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그룹구성원

제 11조 그룹구성원

그룹과제: 가설 만들기

Group Assignment Week9

9주차 그룹과제

Group Discussion(12조 가설 분석)

참여인원 : 장승진, 안동신, 박상현

종류변인이어야 하는데 숫자변인으로 한 경우

주제 1
Factorial ANOVA의 독립변인인 '네티즌 리뷰 수'와 '개봉 스크린 수'

그 밖에 문제가 있다고 생각하는 경우

주제 1, 주제 2
Regression 부분. 먼저 주제 1은 영화의 흥행정도에 영향을 미치는 독립변인 X 한 가지를 선택하여 가설을 세우는 것이기에 종속변인이 영화의 흥행정도(관객 수)가 되어야 한다고 생각한다. 그렇지만, 여기에서는 그렇게 설정하지 않고 있으므로 잘못된 것으로 판단된다. 주제 2도 마찬가지로 IPTV나 Cable TV 비용 지불 후 이용 정도가 종속 변인으로 지정되어 이에 영향을 주는 독립변인 하나만을 지정하여 가설을 세워야 한다고 판단된다.

그룹과제

Group Assignment Week10

관심사에 대한 소개, 설명과 정리(연구현황을 포함하는)

한국 사회의 지난 70년대 이후 사회적으로 급속히 진행된 산업화와 도시화는 사회경제적 구조뿐만 아니라 사람들의 의식 구조에도 큰 영향을 미쳤습니다. 의식의 변화는 가족구조와 기능, 가족관계에서도 나타났는데 이러한 변화 가운데는 부부관계에서의 민주적 수평적 의식의 확대, 기혼 여성의 사회 참여율 증대, 가족 구성원 개개인의 자아성취 욕구 고취 등 긍정적인 요소들이 많이 있습니다. 그러나 사회구조와 의식의 진보적 변화는 다양한 사회적 문제들을 양산하기도 하였습니다. 특히 이혼은 가족해체의 전형적인 양상으로써 통계청에 따르면, 2015년 이혼건수는 약 109,200건으로 1970년의 11,600건에 비해 약 10배로 늘어 현재 결혼률 대 이혼율은 1:3에 달하는 실정입니다. 지금까지 한국사회에서 이혼을 주제로 다룬 연구는 그리 많지 않았습니다. 선행 연구들은 주로 이혼 후의 적응 과정에 초점을 맞추어 치료나 상담 혹은 이혼 감소를 위한 개인적, 제도적 차원의 해결책을 제시해왔습니다. 이렇게 급증하고 있는 이혼문제에 대한 다양한 원인과 상관을 분석해 이혼율에 영향을 끼치는 다양한 사회학적 요인들에 대해서 알아보고자 하였습니다.

관심사와 관련된 가설 도출 및 설명(이유)

T-TEST(1)

가설 : 여성의 경제활동 참여 여부는 이혼율에 영향을 미칠 것이다.

여성의 경제활동 참여 여부는 이혼율에 영향을 줄 것이라고 생각했습니다. 이주홍의 ‘한국사회의 이혼율 증가에 관한 연구’에서는 한국 이혼율의 큰 증가원인으로 여성의 경제활동 참여율 증가라는 연구결과가 있지만, 반면, 여성의 취업이 이혼에 미치는 영향을 조사한 다른 선행연구들은 일관성 없는 결과를 제시하고 있습니다. 여성의 경제활동의 기회가 증가한 오늘날, 여성의 경제활동 참여 여부는 이혼율에 영향력이 있을까 관심이 생겨 위와 같은 가설을 도출하게 되었습니다.

F-TEST(1)

가설 : 부부의 신앙은 이혼율에 영향을 미칠 것이다.

각 종교는 사람의 관계에 대해 각기 다른 입장을 지니고 있습니다. 이러한 다양한 이해는 개인이 이혼에 대해 생각하는 것에 영향을 끼칠 것이라고 생각했습니다. 관련 자료를 찾아본 결과, 실제로 카톨릭이 개신교보다 이혼율이 낮다는 연구결과가 있습니다.(Glenn and Suspanic, 1984) 다양한 종교 간의, 또한 종교가 없는 경우에 따른 이혼율은 차이가 있을까 관심이 생겨 위와 같은 가설을 세워보게 되었습니다.

