[논문]간호대학생의 대인관계문제와 우울 관계 : 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과

김연희; 허혜경

doi:10.5392/jkca.2020.20.08.285

간호대학생의 대인관계문제와 우울 관계 : 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과
Interpersonal Problems and Depression in Nursing Student : Moderating Effects of Online and Offline Social Support 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.8, 2020년, pp.285 - 297

김연희 (대원대학교 간호학과) , 허혜경 (연세대학교 원주의과대학 간호학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 파악하기 위하여 구조모형 분석을 이용한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 간호대학생 264명을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0과 Smart PLS 3.0을 활용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model)을 사용하여 분석하였다. 연구결과 대인관계문제와 온라인 사회적 지지가 우울 증가에 유의미한 영향을 미쳤으며 오프라인 사회적 지지가 우울감소에 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 대인관계문제와 우울과의 관계에서 오프라인 사회적 지지만이 조절효과에 유의한 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 대인관계문제로 인한 우울 감소를 위해 오프라인 사회적 지지가 적극적으로 제공되어야 하며, 온라인 사회적 지지의 조절효과를 확인하기 위해 SNS를 통한 인간관계유형 등 관련 변수를 포함함 반복 연구를 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: This study is a structural model study to grasp the moderating effect of online and offline social support in interpersonal and depressive relationships of nursing students. Methods: This study surveyed 264 nursing students. The collected data is analyzed using Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis, and PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model) using SPSS 25.0 and Smart PLS 3.0. Results: Interpersonal relationship problems and online social support had a significant effect on increasing depression, and offline social support had a significant effect on reducing depression. In addition, in the relationship between interpersonal problems and depression, only offline social support was found to be significant in the moderating effect. Conclusion: To reduce depression due to interpersonal problems of nursing college students, offline social support should be actively provided, and to investigate the moderating effect of online social support, a repetitive study is proposed that includes relevant variables such as social relationship types through SNS.

주제어

표/그림 (8)

표 Table 1. Exploratory factor analysis of online social support (N=264)
표 Table 2. General and variable characteristics of participants (N=264)
표 Table 3. Reliability and convergent validity of variables
표 Table 4. AVE square root and correlation among latent variables
표 Table 5. Measurement model verification
표 Table 6. Structural model verification
그림 Fig 1. PLS structural equation model analysis results
표 Table 7. Result of standardized estimate verification

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 파악하기 위하여 구조모형 분석을 이용한 서술적 조사연구이다.
본 연구의 목적은 간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 파악하는 것으로써 연구가설은 다음과 같다.

가설 설정

<가설 3> 오프라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다.
<가설 2> 온라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다.

