의사결정나무 분석에 기반을 둔 독거노인의 활동적 노화 예측모형: 전기 및 후기 노인의 비교를 중심으로 (A Model for Predicting Active Aging in Young-Old and Old-Old Adults Living Alone Using Decision Tree Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국엔터테인먼트산업학회
· 수록지 정보 : 한국엔터테인먼트산업학회논문지 / 19권 / 1호 / 309 ~ 320페이지
· 저자명 : 노미영

초록

본 연구의 목적은 전기 독거노인과 후기 독거노인을 대상으로 활동적 노화에 영향을 미치는 예측요인을 검증하는 것이다. 이에 2020년 전국 노인실태조사에 참여한 65세 이상 노인 중 자료에 결측치가 없는 전기 독거노인 1,487명, 후기 독거노인 1,630명, 총 3,117명의 데이터를 분석에 사용하였다. 전후기 독거노인의 활동적 노화에 영향을 미치는 예측요인을 규명하기 위하여 로지스틱 회귀분석과 예측변인 간 구조적 관계를 살펴보기 위하여 의사결정나무 분석을 실시하였다.
연구결과, 첫째, 로지스틱 회귀분석 결과, 전후기 독거노인의 활동적 노화에 영향을 미치는 공통요인은 경제상태, 디지털 리터러시, 사회적 관계망, 건강상태로 나타났다. 둘째, 의사결정나무 분석 결과, 전기 독거노인은 디지털 리터러시가 높고 소득 상위집단의 활동적 노화가 76.4%로 가장 높게 예측되었고, 후기 독거노인은 인지기능장애가 없고 건강상태가 좋으며 사회적 관계망이 높은 집단의 활동적 노화가 41.7%로 가장 높게 예측되어 연령별 차이를 보였다. 이러한 결과를 토대로 독거노인의 연령별 활동적 노화 향상을 위한 정책 및 실천적 제언을 제시하였다.

영어초록

The purpose of this study was to examine predictors of active aging in young-old and old-old adults living alone using decision tree analysis. Data from 1,487 young-old adults living alone and 1,630 old-old adults living alone aged 65 and older who participated in the 2020 National Survey of the Elderly were used for the analysis. Data analysis was performed using Logistic regression and decision tree analysis. The results showed that, first, economic status, digital literacy, social network, and subjective health status were the common factors affecting active aging in both the young-old and the old-old elderly living alone. Second, active aging was most likely to be predicted by those with high digital literacy and higher income(76.4%) in the young-old living alone, while to be predicted by those with no cognitive dysfunction, good health, and high social networks(41.7%) in the old-old living alone, showing differences by age. Based on these results, policy and practical suggestions were made to improve active aging by age for the elderly living alone.

참고자료

· 없음