#1.1 Theasis review LCA

Reference : 패널자료와 LCA기법을 이용한 청소년 비행패턴 예측, 송한이, 이화여대, 2011

abstract

• 이를 바탕으로 본 연구는 청소년의 음주율과 흡연율이 비행행동에 얼마나 영향을 주는지에 대한 연구를 실시
• 본 연구에서는 2003년부터 2007년까지 추적 조사한 청소년 패널자료를 이용
• 청소년 패널자료를 토대로 청소년의 흡연율과 음주율이 시간에 따라서 어떠한 변화 형태를 나타내는지 검증
• 그 변화의 형태가 비슷한 청소년들을 잠재범주분석(LCA)기법을 이용하여 범주를 나눈 뒤,각 범주별로 특성을 파악
• LCA기법을 사용하여 청소년들의 음주패턴과 흡연패턴 범주를 5개로 나눈 후 각 범주별로 비행행동,폭력행동과 같은 위험행동에 미치는 영향을 확인
• 그 결과 청소년들의 음주율과 흡연율이 비행성에 영향을 끼치는 것으로 나타남
• 음주율과 흡연율이 높을수록 비행행동,폭력행동을 할 확률이 높았으며,사이버 비행행동 역시 음주율과 흡연율에 영향을 받는 것으로 나타남
• 음주율과 흡연율 외에 부모님의 소득수준,부모님과의 동거여부,성별을 변수로 하여 로지스틱 회귀 모형에 적용시켜 청소년의 비행행동,폭력행동 성경험에 유의한 변수들을 확인
• 그 결과 음주패턴과 흡연패턴으로 나눈 범주만이 유의한 변수로 나타남
• 이를 통해서 청소년의 음주율과 흡연율에 따라서 청소년들이 저지르는 비행행동,폭력행동,성경험에 대한 확률이 높아지는 것을 확인

자료정리와 기술통계량

1. 변수 설명

• 설명변수 : 흡연,음주의 패턴을 토대로 LCA모형을 이용하여 나눈 범주로
  • 부모의 교육수준
  • 부모의 소득수준
  • 부모와 동거여부
  • 부모의 생존여부

첫 번째,흡연여부에 관해서 (1)“지난 1년간 술을 마셔본 적이 있는가?”;(2)“지난 1년간 담배를 펴본 적이 있는가?”;라는 질문
두 번째,음주여부에 관한 설문 내용은 (1)“지난 1년간 술을 마셔본 적이 있는가?”(2)“지난 1년간 담배를 펴본 적이 있는가?”
두 질문의 공통적인 대답으로는 0=“한 번도 경험이 없다”;1=“한 번 이라도 경험이 있다”로 대답
반응변수로는 폭력행동,비행행동,성경험,인터넷 언어폭력,인터넷 불법 다운로드, 인터넷 사기

첫 번째,폭력행동 변수는 때리기,패싸움,놀리기,조롱하기,왕따 시키기,협박하기, 성폭행,성희롱에 관한 문항을 묶었다.
폭력행동 설문에 대한 답변은 0=“지난 1년간 위의 항목 중에 단 한 가지도 하지 않은 경우”;1=“지난 1년간 위의 항목 중에 하나
라도 한 번 이상 한 경우”로 대답
두 번째,비행행동 변수는 무단결석,가출,갈취,훔치기 같은 행동을 묶었다.비행행동에 관련된 설문의 답변은 0=“지난 1년간 단 한 번도 하지 않은 경우”;1=“지난 1년간 단 한번 이라도 한 경우”라고 대답

세 번째,성경험 변수는 성 관계 여부와 원조교제 경험을 묶었다.성 경험에 설문내용에 관한 답변은 0=“지난 1년간 성 관계,원조교제의 경험이 단 한 번도 없다”;1=" 지난 1년간 성 관계,원조교제의 경험이 한 번이라도 있다“로 대답 등등

2. 기술통계량

• <표 1>을 보면 중학교 2학년이 되기 전에 흡연을 경험한 남학생의 경우 12.87%, 여학생의 경우 13.69%
• <표 2>에서 흡연율에 관한 남학생과 여학생의 차이를 보면,중2와 중3때는 차이가 없지만 고등학생이 되면 차이가 나는 것을 확인
• 특히 고등학교 3학년이 되었을 때 흡연율은 남학생의 경우 22.05%,여학생의 경우 7.58%로 많은 차이를 보이고 있다.
• <그림 1>을 보면 흡연율의 경우 남학생은 시간이 지남에 따라 증가하는 것을 확인
• <그림 1>을 보면 음주율은 남 학생과 여학생 모두 시간이 지남에 따라 증가하는 것을 확인