제안 방법

50이상의 항목만을 포함하였다. 1차요인 분석에서 대인관계문제, 우울, 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지 변인들에 대한 1차 요인분석결과 대인관계문제의 하위요인인 통제지배, 자기중심성, 냉담, 사회적 억제, 비주장성, 과순응성, 자기희생, 과관여 8영역에서 통제지배, 냉담, 비주장성, 과순응, 자기희생 5영역의 문항이 제거되고 남은 자기중심성, 사회적 억제와 과관여 3영역의 문항과 다른 도구의 문항을 가지고 2차 요인 분석을 실시하였다. 2차 요인분석 결과 대인관계문제의 자기중심성, 억제, 과관여 3요인과 우울, 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지는 각 요인에 해당되는 문항의 표준화 계수가 모두 .
80이상인[30] 12문항을 선정하였고, 선정된 문항에 대해 문법 및 어휘의 정확성 등을 검토하여 예비도구 12문항을 확정하였다. 그 다음 일 대학의 청소년상담과 및 응급구조과 학생 45명에게 12문항으로 구성된 예비도구를 가지고 자료를 수집하여 구성타당도와 신뢰도를 조사하였다.
내용타당도는 전문가들에게 각 문항이 온라인 사회적 지지를 측정하는데 ‘매우 타당하다’ 4점에서 ‘타당하지 않다’ 1점으로 4첨 척도로 평가하게 하여 내용타당도 지수(Content Validity Index, CVI)가 .80이상인[30] 12문항을 선정하였고, 선정된 문항에 대해 문법 및 어휘의 정확성 등을 검토하여 예비도구 12문항을 확정하였다.
본 연구에서는 일반적 특성과 대인관계문제, 우울, 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지를 사용하였다. 대인관계문제와 오프라인 사회적 지지는 저자들로부터 도구사용 허락을 받아 사용하였고, 우울은 국립정신건강센터 홈페이지에 오픈되어 사용할 수 있도록 한 도구를 사용하였으며, 온라인 사회적 지지는 본 연구자가 개발한 도구를 사용하였다.
대인관계문제는 대인관계에서 발생하는 스트레스나 고통을 말하는 것으로, Horowitz, Rosenberg, Baer, Ureno와 Villasenor[26]가 개발한 Inventory of Interpersonal Problems(IIP)를 홍구표와 전혜성[27]이 번역한 한국형 대인관계문제검사 원형척도의 단축형 척도(KIIP-SC)를 사용하였다. 본 도구는 대인관계 문제를 측정하기 위해 통제지배, 자기중심성, 냉담, 사회적 억제, 비주장성, 과순응성, 자기희생, 과관여의 8개 영역 각 5문항으로 구성되어 총 40문항이며 5점 라이커트 척도로 측정하였다. 전체 점수와 영역 점수를 5점 기준의 평균평점을 제시하였으며 점수가 높을수록 대인관계문제가 많음을 의미한다.
본 연구에서 t값은 표본자료로부터 복원추출에 의해 동일한 분표를 갖는 측정치를 추정하는 방식인 부트스트랩(bootstrapping)을 통한 반복추출 서브샘플링(5,000개) 생성을 통해 계산하였다. 가설검증 결과 <가설 1> ‘대인관계문제는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 대인관계문제와 우울 간의 경로계수가 .
본 연구에서는 일반적 특성과 대인관계문제, 우울, 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지를 사용하였다. 대인관계문제와 오프라인 사회적 지지는 저자들로부터 도구사용 허락을 받아 사용하였고, 우울은 국립정신건강센터 홈페이지에 오픈되어 사용할 수 있도록 한 도구를 사용하였으며, 온라인 사회적 지지는 본 연구자가 개발한 도구를 사용하였다.
PLS-SEM은 오차항과 표본 수에 대해 유연한 가정을 갖고 있기 때문에 많은 수의 지표들 간 인과관계를 검증하거나 탐색하고자 하는 경우 매우 유용하며, 자료가 정규분포가 아닐 경우, 표본수가 적은 경우, 적용할 이론이 없는 경우에도 유용하게 사용할 수 있다[33]. 본 연구에서는 자료들이 정규분포를 보이지 않아 PLS-SEM으로 조절효과를 분석하였다.
자료 수집은 훈련된 연구 보조자가 시행하였으며 자료수집 전 연구목적, 참여 자율성, 익명성, 비밀보장 등에 대해 설명하고 원하지 않는 경우에는 언제든지 참여를 중단할 수 있음을 설명한 후 사전 동의서를 받았다. 사전 동의서에 서명한 학생들에게만 설문지 작성을 위한 URL주소를 핸드폰으로 전송하여 온라인을 통한 자기기입식으로 설문조사를 실시하였다. 온라인 설문작성에 소요된 시간은 약 8분 정도이며 설문지 제출 시 연구 참여에 대한 소정의 답례품을 제공하였다.
연구모형의 적합도 평가를 위해 측정모형에서 하위요인과 잠재변수의 타당성과 구조모형의 타당성을 검증하였다.
온라인 사회적 지지는 본 연구자가 문헌고찰을 기초로 예비문항을 개발한 후에 내용타당도, 구성타당도, 신뢰도 검정을 통해 개발한 도구를 사용하였다.
사전 동의서에 서명한 학생들에게만 설문지 작성을 위한 URL주소를 핸드폰으로 전송하여 온라인을 통한 자기기입식으로 설문조사를 실시하였다. 온라인 설문작성에 소요된 시간은 약 8분 정도이며 설문지 제출 시 연구 참여에 대한 소정의 답례품을 제공하였다.
지금까지 국내에서는 간호대학생들의 대인관계문제와 우울에 관한 연구는 많지 않으며, 특히 대인관계문제와 우울의 관계를 조절하는 변인으로써의 최근 대학생들의 SNS 사용이 증가하고 있는 때에 사회적 지지를 온라인 사회적 지지와 오프라인 사회적 지지로 나누어 조절효과를 본 연구는 발견하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 간호대학생을 대상으로 대인관계문제와 우울간의 관계에서 사회적 지지를 온라인 사회적 지지와 오프라인 사회적 지지 각각 구분하여 조절효과를 구조모형 분석을 이용하여 조사하였다. 이는 간호대학생들이 대인관계문제로 인해 경험하는 우울을 예방할 수 있는 프로그램 개발을 위한 기초자료를 제공하는데 그 의의가 있다.
온라인 사회적 지지는 대학생들이 SNS를 통해서 기존에 알고 있었던 사람이나 새롭게 알게 된 사람으로부터 도움을 받는 정도를 말하며, 정서적 지지, 평가적 지지, 정보적 지지, 도구적 지지 4개 영역의 16문항을 작성하였다. 작성된 예비문항은 사회적 지지에 대한 연구 경험이 있는 간호학과 교수 4인과 간호학 박사 과정 4인을 대상으로 내용타당도 검정을 실시하였다. 내용타당도는 전문가들에게 각 문항이 온라인 사회적 지지를 측정하는데 ‘매우 타당하다’ 4점에서 ‘타당하지 않다’ 1점으로 4첨 척도로 평가하게 하여 내용타당도 지수(Content Validity Index, CVI)가 .
측정모형의 타당성 검증은 잠재변수와 하위요인 간관계를 적재량(outer loading)을 통해 검증하였다. 적재량을 분석하기 전에 각 하위요인 간 다중공선성 확인을 위해 분산팽창인자(Variance Inflation Factor, VIF)를 분석한 결과 각 하위요인들의 VIF가 1.