Factorial ANOVA(1)

가설 : 종교의 유무와 부부간의 긴장도는 이혼율에 영향을 미칠 것이다.

이무영의 ‘이혼 결정과정에 영향을 미치는 요인 분석’에서는 개인특성변인 중 종교, 가족특성변인 중 부부사이의 긴장도가 이혼의향에 미치는 영향에 대해 분석을 하였는데, 이혼 발생은 종교가 없는 경우, 부부간의 긴장도가 높은 경우 이혼발생이 높은 것으로 나타났습니다. 종교의 유무와 부부간의 긴장도 사이의 상호작용도 어떤 영향을 줄 것이라 생각하여 위와 같은 가설을 세워보게 되었습니다.

Regression(1)

가설 : 자신의 형제자매 수는 이혼율에 영향을 미칠 것이다.

자신의 형제자매의 수는 이혼에 영향을 줄 것이라고 생각했습니다. 이무영의 ‘이혼 결정과정에 영향을 미치는 요인 분석’에서는 가족특성(가구소득, 자녀수, 결혼 년 수, 부부사이의 긴장도)이 이혼의향에 미치는 영향에 대해 분석을 하였는데, 이 중 자녀수는 이혼의향에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다. 이런 결과를 토대로 생각해보았을 때, 자녀의 수가 아닌 자신의 형제자매의 수가 이혼율과 상관관계가 있을지에 관심이 생겨 위와 같은 가설을 세워보게 되었습니다.

Multiple regression(1)

가설 : 자녀의 수와 자녀의 성비는 이혼율에 영향을 미칠 것이다.

자녀의 수와 자녀의 성비는 이혼율에 영향을 줄 것이라고 생각했습니다. 특히나 자녀의 수와 그 성별 분포의 상호작용에 주목했습니다. 정창무의 ‘이혼율에 영향을 주는 사회경제적 변인연구’에서는 구텐탁과 시코드(Gutentag and Secord, 1983)의 ‘남녀성비는 이혼율에 영향을 미친다.’의 관점을 조명하고 있는데, 기본적으로 남성들이 바람기가 있다고 가정하고, 여성들은 남성보다 더 안정 희구적어서 남성에 비해 여성이 적은 사회에서는 여성의 가치가 높아져 이혼율이 낮아진다고 보고 있습니다. 이러한 성비의 관점을 자녀에도 접목시켜보면 어떨까 하여 위와 같은 가설을 세워보게 되었습니다.

<참고 논문>

- 정창무(2008). 이혼율에 영향을 주는 사회경제적 변인연구. 국토계획, 43(3), 81-90.

- 이무영(2003). 이혼 결정과정에 영향을 미치는 요인 분석. 40-46.

- 이주홍(2002). 한국사회의 이혼율 증가에 관한 연구. 50~51

- 이명신(2005). 이혼사유별 이혼의향에 영향을 미치는 요인. 11

Group Assignment Week12

분석할 데이터에 대한 설명(이상적인 상황과 어려울 시 차선책)

저희 조의 관심사인 이혼에 대한 가설의 조사대상자는 결혼한 대한민국 남성과 여성입니다. 모집단에서 데이터를 얻기 위한 샘플을 추출할 때에는 현재 결혼한 상태인 남성과 여성의 Sampling Frame을 토대로 Systematic Random Sampling을 합니다. 이때, 의식하지 못한 편파적 요인인 주기성으로 인해 편견이나 경향성을 가진 표본이 추출되지 않도록 Sampling Frame을 무작위로 뒤섞어서 사용합니다. 이상적인 상황으로 종속변인인 이혼에 대해 살펴보기 위해서는 원래는 충분한 이혼경험이 있는 조사대상자를 토대로 이혼과 관련이 있다고 추정되는 요인들이 이혼 원인이었는지 그 여부를 물어야 하는데, 실제로 이는 원인으로 선택되지 않은 요인들, 그리고 추정되는 요인들 사이의 상호작용이 이혼과 관련이 있는지 그 관계성 판단에는 어려워 적합하지 않습니다. 그래서 이에 대한 차선책으로, 현재 결혼 상태의 남성과 여성을 대상으로 이혼의사에 관련된 문항을 만든 설문(Survey)을 통해 그 이혼 의향을 묻고, 그에 따른 척도를 알맞게 구성하여 얻은 데이터를 통한 분석을 시도합니다.

