건강 관련 삶의 질의 사회인구학적 상관요인에 대한 공간분석 (A Spatial Analysis of Sociodemographic Correlates of Health Related Quality of Life)

서지정보

· 발행기관 : 한국인구학회
· 수록지 정보 : 한국인구학 / 32권 / 3호 / 1 ~ 20페이지
· 저자명 : 조동기

초록

본 연구는 지리정보시스템(GIS)과 지리적 가중 회귀(GWR)를 이용하여 건강 관련 삶의 질(HRQoL)의 사회인구학적 상관요인에 대한 공간분석을 시도한다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석과 달리, 지리적 가중 회귀분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법이다. 분석모형은 건강 관련 삶의 질을 종합적으로 측정하는 EQ-5D를 종속변수로 하고 지역의 사회인구학적 특성인 노령인구비율, 조이혼율, 병상수, 재정자주도를 독립변수로 하여 구성하였다. 종속변수는 질병관리본부에서 실시한 <지역사회건강조사>의 자료를 이용하였고, 독립변수는 통계청 온라인 DB에 수록된 지역별 자료를 이용하였다. 모형을 추정해 본 결과 전반적으로 사회적 특성보다는 노령인구비율이나 조이혼율과 같은 인구학적 특성이 건강 관련 삶의 질에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 공간적 변이를 고려하는 지역모형은 전역모형에서 드러나지 않았던 중요한 유형을 보여주는데, 노령인구비율 변수와 조이혼율 변수의 지역별 추정치를 지도상으로 살펴본 결과 변수들의 효과가 공간적 위치에 따라 차이를 보인다는 점이 확인되었다. 분석 결과는 또한 지리적 가중 회귀분석이 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시킨다는 것을 보여준다.

영어초록

This study analyzes spatial variations of sociodemographic correlates of health related quality of life (HRQoL) using Geographical Information System (GIS) and Geographically Weighted Regression (GWR). Unlike the traditional OLS regression models which assume independence of observations and homoscedasticity of errors, GWR is a spatial analysis technique which utilizes spatial information as well as attribute information. A model of HRQoL is estimated using GWR, where the EQ-5D index is the dependent, and ratio of old age, crude divorce rate, number of sickbeds per one thousand persons, and financial independence of local government are the independent. The EQ-5D index came from the Local Community Health Survey, and data for the independent variables came from National Statistical Office's online database. The results show that demographic variables such as ratio of old age and crude divorce rate are more important correlates of the HRQoL than social variables. The local model which incorporates spatial variations reveals important patterns which are not clear in the global model, showing that the effects of the independent variables are dependent on spatial locations. The results also demonstrate that GWR overcomes the problem of spatial auto-correlation and provides a better goodness-of-fit.

참고자료

· 없음