대상 데이터

본 연구의 대상자는 D대학교에 재학 중인 간호학과학생 중 본 연구의 목적, 절차 등에 대해 충분한 사전설명을 듣고 이해하여, 자발적으로 참여하기로 동의한 자들로서 264명을 편의표집 하였다. 표본 수는 탐색적 요인분석의 경우 150～200명 이상이 적절하고[24], 확인적 요인분석은 최소 150명 이상을 제안하는[25] 기준에 따라 305명에게 자료를 수집하여 불성실하게 응답한 41부를 제외한 총 264명의 자료를 분석하였다.
본 연구의 대상자는 D대학교에 재학 중인 간호학과학생 중 본 연구의 목적, 절차 등에 대해 충분한 사전설명을 듣고 이해하여, 자발적으로 참여하기로 동의한 자들로서 264명을 편의표집 하였다. 표본 수는 탐색적 요인분석의 경우 150～200명 이상이 적절하고[24], 확인적 요인분석은 최소 150명 이상을 제안하는[25] 기준에 따라 305명에게 자료를 수집하여 불성실하게 응답한 41부를 제외한 총 264명의 자료를 분석하였다.

데이터처리

다음으로 본 연구에서 사용된 도구들에 대한 개념타당성을 확인하기 위해 확인적 요인분석을 이용하여 집중타당도와 판별타당도를 분석하였다. 집중타당도(Convergent Validity)는 특정 개념을 측정하는 항목들이 한 방향으로 높은 분산 비율을 공유하는 것을 의미하며, 측정 변수의 하위요인의 요인 적재값(Factor Loading)이 .
대인관계문제와 우울과의 관계에서 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 검증하기 위한 가절검증은 PLS-SEM을 이용하여 실시하였으며 결과는 [Table 7]과 [Fig 1]과 같다.
0을 사용하여 분석하였다. 분석방법은 SPSS 25.0을 이용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis)을 하였으며, Smart PLS 3.0을 이용하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)과 PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model) 분석을 수행하였다. PLS-SEM은 오차항과 표본 수에 대해 유연한 가정을 갖고 있기 때문에 많은 수의 지표들 간 인과관계를 검증하거나 탐색하고자 하는 경우 매우 유용하며, 자료가 정규분포가 아닐 경우, 표본수가 적은 경우, 적용할 이론이 없는 경우에도 유용하게 사용할 수 있다[33].
자료 분석은 수집된 자료를 부호화 한 후에 SPSS 25.0과 Smart PLS 3.0을 사용하여 분석하였다. 분석방법은 SPSS 25.
측정 도구들은 측정모형 검증의 일환으로 SPSS 25.0을 활용하여 탐색적 요인분석을 실시하였고, Smart PLS 3.0을 이용하여 확인적 요인분석을 실시하였다. 우선, 탐색적 요인분석 결과는 문항들 간의 상관계수 및 유의 확률을 분석한 결과, KMO 값 .

이론/모형

대인관계문제는 대인관계에서 발생하는 스트레스나 고통을 말하는 것으로, Horowitz, Rosenberg, Baer, Ureno와 Villasenor[26]가 개발한 Inventory of Interpersonal Problems(IIP)를 홍구표와 전혜성[27]이 번역한 한국형 대인관계문제검사 원형척도의 단축형 척도(KIIP-SC)를 사용하였다. 본 도구는 대인관계 문제를 측정하기 위해 통제지배, 자기중심성, 냉담, 사회적 억제, 비주장성, 과순응성, 자기희생, 과관여의 8개 영역 각 5문항으로 구성되어 총 40문항이며 5점 라이커트 척도로 측정하였다.
도구의 예비문항 구성은 온라인 사회적 지지에 대한 국내ㆍ외 문헌고찰[17][29]을 기초로 하였다. 온라인 사회적 지지는 대학생들이 SNS를 통해서 기존에 알고 있었던 사람이나 새롭게 알게 된 사람으로부터 도움을 받는 정도를 말하며, 정서적 지지, 평가적 지지, 정보적 지지, 도구적 지지 4개 영역의 16문항을 작성하였다.
본 연구의 조절효과 모형에 대한 적합성 검증은 결정계수(R²)와 전반적 적합지수(Goodness Of Fit, GOF)를 이용하였다.
오프라인 사회적 지지는 가족, 친구, 중요한 타인과 만나거나 통화하면서 얻는 지지를 말하며, Zimet, Dahlem, Zimet, Farley[31]이 개발한 Multidimensional Scale of Perceived Social Support(MPSS)를 신준섭, 이영분[32]이 번역한 것으로 사용하였으며, 도구는 가족, 친구, 중요한 타인 3영역에 대해 각 4문항씩 총 총 12문항으로 구성되며 5점라이커트 척도로 측정하였다. 전체 점수와 각 영역별 5점 기준의 평균평점을 제시하였으며 점수가 높을수록 오프라인 사회적 지지가 높음을 의미한다.