가설의 변인과 측정 방법

설문(Survey) - 결혼한 남성과 여성을 대상으로 조사

T-TEST(1)

가설 : 여성의 경제활동 참여 여부는 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

독립변인인 여성의 경제활동 참여 여부는 1~3번 항목을 통해 현재 여성이 직장생활을 하고 있는 집단과 그렇지 않은 집단의 두 집단으로 나누고, 9번 문항들의 점수를 합하여 각 집단의 이혼 의향 정도를 통해 데이터를 얻습니다. 그리고 이를 바탕으로, T-test를 하여 가설의 적합성 판단을 할 수 있습니다.

F-TEST(1)

가설 : 개인의 신앙은 이혼에 영향을 미칠 것이다.

(‘부부의 신앙’에서 ‘개인의 신앙’으로 변경, 변경이유는 아래의 설명에 기재)

설명 :

종교는 가지 수가 많기 때문에, 대한민국에서 가장 높은 비율을 차지하고 있는 불교, 기독교, 천주교를 중심으로 분석합니다. 4번 문항을 통해 설문자의 종교를 파악하고, 9번 문항들의 점수를 합하여, 각 집단의 이혼 의향 정도의 데이터를 얻습니다. 따라서 이에 따른 F-test를 할 시에 처치는 5가지의 treatment가 만들어지게 됩니다. 그래서 이를 통해 얻은 데이터를 바탕으로 F-test를 하여 가설 적합성을 판단합니다. 독립변인은 기존의 것은 의미가 명확하지 않아 의도 전달이 부족한 것으로 보고 수정하였습니다.

Factorial ANOVA(1)

가설 : 종교의 유무와 부부간의 긴장도는 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

4번 문항을 통해 종교의 있고 없음을 파악하고, 5번 문항을 통해 배우자에 대한 긴장의 높고 낮음을 파악합니다. 그리고 9번 문항들의 점수를 합하여, 각 집단의 이혼 의향 정도의 데이터를 얻습니다. 이를 통해 Factorial ANOVA를 합니다. .

Regression(1)

가설 : 배우자의 형제자매 수는 이혼에 영향을 미칠 것이다.

(‘자신의 형제자매 수’에서 ‘배우자의 형제자매 수’로 변경, 변경이유는 아래의 설명에 기재)

설명 :

자신의 형제자매 수 보다는 배우자의 형제자매 수가 그 영향성이 더 있을 것으로 생각하여 가설을 수정하였습니다. 그래서 6번 문항을 통해 형제자매 수를 물어보고, 9번 문항들의 점수를 합하여 이혼 의향 정도의 데이터를 얻어 이를 바탕으로 단순 회귀 분석을 합니다.

Multiple regression(1)

가설 : 자녀의 수와 자녀의 성은 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

7번과 8번 문항을 통해 자녀의 수와 성을 독립변인으로 구분 짓고, 9번 문항들을 통해 그에 따른 이혼 의향 정도를 묻습니다. 이를 토대로 얻은 데이터를 바탕으로 다중 회귀 분석을 합니다.

Group Discussion(12조 week12 과제 분석)

참여인원 : 장승진, 안동신, 박상현

- 언론의 노출횟수는 숫자변인으로, 가설 1의 Factorial ANOVA 테스트에는 적합하지 않다고 생각합니다.

- 전반적인 변인들이 대체적으로 무엇을 측정할 것인지에 관한 그 Attribute가 명확하게 보이지 않는다고 생각합니다. ex) 트랜드 분석과 마케팅 활용, 지식 창출·공유·습득 방식에 대한 변화 등등

- 전체적으로 데이터를 얻는 방법이 구체적이지 않고, 불분명한 것 같습니다.

Group Assignment Final

Data Result and Analysis

T-TEST(1)

가설 : 여성의 경제활동 참여 여부는 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

부인이 직장을 다니고 있는 집단은 40명으로 이혼 의향 정도가 평균 40.88, 부인이 직장을 다니고 있지 않은 집단은 60명으로 이혼 의향 정도가 평균 37.57이 나왔습니다. 이 두 집단의 평균 차이인 약 3 정도의 차이가 significant한지를 살펴봐야하는데, significant 값이 0.615로 위 두 그룹간의 variance가 동등하지 않다고 볼 수 있습니다. 그래서 밑의 t값인 3.854를 살펴보면 되며, 이는 t critical value값인 1.9845 보다 값이 크기 때문에 영가설을 부정합니다. 따라서, 여성의 경제활동 참여 여부가 이혼에 영향을 미칠 것으로 볼 수 있습니다.

