는 설명변수인 자아존중감 x3의 임의기울기의 예측이다. 추정된 모형으로부터 얻어진 식 (3.
- 즉, 장애인의 우울 수준에 어떠한 변수가 영향을 끼치는지 확인하고 개인의 특성에 따라 우울 수준에 영향을 주는 변수들을 찾고자 한다. 이때 고려한 설명변수들은 장애인 우울에 대한 선행 연구들의 결과를 토대로 선택하였다. 즉, 반응변수는 장애인의 우울이며, 양적 설명변수로는 소득, 연령, 자아존중감, 일상생활수행능력을 선택하였고, 질적 설명변수로는는 성별, 교육수준, 장애차별경험과 장애등급을 고려하였다.
- 오차 εi의 성분들은 i번째 조사 대상자의 반복 측정 자료들의 오차들이기에 일반적으로 독립이 아니다. 이를 고려한 상관행렬 (correlation matrix)을 자료분석 시에 고려하여야 한다.
- 한편, 모형 1과 모형 4의 차이가 유의한 지를 보기 위하여 가능도비검정 (likelihood ratio test)를 실시하였고, 이때의 검정통계량은 92.01이었으며 유의확률은 0.0001보다 작아 두 모형이 유의한 차이가 있었다.
- h1>1. 서론
- Kim 등 (2013)에 의하면 우울은 한국에서 대표적인 정신건강 상의 문제로 대두되고 있으며, 우울증으로 발전하게 될 경우 정서적, 신체적 문제를 초래할 수 있다고 하였다. Bhattacharjee와 Chhetri(2014)에 의하면 장애인은 비장애인 보다 우울에 더 취약하다고 하였고 Shin 등 (2011)은 장애인이 우울의 부정적 영향에 더 많이 노출 되어 있다고 하였다.
- Kim 등 (2013)에 의하면 우울은 한국에서 대표적인 정신건강 상의 문제로 대두되고 있으며, 우울증으로 발전하게 될 경우 정서적, 신체적 문제를 초래할 수 있다고 하였다. Bhattacharjee와 Chhetri(2014)에 의하면 장애인은 비장애인 보다 우울에 더 취약하다고 하였고 Shin 등 (2011)은 장애인이 우울의 부정적 영향에 더 많이 노출 되어 있다고 하였다.
- h1>1. 서론
- 국외의 장애인 우울에 대한 연구로는 Geerlings 등 (2001)과 Geerlings 등 (2002)이 일반화추정방정식 (generalized estimating equation)을 이용하여 장애인의 우울에 대한 경시적 자료 분석 실시하였다. 선형혼합모형을 이용한 경시적 자료 분석으로는 Jo와 Chang (2013), Lee 등 (2014), Choi와 Huh(2014)와 Lee와 Huh (2017)가 있다.
- 본 연구에서는 한국복지패널 자료의 경시적 자료를 이용하여 고정효과 (fixed effect)와 임의효과(random effect)를 고려한 선형혼합모형 (linear mixed model)으로 장애인 우울에 미치는 요인들을 분석하고자 한다. 즉, 장애인의 우울 수준에 어떠한 변수가 영향을 끼치는지 확인하고 개인의 특성에 따라 우울 수준에 영향을 주는 변수들을 찾고자 한다.
- 횡단면 자료 (cross-sectional data)를 이용한 우리나라 장애인의 우울에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. Lee와 Kahng (2009)은 구조방정식을 통해 스트레스, 심리·사회적 자원 및 우울의 관계를 파악하였고, Jeon (2010)은 회귀분석을 통한 매개효과 분석법과 조절효과 분석법을 사용하여 차별경험 횟수가 많을수록 장애인의 우울 수준이 높게 나타난다고 하였다.
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