성능/효과

전체 점수와 각 요인별 5점 만점의 평균평점을 사용하였으며 점수가 높을수록 온라인 사회적 지지가 높음을 의미한다. 2개의 요인으로 구성된 최종 도구의 총 설명변량(accumulative variance)은 82.6%였다[Table 1].
가설검증 결과 ‘대인관계문제는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 대인관계문제와 우울 간의 경로계수가 .34(p<.001)로 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었다.
구성 타당도 검증은 탐색적 요인분석을 통해 실시하였는데, 분석하기 전에 수집된 자료가 요인분석에 적합한지 확인한 결과, KMO값이 .88로 요인분석하기에 표본이 충분하였으며, Bartlett의 구형성 검정에서 유의하여(χ²=611.94, p=<.001) 요인분석하기에 적합하였다.
50이상으로 나와 4개의 문항을 제외하고 나머지 8문항을 가지고 2차 요인분석을 실시하였다. 그 결과 고유값 1이상의 요인 2개가 추출되어 요인1에 5문항, 요인 2에 3문항이 선정되었으며 연구자들이 의논하여 요인1은 정서적지지, 요인2는 물질적 지지로 명명하여 최종 8문항의 5점 라이커트 척도의 온라인 사회적 지지 도구를 완성하였다. 전체 점수와 각 요인별 5점 만점의 평균평점을 사용하였으며 점수가 높을수록 온라인 사회적 지지가 높음을 의미한다.
6%(41명)이었다. 대인관계문제의 평균평점은 2.3점(5점 만점)이었고, 우울은 5.0점(0～27점), 온라인 사회적 지지 평균평점은 2.3점(5점 만점), 오프라인 사회적지지 평균평점은 3.9점(5점 만점)이었다[Table 2].
32사이로 다중공선성에 문제가 없는 것으로 나타났다. 또한, 적재량은 각 하위요인들이 자신이 속한 잠재변수에게 미치는 영향력의 상대적인 크기를 나타내므로 적재량의 크기가 클수록 하위요인이 잠재변수에 더 많은 영향을 미친다고 볼 수 있는데, 본 연구의 하위요인 적재량은 모두 .70 이상으로 잠재변수를 잘 설명하고 있는 것으로 나타났다[Table 5].
본 연구는 간호대학생의 대인관계문제, 우울, 온라인 및 오프라인 사회적 지지 간의 인과관계 모형이 적합하였으며, 대인관계문제와 우울 관계에서 오프라인 사회적 지지의 조절효과가 있음을 확인하였다.
본 연구에서 가설 4 온라인 사회적 지지가 대인관계 문제와 우울 관계에서 조절효과를 보이지 않았다. 이는 대학생 361명을 대상으로 페이스북을 통해 만족할만한 사회적 지지를 받았을 때 우울이 감소되는 조절효과가 있었다는[18] 결과와 다르다.
본 연구에서 가설2는 간호대학생이 인지한 온라인 사회적 지지가 높을수록 오히려 우울 증가에 영향을 미쳤다. 이는 본 연구 대상자들의 온라인 사회적 지지가 평균평점 2.
본 연구에서 가설3 간호대학생의 오프라인 사회적 지지가 높을수록 우울은 감소하였다. 즉, 가족이나 친구, 중요한 타인으로부터 지지를 받을 때 우울이 감소하여, 대학생이 가족이나 친구의 지지로 인해 우울이 감소한 선행연구와 일치한 결과이다[19][20].
우울은 박승진, 최혜라, 최지혜, 김건우, 홍진표[28]가 개발한 Patient Health Questionnaire-9(PHQ-9)로 이전 2주 동안 우울증상이 얼마나 자주 있었는가를 평가하도록 되어있는 총 9문항의 4점 척도(0～3점)로 범위에서 점수가 높을수록 우울 정도가 높은 것을 의미하며, 총 0～27점에서 0～4점 우울 아님, 5～9점 가벼운 우울, 10～19점 중간정도의 우울, 20～27점 심한 우울로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 우울을 총 0～27점까지의 점수로 사용하여 점수가 높을수록 우울 정도가 높은 것을 의미한다. Cronbach’s α는 도구 개발 당시는 .
본 연구의 가설5는 지지를 받아 오프라인 사회적 지지가 대인관계문제와 우울 관계에서 조절효과가 있었다. 즉, 오프라인 사회적 지지가 높을수록 대인관계문제가 우울에 미치는 영향이 적음을 알 수 있다.
본 연구의 조절효과 모형에서 설정한 세 개 모델 모두 R²값이 .26 이상으로 적합성이 높은 것으로 나타났다[Table 6].
