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공간가중회귀모형을 이용한 18대 대선 투표율 및 지지율과 인구사회학 변수들 간의 공간관계 분석 (Spatial Relationship Analysis between the 18th Presidential Election Turnout, Support Rates, and Demographic Variables using Geographically Weighted Regression (GWR))

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최초등록일 2025.06.18 최종저작일 2014.12
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공간가중회귀모형을 이용한 18대 대선 투표율 및 지지율과 인구사회학 변수들 간의 공간관계 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국지도학회
    · 수록지 정보 : 한국지도학회지 / 14권 / 3호 / 55 ~ 71페이지
    · 저자명 : 홍일영, 전보애, 이경주

    초록

    본 연구의 목적은 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression, GWR)을 이용하여 2012년 대선 투표율 및 지지율에 나타난 인구사회학적 변수들의 공간적 변이와 분포 특성을 살펴보는 것이다. 일반적으로 투표율 및 지지율과 관련성이 높다고 알려진 인구사회학 변수들인 연령, 교육수준 등을 독립변수로 통계청 온라인 데이터베이스를 활용하였고, 선거관리위원회의 2012년 18대 대선의 시군구별 투표율을 종속변수로 하여 보수적 성향의 그룹과 진보적 성향의 그룹간의 분포특성을 분석하였다. 모형 추정결과 2012년 선거는 투표율에 있어서 세대 및 교육수준에 따라 전반적으로 유의미한 차이가 나타나고 있지만, 지역과 지지하는 후보에 따라 공간적인 차이가 나타남을 확인하였다. 기존의 연구들이 일반회귀분석(OLS)을 이용하여 표본으로부터 모집단 전체의 특성을 추정한 것과는 달리 이 연구에서는 GWR을 이용하여 통계청 및 선거관리위원회 통계자료로부터 시군구 단위의 국지적 수준의 회귀계수를 추정함으로써 투표율에 영향을 주는 인구사회학적 변수들의 공간적 분포특성을 세부적으로 탐색할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

    영어초록

    In this study, we analyzed the spatial relationship between the 2012 presidential election turnouts, support rates, and the demographic factors using Geographically Weighted Regression (GWR). Until recently, understanding he voter behavior of election has been pursued through the traditional regression analysis with the selected sample data. On the contrary, this study investigated the 2012 election with the aggregated data at the national level using GWR with spatial variation. It is well known that the voter turnout and support rate are generally associated with demographic factors such as age and education level. Thus, we select these as the independent variables and turnout and support rate as the dependent variables. We also explore the regional variation of the model with conservative groups and progressive groups. The data for the dependent variable were acquired from the National Election Commission web site and the data for independent variables from Statistics Korea web site. The results indicated that the GWR models predicted the presidential election turnout and the each candidate's support rates better than the traditional OLS (Ordinary Least Squares) model at the goodness of fit of the model and also provided useful information regarding the spatial variation of the demographic factors such as the age and education level affecting the regional turnout rates and the each candidate's support rates.

    참고자료

    · 없음
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