• <그림 1>을 보면 미성년자의 음주와 흡연의 경험이 상당히 어린 나이에 시작되고, 흡연율과 음주율이 높은 것을 확인
• <표 3>를 보면 부모의 소득이 226만 원 이상이고 370만 원 이하인 2번째 그룹에속하는 경우가 남자는 약 50% 여자는 약 48%로 가장 높게 나타났다. 이는 중산층의 가정의 청소년들이 조사대상의 반 정도를 차지한다고 할 수 있다.
• 부모님의 생존 여부와 동거여부는 너무도 극심한 차이를 보여주고 있다.
• 남·여 모두 부모님 중에서 한분이라도 사망 할 경우에 속하는 경우가 10%도 채 되지 않는다.
• 부모님과의 동거 여부의 경우 부모님과 같이 살고 있지 않은 남·여 학생이 5% 정도 밖에 되지 않는다.

• LCA기법을 통하여 몇 개의 범주로 나눌 것인지에 대한 결정하기 위해 SAS 사용
• procLCA & procLTA Users'Guide 모형에 가장 적합한 범주의 개수를 찾기 위해서 범주의 수를 2부터 한 수준씩 높여가며 프로그램에 적용
• 이때에 우리가 범주의 개수를 선택함에 있어서 영향을 주는 것은 AIC,BIC, 로그우도값 등이 있음
• <표 7>을 보면 BIC를 제외한 다른 요소들은 class의 수가 늘어날수록 값이 작아지는 것을 볼 수 있음
• BIC의 경우 감소하다가 증가하는 추세를 보임 그러므로 본 논문에서는 BIC값을 기준으로 범주를 나눔
• <표 7>를 보면 범주의 개수가 5개일 때의 BIC 값이 가장 작은 것을 확인 할 수 있음.
• 다음으로는 BIC 값을 근거로 하여 구한 범주의 개수에 대한 각각의 학생들이 5개의 범주에 할당되는 사후확률 값을 구한다.
• 1명의 학생 당 5개 범주에 속할 사후확률 값을 이용해서,사후확률 값이 1에 가까운 범주에 할당한다.
• 예를 들어 5개의 사후확률값 중에서 3번째의 값이 가장 크다면 이 학생은 범주3에 속하는 것이다.
• 이렇게 범주를 할당한 뒤,같은 범주에 속하는 값들의 평균값을 구한다.
• 이런 과정을 거쳐 구한 행렬 값을 나타낸 것이 <표 8>이다.
• <표 8>의 대각 행렬 원소의 값을 보면 다른 행의 값들과 비교하여 가장 큰 것을 확인 할 수 있다.
• 이는 모든 학생들이 적합한 범주에 할당되었다는 것을 의미한다.
• 또한 대각행렬 값을 제외한 나머지 행들의 값이 0에 가깝게 나타났다.이는 각 범주의 구별이 정확하고,범주별 특성을 파악하기에 적합하게 범주가 나누어졌다는 것을 의미한다.
• 남·여 차이를 둔 모형과 남·여 차이를 두지 않은 모형의 BIC값은 각각 2251,2070으로 남·여 차이를 두지 않은 모형의 값이 더 작음을 확인
• BIC값이 더 작은 모형일수록 적합한 모형이기 때문에,BIC의 값을 근거로 본 연구에서는 남학생과 여학생의 차이가 없다는 가정 하에 모형을 선택
• <그림 2>를 보면 범주 별로 남자와 여자의 흡연과 음주의 패턴이 차이가 없다는 것을 알 수 있음
• 흡연패턴의 경우 5개의 범주 모두 남학생과 여학생의 그래프 변화가 거의 일치
• 음주패턴의 경우 약간의 차이는 있지만,학년이 달라지면서 변화하는 그래프의 패턴이 비슷한 것을 확인
• 즉,남학생과 여학생의 차이를 두지 않은 모형을 선택한 것이 적합

