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목차
1. 경제 분야
2. 복지
3. 정치
4. 스포츠
미래 예측
* 한계
2. 복지
3. 정치
4. 스포츠
미래 예측
* 한계
본문내용
관계를 알아보았다.
상관계수를 살펴보면 gdp와 물가, gdp와 경제활동인구, 물가와 경제활동인구는 모두 0.98~0.99를 기록하며 매우 높은 수준의 상관관계를 보이고 있다. 이는 심각한 다중공선성이므로 gdp와 소비자물가지수, 경제활동인구 중 두 지표는 제거하고 한 지표만을 선택하기로 결정하였다. 그래서 실업자와의 상관계수가 가장 낮은 gdp를 채택하였으며, 최종적으로 경제를 대표하는 지표로는 실업자와 gdp를 사용하였다.
다음은 실업자와 gdp를 이용하여 다중회귀분석한 결과이다.
위의 결과에서 볼 수 있듯이 실업자와 gdp는 범죄 발생 건수에 유의미한 영향력을 끼친다. 조정된 결정계수는 0.86568이고 유의한 F 및 각 변수의 P-값도 모두 0.05이하로 도출되었다. 경제분야의 최종 회귀식은 다음과 같다
범죄발생건수 = 908526.1 + 251.5853*실업자 + 1.0223*GDP
2. 복지
복지를 대표하는 지표로는 상대빈곤율과 절대빈곤율을 선정하였다. 경제가 파이의 크기를 늘리는 개념이라면 복지는 그 파이를 어떻게 그리고 얼마나 평등하게 분배하는가의 개념이라고 착안했기 때문이다. 따라서 상대빈곤율과 절대빈곤율 모두가 범죄건수에 영향을 미칠것이라 가정했다.
그 후 우리 조는 상대빈곤율과 절대빈곤율 각각을 범죄발생건수와 관련시켜 단순회귀분석을 실시해보았다.
단순회귀분석의 결과에서 절대빈곤율은 특이한 분석결과가 나왔다. 유의한 F값과 P-값이 모두 0.05이하로 그 타당성은 입증되지만, 조정된 결정계수가 음수 값이었다. 그리고 조정된 결정계수뿐만 아니라 결정계수도 0.002로 거의 0에 가까웠다. 유의한 F값과 P-값이 모두 0.05이하여서 타당하다고 생각할 수도 있었지만, 해당 분석으 신뢰 정도를 나타내는 결정계수와 조정된 결정계수가 각각 0와 음수값이 나왔으므로, 영향을 끼치지 않는다고 판단하였다. 따라서 복지 분야의 회귀식은 상대빈곤율만을 적용하여 도출하였고 그 식은 아래와 같다.
범죄발생건수 = 1268252 + 58112.6*상대빈곤율
3. 정치
우리 조는 정치 분야에서 정치적 안정도와 집권당의 정치성향이 범죄율에 영향을 끼친다고 가정하였다. 하지만 정치적 안정도라는 독립적인 지표는 찾을 수 없었다. 따라서 집회가 빈번하게 일어날수록 정치적 안정도가 낮다는 가정 아래에 집회발생건수를 정치적 안정도를 대표하는 지표로 사용하였다. 그리고 정권의 성향, 즉 보수 혹은 진보의 성향이 범죄에 영향을 미친다고 가정하여 정권의 성향을 더미변수로 지정한 후 (보수=0, 진보=1), 회귀분석을 실시해 보았다.
아래의 결과에서 알 수 있듯이 집회발생건수는 범죄발생건수에 유의미한 영향력을 끼치는 독립변수로 인정할 수 있으나, d1의 P-값은 0.05를 넘어버림으로써 그 의미가 없다고 판단되었다. 따라서 정치 분야에서의 회귀식은 다음과 같다.
범죄발생건수 = 992248.6 + 68.77766*집회발생건수
4. 스포츠
앞서 언급했던 것처럼 세계적인 스포츠 행사가 -월드컵이나 올림픽 등- 우리나라에 자주 열릴수록 국민들의 단결력이 높아져 범죄율이 낮아진다고 가정하였다. 이에 따라 역대 세계 스포츠 개최 국가를 조사하고, 그 중 우리나라가 개최한 대회를 추려보았다. 그 후 우리가 판단하여 국민의 단결력에 영향을 주는 정도를 1~10의 점수를 매겨, 매 해의 점수를 산출해 보았다.
이를 바탕으로 회귀분석을 실시한 결과, 스포츠 대회는 무의미한 독립변수라 판단되었다. 따라서 스포츠 분야에서는 회귀식을 도출해 낼 수 없었다.
미래 예측
앞서 언급했듯이 범죄 발생 건수는 계속 증가하는 양상을 보이고 있다. 하지만 경제, 복지, 정치 각각의 변수들을 고려했을 때, 범죄 발생을 그 예상치보다 줄일 수 있다. 그래서 우리는 각 영역별 지표가 40% 낮춰진 상황을 가정해 보았다. 다음은 각 영역별로 채택된 지표를 추세분석을 이용하여 예측한 후 범죄발생건수를 예상한 것(회귀식 이용)과 추세분석으로 예측한 지표에 0.6을 곱한 후 (40% 낮춰진 상황) 이를 반영하여 범죄발생건수를 예측한 것을 비교해 보았다.