본 연구의 조절효과 모형의 적합성은 결정계수 R²가 모델1 1(대인관계문제 → 우울), 모델2(온라인 및 오프라인 사회적 지지 → 우울), 모델3(대인관계문제*사회적 지지 → 우울) 모두에서 .26 이상이었고, 전반적 적합지수(GOF)가 .10이상으로 적합성을 보여주었다.
온라인 사회적 지지와 우울은 유의미한 양의 상관관계(r=.16, p<.001), 오프라인 사회적 지지와 우울은 유의미한 음의 상관관계를 보였다(r=-.26, p<.001).
이상과 같이 본 연구는 대인관계문제와 우울과의 관계를 조절하는 변인으로써의 사회적 지지의 효과를 검증하기 위해 사회적 지지를 온라인 사회적 지지와 오프라인 사회적 지지로 나누어 PLS-SEM 구조모형 분석을 이용하여 분석한 결과 오프라인 사회적 지지만 조절효과가 있는 것으로 나타났으며, 조절효과 분석을 구조모형을 이용하여 분석하였기에 변수간의 상호작용 효과가 과소 추정되는 것을 예방하고 얻은 결과라는 점에서 의의가 있다.
측정모형의 타당성 검증은 잠재변수와 하위요인 간관계를 적재량(outer loading)을 통해 검증하였다. 적재량을 분석하기 전에 각 하위요인 간 다중공선성 확인을 위해 분산팽창인자(Variance Inflation Factor, VIF)를 분석한 결과 각 하위요인들의 VIF가 1.03-2.32사이로 다중공선성에 문제가 없는 것으로 나타났다. 또한, 적재량은 각 하위요인들이 자신이 속한 잠재변수에게 미치는 영향력의 상대적인 크기를 나타내므로 적재량의 크기가 클수록 하위요인이 잠재변수에 더 많은 영향을 미친다고 볼 수 있는데, 본 연구의 하위요인 적재량은 모두 .
오프라인 사회적 지지는 가족, 친구, 중요한 타인과 만나거나 통화하면서 얻는 지지를 말하며, Zimet, Dahlem, Zimet, Farley[31]이 개발한 Multidimensional Scale of Perceived Social Support(MPSS)를 신준섭, 이영분[32]이 번역한 것으로 사용하였으며, 도구는 가족, 친구, 중요한 타인 3영역에 대해 각 4문항씩 총 총 12문항으로 구성되며 5점라이커트 척도로 측정하였다. 전체 점수와 각 영역별 5점 기준의 평균평점을 제시하였으며 점수가 높을수록 오프라인 사회적 지지가 높음을 의미한다. Cronbach’s α는 도구 개발 당시 .
그 결과 고유값 1이상의 요인 2개가 추출되어 요인1에 5문항, 요인 2에 3문항이 선정되었으며 연구자들이 의논하여 요인1은 정서적지지, 요인2는 물질적 지지로 명명하여 최종 8문항의 5점 라이커트 척도의 온라인 사회적 지지 도구를 완성하였다. 전체 점수와 각 요인별 5점 만점의 평균평점을 사용하였으며 점수가 높을수록 온라인 사회적 지지가 높음을 의미한다. 2개의 요인으로 구성된 최종 도구의 총 설명변량(accumulative variance)은 82.
본 도구는 대인관계 문제를 측정하기 위해 통제지배, 자기중심성, 냉담, 사회적 억제, 비주장성, 과순응성, 자기희생, 과관여의 8개 영역 각 5문항으로 구성되어 총 40문항이며 5점 라이커트 척도로 측정하였다. 전체 점수와 영역 점수를 5점 기준의 평균평점을 제시하였으며 점수가 높을수록 대인관계문제가 많음을 의미한다. Cronbach’s α는 도구 개발 당시 .
001)로 음(-)의 유의한 영향을 미쳐 채택되었다. 즉, 대상자가 지각한 오프라인 사회적 지지가 높을수록 대인관계문제가 우울에 미치는 영향이 적은 것으로 나타났다.
021)로 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었다. 즉, 대상자가 지각한 온라인 사회적 지지가 높을수록 오히려 우울을 증가시키는 것으로 나타났다. <가설 3> ‘오프라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 오프라인 사회적 지지와 우울 간의 경로계수가 -.
26 이상으로 적합성이 높은 것으로 나타났다[Table 6]. 즉, 모델1 대인관계문제와 우울과의 관계, 모델2 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지 각각과 우울과의 관계, 모델3 대인관계 문제와 온라인 사회적 지지 상호작용, 대인관계문제와 오프라인 사회적 지지 상호작용 각각과 우울과의 관계설정이 적합함을 의미한다. 또한, 모형의 전반적인 적합도를 확인할 수 있는 전반적 적합지수(GOF)가 .