• <표 9>을 보면 45%의 학생들이 범주1에 속하고,범주2에는 26%, 범주3에는 약 16%학생들이 있음
• 범주4와 범주5는 흡연율과 음주율이 매우 높은 학생들이다.각각 약 6%의 학생들이 포함되어져 있음
• <표 9>의 5개의 범주별로 시간흐름에 따른 흡연과 음주의 패턴을 보면 ,범주1은 흡연도 하지 않고,음주역시 하지 않는 학생
• 범주2의 경우 흡연은 하지 않지만,고등학생이 되어서 50%이상의 학생들이 음주를 하는 그룹
• 범주3의 학생들은 흡연율의 경우 시작은 빠르지만 시간이 갈수록 감소하고,음주율 역시 시간이 지남에 따라 감소하는 추세를 보이는 그룹
• 범주4는 학년이 높아질수록 흡연을 많이 하고,음주역시 많이 하는 학생
• 범주5는 흡연율과 음주율 모두 다른 범주에 비해 눈에 띄게 높고,시간이 지나도 여전히 높은 흡연율과 음주율을 보이고 있음
• <그림 3>을 보면 범주2의 흡연패턴과 음주패턴이 눈에 띄게 다르다는 것을 알 수 있으며, 이는 범주2는 범주1과 비교해 보았을 때,흡연패턴은 비슷하지만 음주의 여부에 따라 범주가 달라졌다는 것을 의미

청소년 비행성 예측

• 본 연구는 청소년 패널자료를 토대로 청소년의 흡연율과 음주율이 시간에 따라서 어떠한 변화 형태를 나타내는지 검증하고,그 변화의 형태가 비슷한 범주를 LCA기법을 이용하여 5개로 나눔
• 범주 변수와 함께 부모님과의 동거여부,부모님의 생존여부,부모님의 소득수준,성별을 변수로 로지스틱 회귀모형에 적용시켜 청소년들의 비행성,폭력성과 같은 위험행동에 미치는 유의한 변수를 알아봄
• 학생들의 비행행동,폭력행동,성경험,인터넷 사기,불법다운로드,인터넷 언어폭력에 관해서 로지스틱 회귀모형을 통해 오즈비와 변수들의 유의성을 구함
• 비행행동 모형을 유일하게 범주변수만 유의한 변수로 나타났다.흡연율과 음주율이 가장 낮은 범주 1에 비해서 범주2에 속하는 학생들이 비행행동을 저지를 오즈비가 무려 15배나 높게 나왔다.
• 또한 범주3과 범주4에 속하는 학생들은 약 3배,범주5에 속하는 학생들은 16배의 오즈비를 보이고 있다.
• 폭력행동에 관해 유의한 변수는 성별,범주,부모님의 소득으로 나타났다.폭력행동을 저지를 확률은 여학생에 비해 남학생이 약 2배 정도 높으며,부모님의 소득수준이 중위층에 속하는 학생들보다 상위층에 속하는 학생들이 약 1.4배 정도 높게 나타났다.

결론

• 본 연구에서는 청소년의 음주율과 흡연율이 비행행동,폭력행동,성 겸험에 미치는 영향을 통계적으로 검증하고자 함
• LCA기법을 사용하여 음주와 흡연 패턴이 비슷한 청소년들을 묶어 5개의 범주로 구별함
• LCA기법은 눈에 보이지 않는 행동의 패턴을 구별해 낼 수 있으며,이를 통해서 각 범주의 특성을 파악 할 수 있음
• 청소년들의 비행행동,폭력행동,성 경험을 예측하고자 LCA로 구한 5개의 범주를 비롯하여 부모님의 소득수준,부모님과의 동거여부,성별을 변수로 하여 4개의 변수 중 유의한 변수를 찾기 위해 로지스틱 회귀 모형에 적용
• 또한 오즈비를 통해서 정확한 분석을 해 보았다.
• 분석결과 청소년의 비행행동,폭력행동,성경험에 청소년들의 음주율과 흡연율이 유의한 변수라는 것을 확인
• 음주율과 흡연율이 낮은 범주에 속하는 청소년들에 비해 음주율과 흡연율이 높은 범주에 속하는 청소년들이 16배 정도 높게 비행 행동을 하는 것이 나타남
• 폭력행동은 12배,성 경험은 6배가 더 높게 나타남
• 사이버 비행행위 역시 음주율과 흡연율이 영향을 주는 것으로 나타남
• 음주율과 흡연율이 낮은 범주에 속하는 청소년들에 비해 음주율과 흡연율이 높은 범주에 속하는 청소년들이 2배 정도 높게 사이버 비행행동을 하는 것이 나타남.