본 연구의 목적은 흡연, 음주, 신체활동을 중심으로 한국 성인의 건강행태 군집을 발견하고, 인구집단별로 건강행태 군집의 분포의 차이가 있는지를 분석하며, 발견한 건강행태 군집이 다른 건강관련 행위와 상관관계가 있는지를 분석하는 것이었다. 분석에 사용한 자료는 한국 성인을 대표할 수 있는 2005년 국민건강영양조사였다. 분석에 포함된 표본은 만19세 이상의 성인 7,795명이었다. 건강행태 군집은 군집분석을 통해서 분석하였다. 인구집단별 건강행태 군집 분포의 차이는 먼저 chi-square test로 이변량 분석을 하고 다항로짓 회귀분석으로 다변량 분석을 하였다. 마지막으로 건강행태 군집별 건강관련 행위의 상관관계는 chi-square test와 로지스틱 회귀분석을 병행하였다. 연구결과 흡연군, 음주군, 운동군, 건강증진군, 수동적태도군의 다섯 가지 군집을 얻을 수 있었다. 비만 및 주관적 건강수준과의 관련성으로 타당성을 분석한 결과 발견한 건강행태 군집들은 타당한 것으로 나타났다. Split sample replication으로 신뢰도를 분석한 결과 신뢰성도 있는 것으로 나타났다. 건강행태 군집은 성, 연령, 교육수준, 가구소득, 직업 등 사회경제적 특성별로 분포가 달랐으며, 일부 만성질환의 유무별로도 다른 것으로 나타났다. 또한 흡연군, 음주군 등 건강위해 요인을 많이 갖고 있는 집단은 안전벨트 착용, 인플루엔자 백신접종, 건강검진, 미네랄 섭취, 영양표시 읽기에서도 건강증진군보다 바람직한 행태를 덜 보이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 건강행태를 개별적으로 접근하기보다는 군집으로 접근하는 것의 유용성에 대한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 흡연, 음주, 신체활동을 중심으로 한국 성인의 건강행태 군집을 발견하고, 인구집단별로 건강행태 군집의 분포의 차이가 있는지를 분석하며, 발견한 건강행태 군집이 다른 건강관련 행위와 상관관계가 있는지를 분석하는 것이었다. 분석에 사용한 자료는 한국 성인을 대표할 수 있는 2005년 국민건강영양조사였다. 분석에 포함된 표본은 만19세 이상의 성인 7,795명이었다. 건강행태 군집은 군집분석을 통해서 분석하였다. 인구집단별 건강행태 군집 분포의 차이는 먼저 chi-square test로 이변량 분석을 하고 다항로짓 회귀분석으로 다변량 분석을 하였다. 마지막으로 건강행태 군집별 건강관련 행위의 상관관계는 chi-square test와 로지스틱 회귀분석을 병행하였다. 연구결과 흡연군, 음주군, 운동군, 건강증진군, 수동적태도군의 다섯 가지 군집을 얻을 수 있었다. 비만 및 주관적 건강수준과의 관련성으로 타당성을 분석한 결과 발견한 건강행태 군집들은 타당한 것으로 나타났다. Split sample replication으로 신뢰도를 분석한 결과 신뢰성도 있는 것으로 나타났다. 건강행태 군집은 성, 연령, 교육수준, 가구소득, 직업 등 사회경제적 특성별로 분포가 달랐으며, 일부 만성질환의 유무별로도 다른 것으로 나타났다. 또한 흡연군, 음주군 등 건강위해 요인을 많이 갖고 있는 집단은 안전벨트 착용, 인플루엔자 백신접종, 건강검진, 미네랄 섭취, 영양표시 읽기에서도 건강증진군보다 바람직한 행태를 덜 보이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 건강행태를 개별적으로 접근하기보다는 군집으로 접근하는 것의 유용성에 대한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이다.
The aims of this study were to identify patterns of clustering of such health behaviors as smoking, drinking, and physical activity among Korean adults, to compare the distribution of the clusters across sub-populations, and to analyse the association between the clustering of health behaviors and o...
The aims of this study were to identify patterns of clustering of such health behaviors as smoking, drinking, and physical activity among Korean adults, to compare the distribution of the clusters across sub-populations, and to analyse the association between the clustering of health behaviors and other behavioral risk factors. The data used in the analysis was the Korea Health and Nutrition Examination Survey 2005, which was representative of the Korean population. The sample included a total of 7,795 adults aged 19 and over. Cluster analysis was used to find the pattern of clustering of smoking, drinking, and physical activity. Differences in the pattern of clustering was examined, first by bivariate chi-square test, and then by multinomial logit regression. Lastly, the association between the clusters of health behaviors and other behavioral risk factors was tested by chi-square test and logistic regression. The study identified five clusters of health behaviors: smoking group, drinking group, physically active group, health promotion group, and passive attitude group. The associations with obesity and self-rated health status showed that these groups were valid. Split sample replication also showed that the results were reliable. The distribution of the clusters varied not only across socioeconomic characteristics such as sex, age, education attainment, household income, and occupation, but also between individuals with certain chronic diseases and those without. In addition, both the smoking group and the drinking group were found to be less likely than the health promotion group to engage in preventive behaviors such as seatbelt use, influenza vaccination, health examination, etc. The result of this study can be evidence of the usefulness of the multiple health behavior approach as an alternative to the individual health behavior approach.
The aims of this study were to identify patterns of clustering of such health behaviors as smoking, drinking, and physical activity among Korean adults, to compare the distribution of the clusters across sub-populations, and to analyse the association between the clustering of health behaviors and other behavioral risk factors. The data used in the analysis was the Korea Health and Nutrition Examination Survey 2005, which was representative of the Korean population. The sample included a total of 7,795 adults aged 19 and over. Cluster analysis was used to find the pattern of clustering of smoking, drinking, and physical activity. Differences in the pattern of clustering was examined, first by bivariate chi-square test, and then by multinomial logit regression. Lastly, the association between the clusters of health behaviors and other behavioral risk factors was tested by chi-square test and logistic regression. The study identified five clusters of health behaviors: smoking group, drinking group, physically active group, health promotion group, and passive attitude group. The associations with obesity and self-rated health status showed that these groups were valid. Split sample replication also showed that the results were reliable. The distribution of the clusters varied not only across socioeconomic characteristics such as sex, age, education attainment, household income, and occupation, but also between individuals with certain chronic diseases and those without. In addition, both the smoking group and the drinking group were found to be less likely than the health promotion group to engage in preventive behaviors such as seatbelt use, influenza vaccination, health examination, etc. The result of this study can be evidence of the usefulness of the multiple health behavior approach as an alternative to the individual health behavior approach.
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