후속연구

3점(5점 기준)으로 SNS를 통해 받는 사회적 지지가 낮은 것이 우울 증가와 관련이 있을 것으로 본다. 그리고 페이스북, 인스타그램, 트위터, 카카오톡 등의 이용자들이 SNS를 이용하면 할수록 우울을 많이 느낀다는 결과[38]를 통해 생각할 때 본 연구에서 온라인 사회적 지지를 많이 받는다고 응답한 대상자들이 SNS이용률이 높았을 가능성은 있으나 본 연구에서 이를 조사하지 않았기 때문에 해석에 제한이 있다. 여자대학생은 대인관계문제를 포함한 생활스트레스가 높을 때 SNS상에서 사회적 지지를 받는 경우에 우울을 덜 경험했지만 남학생은 SNS 사회적 지지가 우울을 감소에 도움이 되지 못했는데[39] SNS 사용에 있어 여성은 남성과 달리 사회관계 중심으로 사회적 지지감을 더 얻기 때문이라고 하여[39] SNS를 주로 이용하는 목적에 따라서도 온라인을 통한 사회적 지지의 효과가 달라질 수도 있다.
둘째, 대학생의 SNS 이용률이 증가하고 있으므로 온라인 사회적 지지의 조절효과를 확인하기 위해 개인의 성격, SNS를 통한 인간관계유형 등 관련 변수 고려와 함께 SNS 이용시간, 이용목적 등을 포함해서 조사할 필요가 있다.
이처럼 SNS이용은 타인으로부터 정서적, 물질적 도움을 받을 수 있는 수단이 되기도 하지만 열등감, 우울, 낮은 자존감을 일으키거나 중독성향 등의 문제를 일으키기도 한다.본 연구에서는 SNS를 통한 사회적 지지만을 조사하였으나 추후에는 SNS 이용률이나 주요 이용 목적, 또는 부정적 영향 등을 함께 포함한 추후연구가 필요하다고 생각한다.
둘째, 본 연구는 횡단적인 조사 설계를 사용하였으므로 변수의 인과관계 해석에 주의를 요한다. 셋째, 본 연구에서 SNS를 통한 온라인 사회적 지지 측정 시에 SNS 이용시간이나 주요 이용목적, SNS를 통한 인간관계 유형 등을 함께 조사하지 않아 연구결과 해석에 제한점을 갖는다.
첫째, 간호대학생의 대인관계문제를 해결하기 위해는 오프라인 사회적 지지를 적극적으로 제공할 수 있는 방법을 개발해야 한다. 즉 대인관계문제로 어려움을 겪는 간호대학생들은 이를 솔직하게 드러내고 가족, 친구, 지인 등으로부터 도움을 받거나 정서적 교감을 나눌 수있도록 하는 환경을 조성하고 이를 위해 지원할 수 있는 지원 체계가 구축되어야 한다.
본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 일대학의 간호대학생들을 대상으로 진행되었기 때문에 연구결과의 일반화에 제한점을 갖는다. 둘째, 본 연구는 횡단적인 조사 설계를 사용하였으므로 변수의 인과관계 해석에 주의를 요한다.
즉 SNS를 통한 인간관계유형은 ‘관계유지형’(기존의 오프라인 관계가 SNS로 이어진 경우), ‘관계형성형’(SNS에서 관계가 새롭게 형성된 경우), ‘관계회복형’(끊어졌던 오프라인 관계가 SNS로 인해 회복된 경우)의 세 가지로 구분할 수 있는데, 관계유지형은 사회적 지지감을 느꼈지만 관계형성형은 지지감을 느끼지 못했다[45]. 추후에는 온라인 사회적 지지의 조절효과를 규명하기 위해서는 개인성격, SNS 인간관계의 유형 등을 조절효과 모형에 포함하는 것이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대학이란 무엇인가?	대학은 각자 다른 지역, 생활환경과 성장배경이 다른 사람들이 모이는 학습 공동체이다. 서로 다른 생활환경에서 자란 대학생들은 대학생활 적응 및 대인관계에 어려움을 느끼게 된다.
	간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 분석한 결과는 어떠한가?	0을 활용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model)을 사용하여 분석하였다. 연구결과 대인관계문제와 온라인 사회적 지지가 우울 증가에 유의미한 영향을 미쳤으며 오프라인 사회적 지지가 우울감소에 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 대인관계문제와 우울과의 관계에서 오프라인 사회적 지지만이 조절효과에 유의한 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 대인관계문제로 인한 우울 감소를 위해 오프라인 사회적 지지가 적극적으로 제공되어야 하며, 온라인 사회적 지지의 조절효과를 확인하기 위해 SNS를 통한 인간관계유형 등 관련 변수를 포함함 반복 연구를 제안한다.
	간호학과 입학 후 간호대학생은 어떠한 문제점을 호소하는가?	더욱이 간호학과에 지원한 학생들 중에는 취업의 용이성 때문에 진로에 대한 고민 없이 입학하는 경우가 많아 학교생활에 적응하지 못하며 같은 과친구들과도 친밀하게 지내지 못하는 경우가 늘고 있다[3]. 간호학과 입학 후 간호대학생은 많은 양의 학업과 실습에 대한 스트레스를 경험하며 강박증, 우울증, 대인예민증 등의 문제를 호소하게 되고, 이는 대학생활에 적응하지 못하는 원인이 된다[4]. 또한 임상실습 기간 동안에 가까운 친구들과 떨어져 지내야하며 실습 중에 만나는 다른 학생들과의 불협화음도 경험하게 된다[5].