F-TEST(1)

가설 : 개인의 신앙은 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

전체 100명을 대상으로 f-test를 한 결과, F값이 6.729로 결과가 나왔습니다. F critical value(4, 95) 값은 2.46에서 2.53 사이값이므로, 이보다 값이 크다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 영가설을 부정하고, 다섯 그룹 간에 차이가 존재한다는 연구가설을 지지하는 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 개인의 신앙은 이혼에 영향을 미친다고 볼 수 있습니다.

Factorial ANOVA(1)

가설 : 종교의 유무와 부부간의 긴장도는 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

주효과인 종교의 유무(A)에 대한 F값은 11.090, 긴장도(B)에 대한 F값은 39.879, 그리고 두 변인의 상호효과에 대한 F값은 3.178로 결과가 나왔습니다. FA(1, 96), FB(1, 96), FA*B(1, 96)의 critical value 값들은 모두 3.94 ~ 4.00 사이입니다. 따라서 종교의 유무에 대한 F값과 긴장도에 대한 F값은 이보다 값이 크기 때문에 각각의 주효과들은 종속변인인 이혼에 대해 영향을 끼친다고 할 수 있습니다. 반면에 두 독립변인 사이의 상호효과는 이보다 값이 작기 때문에 이혼에 대해 영향을 끼친다고 볼 수 없습니다.

Regression(1)

가설 : 배우자의 형제자매 수는 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

독립변인인 배우자의 형제자매 수에 대해 단순회귀분석을 한 결과, 회귀식은 Y = 38.841 - 1.939X 입니다. R Square 값은 0.218. 따라서 약 22%정도로 종속변인인 이혼에 영향을 준다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 t값인 -5.233을 제곱하면 값이 27.38로 F값과 비슷함을 볼 수 있습니다.

Multiple regression(1)

가설 : 자녀의 수와 자녀의 성은 이혼에 영향을 미칠 것이다.

설명 :

다중회귀분석한 결과, 회귀식은 Y = 37.908 - 1.803X1 + 0.407X2 이며, 독립변인인 자식의 수의 베타계수는 -0.433, 자식의 성은 0.083인데, 자식의 수가 베타계수의 절대값이 더 크므로 이는 상대적으로 자식의 성보다 종속변인인 이혼에 더 영향력이 있다는 것을 알 수 있습니다. 그리고, R Square 값은 0.138. 따라서 약 14%정도가 종속변인인 이혼에 영향을 주고 있다고 할 수 있습니다.

Conclusion and Discussion

T-Test를 통해서 여성의 경제활동 참여 여부는 이혼에 영향을 미친다고 볼 수 있습니다.
F-Test를 통해서 개인의 신앙은 이혼에 영향을 미친다고 볼 수 있습니다.
Factorial ANOVA를 통해서 각각의 주 효과들은 이혼에 대해 영향을 끼치지만, 두 요인 간의 상호효과는 이혼에 대해 영향을 끼친다고 볼 수 없습니다.
Regression을 통해서 배우자의 형제자매 수는 이혼에 영향을 약 22% 정도 영향을 준다는 것을 알 수 있습니다.
Multiple regression을 통해서 자녀의 수와 자녀의 성은 이혼에 영향을 약 14% 정도 영향을 준다는 것을 알 수 있습니다.
저희 조의 연구가 갖는 의미는 어떤 요인이 이혼에 영향을 끼치는지 확인할 수 있는 판단기준이 될 수 있다는 점입니다. 이를 통해, 이혼결정과정에 있어서 어떤 요인들이 영향을 많이 끼치고 상대적으로 덜 끼치는 지에 대해 통계적인 수치로 확인할 수 있습니다.
연구가 갖는 장점은 종교, 자녀의 성, 직장의 여부, 부부간의 긴장도 등 다양한 독립변인으로 이혼에 어떤 영향을 끼치는지 확인할 수 있다는 점입니다. 그리고 문제점은 샘플 수가 부족했다는 점과 독립변인 중 하나인 부부간의 긴장도를 조작화하는데 있어 부족함이 있다는 점입니다.