[사회통계] 건강증진 행위에 대한 회귀분석

소개글

[사회통계] 건강증진 행위에 대한 회귀분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

서론
1. 연구 방향 설정 및 가정 사항
-연구 방향 및 가정 사항
- 연구 단계
-연구자의 기본 가설 및 변수로 도출한 회귀 모형-
가정 사항
<분석 결과>
<해석>
<결과 해석>
<소결론>
[step1] 기초적인 회귀 분석.
- 연구자가 제시한 기본적인 변수들로 기초적인 회귀 분석을 하다. -
[step2] 설문 데이터의 의미 파악
[step3] 무의미한 질문항 제거
[step4] 독립 변수의 분류 및 재정리
[step5] 변수들 간의 다공선성 확인 및 해결
[step6] 설문 답안 분석 및 아웃 라이어 제거
[step7] 회귀 분석
[step8] 결과 해석

본문내용

건강상태에 따라서 즉각적으로 변할 수 있는 성질의 행위가 아닌 오랜 시간동안의 경험이 축적되어 형성된 개인의 성향에 관계된 것이 많았다.
번호
질문 내용
습관
성향(성격)
1
가족과 친구에게 솔직하고 진지하게 이야기하며 대화의 문은 항상 열려 있다.
o
2
나는 가족과 친구들에게 사랑을 주고 받는다
o
3
마음이 괴로울 때 가족과 친구들로부터 충분히 위로와 도움을 받는다.
o
4
나는 30분 정도 운동을 한다(예: 달리기, 자전거타기, 속보 등)
5
나는 여가를 잘 선용하고 즐긴다.
o
6
나는 음식을 골고루 섭취 한다
o
7
나는 매일 아침식사를 한다
o
8
나는 설탕, 소금, 동물성 지방 등이 많이 포함된 음식을 즐겨먹는다
o
9
나의 체중은 표준체중 {(키 - 100)×0.9}의
10
나는 그전에 또는 현재 담배를 피운다
o
11
나는 의사에게 처방 받거나 또는 처방 받지 않은 약으로서 오용하는 약물이 있다
12
나는 커피, 콜라, 홍차를 마신다.
o
13
소주로 계산해서 나는 1주일에 마시는 양
o
14
나는 술을 마시고 운전을 한다
o
15
나는 하루에 7-9시간 잠을 잔다
16
나는 차를 타면 안전벨트를 착용 한다
o
17
작년에 크게 스트레스를 받는 일들이 있었다
o
18
나는 매사 조급하고 안달하는 성격이다
o
19
나는 경쟁적이고 공격적인 성격이다
o
20
나는 분노와 적개감을 갖고 있다
o
21
나는 긍정적으로 생각 한다
o
22
나는 매사 불안하고 초조하다
o
23
나는 매사 의욕이 없고 우울하다
o
24
내 자신의 일과 역할에 만족 한다
o
25
나는 주위 사람들과 대인관계가 좋다
o
즉 건강증진 행위 자체가 이미 어느 정도 습관이나 성향에 따라 결정되는 행위이기 때문에 건강지각척도가 원인으로 작용하여 건강 증진 행위의 변동 폭을 크게 한다고 보기는 힘들 수도 있다.
게다가 연구자가 표본으로 택한 집단이 군인 집단이고 연령층도 25세 미만과 25~29세 사이가 차지하는 비중이 73%로 표본 자체가 젊은 편이다. 따라서 건강 상태가 대체적으로 매우 좋은 편이었고 과거나 현재에 건강하지 못한 사람이 적을 뿐 아니라 건강 지각 척도에 따라 건강 증진 행위가 달라질 가능성도 줄어들게 되는 것이다.
소결론: 건강지각 척도를 요인에서 제거한다.
오히려 건강 증진 행위가 원인으로써 건강 지각 척도에 영향을 주었다는 설명이 훨씬 현실적 설명력이 높다. 즉, 평소 건강 증진 행위를 많이 할수록 건강 지각 척도가 더 좋아지는 원인- 결과가 더욱 합리적으로 보인다. 물론 이러한 분석 역시 표본 집단의 연령층이 어리고 건강이라는 변수가 선형성을 따르지 않으며 오차항의 분산이 크기에 결정계수가 높은 모형이 도출되지는 않지만, 어느 정도의 설명력을 보여준다고 할 수 있다.
Regression Analysis: pre-ex-past versus has
The regression equation is
(pre-ex-past) = 1.48 + 0.0617 has
319 cases used, 1 cases contain missing values
Predictor Coef SE Coef T P
Constant 1.4793 0.1416 10.45 0.000
has 0.061677 0.003997 15.43 0.000
S = 0.414829 R-Sq = 42.9% R-Sq(adj) = 42.7%
- 최종 결론
Regression Analysis: has versus secons, NEWERSE-cons
The regression equation is
has = 5.20 + 2.04 secons + 7.17 NEWERSE-cons
Predictor Coef SE Coef T P
Constant 5.200 2.198 2.37 0.019
secons 2.0395 0.3218 6.34 0.000
NEWERSE-cons 7.1700 0.6139 11.68 0.000
S = 4.62634 R-Sq = 37.2% R-Sq(adj) = 36.8%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 2 4012.0 2006.0 93.73 0.000
Residual Error 317 6784.7 21.4
Total 319 10796.7
has = 5.20 + 2.04 secons + 7.17 NEWERSE-cons
따라서 위의 모형이 최종적인 회귀 모형이 된다. 즉 최초 연구자로부터 주어진 데이터로 분석을 한 경우 건강증진행위를 높일 수 있는 요인은 자기 효능감 하나였다. 물론 그 안에 있어서도 여러 가지 변수 (근성, 자신감, 의욕, 절제)로 나뉘어서 설명될 수 있다. 그 외에 건강 지각 척도는 건강 증진 행위의 요인이 아닌 결과로 해석을 하였다.
건강 증진 행위의 원인이 되는 다른 요인을 살펴보기 위해서는 다른 종류의 데이터가 필요하다. 따라서 최초 연구자가 제공한 데이터를 기본으로 해서는 위의 모형까지 도출하는 것이 한계였다.
우리 조의 연구 결과는 평가 관점에 따라서 다소 논쟁을 일으킬 소지가 있음을 인정한다. 분석에 있어서 분명하게 드러나는 통계치(건강지각척도의 유의성)에 의존하기 보다는 조원들의 주관과 해석에 따라 통계적으로 명백하게 유의한 변수라도 현실적이 않다면 제거를 했기 때문이다. 게다가 결정 계수 역시 37% 정도로 그 동안 수업시간에 행했던 분석에 비해서도 결정 계수가 낮은 편이었다.
그러나 건강에 대한 문제는 그 원인과 결과가 매우 불확실하고 인간이 예측할 수 없는 요소들이 매우 많이 존재하기 때문에 완벽한 선형에 가까운 회귀 분석을 하는 것은 불가능할 것이다. 이러한 예측의 불가능성은 단지 이번 연구에만 국한되는 것이 아니라, 많은 불확실성이 존재하는 인간의 삶을 분석하는 데에는 어디든지 적용될 것이다. 즉 결정계수가 37%가 나온 것을 우리는 또 중요한 의미를 갖는 결과 값이라고 받아들였다. 지금의 결론까지 도달하는데 있어 조원들의 많은 토론과 비판을 거쳤음을 밝힌다. 또한 해석에 있어서도 직관에만 의존하기 보다는 가능한 우리의 해석을 뒷받침해줄 수 있는 데이터를 찾으려 했다는 것을 추가적으로 밝히는 바이다.

키워드

회귀분석,   통계학,   사회통계,   건강증진