참고문헌 (46)

https://news.unn.net/news/articleView.html?idxno187725, 2020.04.30.
http://www.fornurse.co.kr/news/articleView.html?idxno33, 2020.04.30.
최순옥, 박진경, 김상희, "간호대학생의 대학생활 적응영향요인," 한국간호교육학회, 제21권, 제2호, pp.182-189, 2015.
Y. H. Choi and M. J. Chae, "Factors associated with college life adjustment of Nursing Students," Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology, Vol.8, No.8, pp.419-432. 2018.
박미영, 김순이, "전문대 간호학생들의 첫 임상실습 체험 연구," 한국간호교육학회, 제6권, 제1호, pp.23-35, 2000.
D. A. Cole, H. S. Nolen, J. Girgus, and G. Paul, "Stress exposure and stress generation in child and adolescent depression: A latent trait-state-error approach to longitudinal analyses," J. of Abnormal Psychology, Vol.115, No.1, pp.40-51, 2006.

상세보기
고영지, "간호대학생의 의사소통 역량 강화를 위한 대인간 의사소통, 자아존중감 및 우울에 관한 연구," 학습자중심교과교육학회, 제17권, 제5호, pp.121-135, 2017.
지은선, 손미선, 심가가, "간호대학생의 봉사활동 참여동기, 인성 및 대인관계의 관계," 동서간호학연구, 제26권, 제1호, pp.100-107, 2020.
조의영, 김정애, 김지영, 김현지, 라은수, 이혜연, "간호대학생의 취업스트레스에 미치는 영향 요인," 문화기술의 융합, 제2권, 제1호, pp.35-43, 2016.

원문보기 상세보기
양경미, 방소연, 김순이, "대학생의 자살생각 영향요인," 스트레스연구, 제20권, 제1호, pp.41-50, 2012.
D. Eisenberg, S. E. Gollust, E. Golberstein, and J. L. Hefner, "Prevalence and correlates of depression, anxiety, and suicidality among university students," Am J. of Orthopsychiatry, Vol.77, No.4, pp.534-542, 2007.

상세보기
S. Cobb, "Social support as a moderator of life stress," Psychosomatic Medicine, Vol.5, No.5, pp.300-314, 1976.
박지원, 사회적 지지척도 개발을 위한 일 연구, 연세대학교, 박사학위논문, 1985.
B. Julia, R. Elke, W. B. Hans, S. Holger, and M. Jurgen, "The relationship between daily stress, social support and facebook addiction disorder," Psychiatry Research, Vol.276, pp.167-174, 2019.

상세보기
김윤화, "SNS(소셜네트워크서비스) 이용추이 및 이용행태 분석," 정보통신정책연구원, 제1권, 제11호, pp.1-7, 2018.
J. Brailovskaia, J. Margraf, and V. Kollner, "Addicted to facebook? relationship between facebook addiction disorder, duration of facebook use and narcissism in an inpatient sample," Psychiatry Res, Vol.273, pp.52-57, 2019.

상세보기
S. Roseanne, "Student nurse attitudes and behaviours when using social network sites," Stud Health Technol Inform, Vol.21, No,264, pp.1342-1346, 2019.
B. W. Kevin, R. Jenny, A. P. Nicole, R. B. Daniel, and K. Shawn, "Communication competence, social support, and depression among college students: A model of facebook and face-to-face support network influence," J. of Health Communication, Vol.18, No.1, pp.41-57, 2013.

상세보기
박영례, 장은희, "대학생의 스트레스가 우울에 미치는 영향, 사회적 지지의 조절효과를 중심으로," 성인간호학회지, 제25권, 제5호, pp.549-558, 2013.
이아라, 이혜경, "중국 내 한국인 유학생의 문화적응스트레스, 진로 스트레스, 사회적 지지가 우울에 미치는 영향," 지역사회간호학회지, 제31권, 제1호, pp.96-106, 2020.

원문보기 상세보기
김성범, "기숙사 EBD 대학생의 생활스트레스가 우울에 미치는 영향- 사회적 지지의 조절효과를 중심으로-," 특수교육재활과연구, 제58권, 제3호, pp.1-16, 2019.
W. Xingmin, C. Lin, Q. Jing, and P. Jiaxi, "Social support moderates stress effects on depression," International J. of Mental Health Systems, Vol.8, No.41, pp.1-5, 2014.

상세보기
서영석, "상담심리 연구에서 매개효과와 조절효과검증: 개념적 구분 및 자료 분석 시 고려 사항," 한국심리학회지, 제22권, 제4호, pp.1147-1168, 2010.
T. R. Hinkin, "A brief tutorial on the development of measures for use in survey questionnaires," Organizational Research Methods, Vol.1, No.1, pp.104-121, 1998.