* 한계
- 계량화에서 발생하는 문제
범죄에는 그 경중이 있다. 살인죄와 절도죄는 그 죄질과 형량 및 사회적 거부감 등에서 차이가 있다. 이처럼 범죄는 각 유형별로 경중이 있는데 이를 고려하지 않고 살인죄도 범죄 1건, 절도죄도 범죄 1건으로 처리해 그 경중이 무시되었다. 이러한 문제점은 계량화에서 발생하는 문제점으로 조사 과정에서 많은 고민을 했으나, 해결하지 못하였다
상관계수를 살펴보면 gdp와 물가, gdp와 경제활동인구, 물가와 경제활동인구는 모두 0.98~0.99를 기록하며 매우 높은 수준의 상관관계를 보이고 있다. 이는 심각한 다중공선성이므로 gdp와 소비자물가지수, 경제활동인구 중 두 지표는 제거하고 한 지표만을 선택하기로 결정하였다. 그래서 실업자와의 상관계수가 가장 낮은 gdp를 채택하였으며, 최종적으로 경제를 대표하는 지표로는 실업자와 gdp를 사용하였다.
다음은 실업자와 gdp를 이용하여 다중회귀분석한 결과이다.
위의 결과에서 볼 수 있듯이 실업자와 gdp는 범죄 발생 건수에 유의미한 영향력을 끼친다. 조정된 결정계수는 0.86568이고 유의한 F 및 각 변수의 P-값도 모두 0.05이하로 도출되었다. 경제분야의 최종 회귀식은 다음과 같다
범죄발생건수 = 908526.1 + 251.5853*실업자 + 1.0223*GDP
2. 복지
복지를 대표하는 지표로는 상대빈곤율과 절대빈곤율을 선정하였다. 경제가 파이의 크기를 늘리는 개념이라면 복지는 그 파이를 어떻게 그리고 얼마나 평등하게 분배하는가의 개념이라고 착안했기 때문이다. 따라서 상대빈곤율과 절대빈곤율 모두가 범죄건수에 영향을 미칠것이라 가정했다.
그 후 우리 조는 상대빈곤율과 절대빈곤율 각각을 범죄발생건수와 관련시켜 단순회귀분석을 실시해보았다.
단순회귀분석의 결과에서 절대빈곤율은 특이한 분석결과가 나왔다. 유의한 F값과 P-값이 모두 0.05이하로 그 타당성은 입증되지만, 조정된 결정계수가 음수 값이었다. 그리고 조정된 결정계수뿐만 아니라 결정계수도 0.002로 거의 0에 가까웠다. 유의한 F값과 P-값이 모두 0.05이하여서 타당하다고 생각할 수도 있었지만, 해당 분석으 신뢰 정도를 나타내는 결정계수와 조정된 결정계수가 각각 0와 음수값이 나왔으므로, 영향을 끼치지 않는다고 판단하였다. 따라서 복지 분야의 회귀식은 상대빈곤율만을 적용하여 도출하였고 그 식은 아래와 같다.
범죄발생건수 = 1268252 + 58112.6*상대빈곤율
3. 정치
우리 조는 정치 분야에서 정치적 안정도와 집권당의 정치성향이 범죄율에 영향을 끼친다고 가정하였다. 하지만 정치적 안정도라는 독립적인 지표는 찾을 수 없었다. 따라서 집회가 빈번하게 일어날수록 정치적 안정도가 낮다는 가정 아래에 집회발생건수를 정치적 안정도를 대표하는 지표로 사용하였다. 그리고 정권의 성향, 즉 보수 혹은 진보의 성향이 범죄에 영향을 미친다고 가정하여 정권의 성향을 더미변수로 지정한 후 (보수=0, 진보=1), 회귀분석을 실시해 보았다.
아래의 결과에서 알 수 있듯이 집회발생건수는 범죄발생건수에 유의미한 영향력을 끼치는 독립변수로 인정할 수 있으나, d1의 P-값은 0.05를 넘어버림으로써 그 의미가 없다고 판단되었다. 따라서 정치 분야에서의 회귀식은 다음과 같다.
범죄발생건수 = 992248.6 + 68.77766*집회발생건수
4. 스포츠
앞서 언급했던 것처럼 세계적인 스포츠 행사가 -월드컵이나 올림픽 등- 우리나라에 자주 열릴수록 국민들의 단결력이 높아져 범죄율이 낮아진다고 가정하였다. 이에 따라 역대 세계 스포츠 개최 국가를 조사하고, 그 중 우리나라가 개최한 대회를 추려보았다. 그 후 우리가 판단하여 국민의 단결력에 영향을 주는 정도를 1~10의 점수를 매겨, 매 해의 점수를 산출해 보았다.
이를 바탕으로 회귀분석을 실시한 결과, 스포츠 대회는 무의미한 독립변수라 판단되었다. 따라서 스포츠 분야에서는 회귀식을 도출해 낼 수 없었다.
미래 예측
앞서 언급했듯이 범죄 발생 건수는 계속 증가하는 양상을 보이고 있다. 하지만 경제, 복지, 정치 각각의 변수들을 고려했을 때, 범죄 발생을 그 예상치보다 줄일 수 있다. 그래서 우리는 각 영역별 지표가 40% 낮춰진 상황을 가정해 보았다. 다음은 각 영역별로 채택된 지표를 추세분석을 이용하여 예측한 후 범죄발생건수를 예상한 것(회귀식 이용)과 추세분석으로 예측한 지표에 0.6을 곱한 후 (40% 낮춰진 상황) 이를 반영하여 범죄발생건수를 예측한 것을 비교해 보았다.
* 한계
- 계량화에서 발생하는 문제
범죄에는 그 경중이 있다. 살인죄와 절도죄는 그 죄질과 형량 및 사회적 거부감 등에서 차이가 있다. 이처럼 범죄는 각 유형별로 경중이 있는데 이를 고려하지 않고 살인죄도 범죄 1건, 절도죄도 범죄 1건으로 처리해 그 경중이 무시되었다. 이러한 문제점은 계량화에서 발생하는 문제점으로 조사 과정에서 많은 고민을 했으나, 해결하지 못하였다
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- 등록일2012.04.24
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