상세보기
J. C. Anderson and D. W. Gerbing, "Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach," Psychological Bulletin, Vol.103, No.3, pp.411-423, 1988.

상세보기
L. M. Horowitz, S. E. Rosenberg, B. A. Baer, G. Ureno, and V. S. Villasenor, "Inventory of interpersonal problems: psychometric properties and clinical applications," J. of Consulting and Clinical Psychology, Vol.56, No.6, pp.885-892, 1988.
홍구표, 전혜성, "대학생의 SNS중독경향성과 대인관계문제 간의 관계: 사회적 지지의 조절효과를 중심으로," 보건사회연구, 제37권, 제1호, pp.34-67, 2017.
박승진, 최혜라, 최지혜, 김건우, 홍진표, "한글판 우울증선별도구(Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9)의 신뢰도와 타당도," Anxiety and Mood, 제6권, 제2호, pp.119-124, 2010.

원문보기 상세보기
E. A. Nick, D. A. Cole, S. J. Cho, D. K. Smith, T. G. Carter, and R. L. Zelkowitz, "The online social support scale: measure development and validation," Psychol Assess, Vol.30, No.9, pp.1127-1143, 2019.
D. F. Polit and C. T. Beck, Nursing research: generating and assessing evidence for nursing practice, Philadelphia(PA): Lippincott Williams & Wilkins, 2008.
G. D. Zimet, N. W. Dahlem, S. G. Zimet, and G. K. Farley, "The multidimensional scale of perceived social support," J. of Personality Assessment, Vol.52, pp.30-41, 1988.

상세보기
신준섭, 이영분, "사회적 지지가 실직자의 심리사회적 안녕감에 미치는 영향에 관한 연구," 한국사회복지학회, 제3권, pp.241-269, 1999.
K. K. K. Wong, "Partial least squares structural equation modeling(PLS-SEM) techniques using smartPLS," Marketing Bulletin, Vol.24, pp.1-32, 2013.
유수정, 송미령, 김은만, "간호대학생의 우울정도 및 영향요인," 한국간호교육학회지, 제20권, 제1호, pp.71-80, 2014.

원문보기 상세보기
최정원, 임정하, "대인관계에서의 부정적 경험이 대학생의 우울 증상에 미치는 영향 : 용서 성향의 조절효과를 중심으로," 한국청소년연구, 제29권, 제1호, pp.33-59, 2018.
N. Tsi, M. Clarence, M. Dave, M. Haman, T. Louise, K. Belmond, and M. Isabelle, "Determinants of depression among nursing students in Cameroon: a cross-sectional analysis," BMC Nursing, Vol.19, No.26, pp.1-6, 2020.

상세보기
A. T. Beck, N. Epstein, R. P. Harrison, and G. Emery, Development of the sociotropy-autonomy scale: A measure of personality factors in psychopathology, Unpublished manuscript, University of Pennsylvania, Philadelphia, 1983.
정소라, 현명호, "SNS 이용자의 상향비교 경험과 우울의 관계에서 열등감의 매개효과 및 자기개념 명확성의 중재효과: 페이스북을 중심으로," 한국심리학회지, 제20권, 제4호. pp.703-717, 2015.
류정미, "대인관계와 우울의 관계에 대한 사회적 지지와 자아존중감의 매개모형 검증-일반청소년을 중심으로," 문화와 예술연구, 제6권, pp.71-104, 2015.
T. J. Sinclair and R. Grieve, "Facebook as a source of social connectedness in older adults," Comput Hum Behav, Vol.66, pp.363-369, 2017.

상세보기
양인숙, 황선아, "대학생의 사회비교경향성이 자아존중감을 매개로 SNS 중독에 미치는 영향," 지역사회간호학회지, 제29권, 제3호, pp.371-381, 2018.

원문보기 상세보기
박민정, 정미영, "대학생의 소셜 네트워크 서비스 중독경향성과 우울의 관계에서 대인관계 문제의 매개효과," 지역사회간호학회지, 제30권, 제1호, pp.38-46, 2019.
F. Caterina, G. C. Teresa, B. Daniela, B. Ilaria, and G. Simnonetta, "Predicting adolescent depression: the interrelated roles of self-esteem and interpersonal stressors," J. of Front psychol, Vol.10, pp.1-6, 2019.
G. L. Kreps, "Relational communication in health care," J. of Southern Speech Communication, Vol.53, pp.344-359, 1988.

상세보기
조윤경, 백영민, 김반야, "SNS 관계망에서의 상호작용은 어떻게 사회적 지지감을 형성시키는가? 관계망유형에 따른 차이를 중심으로," 커뮤니케이션학 연구, 제22권, 제2호, pp.5-31, 2014.
전신현, "대학생들이 생활스트레스와 우울의 관계에서 소셜네트워크의 사회적 지지의 완충효과와 성별차이," 한국청소년연구, 제23권, 제4호, pp.5-25, 2012.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증