본 연구는 연구목적에 따라 다음과 같은 분석방법을 사용하였다.
첫째, 인구사회학적 요인 및 건강요인 그리고 신체활동 수준과 주관적 건강인식, 의료이용을 파악하기 위해 기술 분석을 실시하였다. 둘째, 노 인의 신체활동 수준과 주관적 건강인식, 의료이용에 따른 인구사회학적 특성 및 건강상태를 파악하기 위해 카이제곱검정 또는 일원배치 분산분 석(ANOVA)검정, 독립표본 T검정을 실시하였다. 셋째, 인구사회학적 요 인 및 건강요인과 신체활동 수준, 주관적 건강인식의 관계 파악을 위해 다중회귀분석(Multiple logistic regression)을 실시하였다. 넷째, 인구사회 학적 요인, 건강요인을 보정한 후 신체활동 수준, 주관적 건강인식과 의 료이용간의 관계를 살펴보기 위해 two part model을 사용하여 살펴보았다.
구체적인 분석 방법은 다음과 같다.
1) 신체활동 수준의 관련요인 분석
신체활동 수준 관련요인 분석은 첫째, 신체활동 수준을 ‘비활동군’과 ‘최 소활동군’, ‘활동군’으로 구분하여 인구사회학적 요인 및 건강요인과의 관련 요인을 살펴보기 위해 다중로지스틱회귀분석(multiple logistic regression) 을 실시하였고 둘째, 신체활동 수준에 따른 관련요인을 세부적으로 살펴보 기 위해 ‘비활동군’을 기준변수로 하여 ‘최소활동군’과 ‘활동군’의 각각의 인 구사회학적 요인 및 건강요인과의 관련요인을 살펴보기 위해 다항로지스 틱회귀분석(multinomial logistic regression)을 실시하였다.
2) 신체활동 수준과 주관적 건강인식과의 관계 분석
신체활동 수준과 주관적 건강인식의 관계 분석을 위해 인구사회학적 요 인과 건강상태를 보정한 후 신체활동 수준과 주관적 건강인식에 대해 다 중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression)을 실시하였다.
3) 신체활동 수준, 주관적 건강인식과 의료이용과의 관계 분석
신체활동 수준과 주관적 건강인식, 의료이용과의 관계 분석을 위해 인 구사회학적 요인과 건강요인 효과를 보정하기 위해 인구사회학적 요인과 건강요인을 독립변수로 두고 two part model을 사용하였다.
two part model은 의료이용의 결정이 의료이용여부에 대한 결정과 이 후의 의료이용량의 결정이 각기 다른 주체에 의하여 이루어질 수 있다는 점을 보여주는 유용한 방법이다. 따라서 ‘첫번째 파트’에서는 의료이용을 경험했는지 여부에 대한 확률을 예측하는 다중로지스틱회귀분석을 실시 하였고, ‘두번째 파트’에서는 의료이용을 경험한 사람을 대상으로 하여 의료이용량과의 관계를 살펴보기 위해 음이항 회귀분석(Negative Binomial Regression)을 실시하였다. 본 연구 ‘두번째 파트’에서 살펴볼 의료이용량은 음의 값을 가질 수 없는 가산 자료이다. 이러한 가산자료 를 분석할 경우 제곱근 변환이나 로그 변환을 실시해도 이분산성과 비선 형이 해결되지 못하는 한계가 있어 포아송 모형(Poisson)이나 음이항회귀 모형(Negative Binominal)을 사용하여 분석하는 것이 바람직하다(김형준, 2016).
포아송 회귀모형은 평균과 분산이 동일한 경우 사용할 수 있으나 평균 보다 분산이 크게 나타나는 과산포 문제가 발생하는 자료에 대하여 포아 송 모형을 적용하게 되면 회귀계수의 표준오차가 편의 되는 현상이 발생 하므로 과산포를 조절하기 위하여 음이항 모형을 선택하는 것이 적합하 다(박형진 외, 2006). 따라서 본 연구에서는 분산이 평균보다 큰 자료의 특성을 고려하여 음이항 모형을 사용하여 GLM(Generalized Linear Model)을 실행함으로써 heteroskedasticity와 retransformation error의 문제를 해결하였다. 그리하여 two part model을 수식으로 표현하면 [그 림 2]와 같다.
[그림 2] two part model 적용 방법
First Part log(
)=
: 입원 의료이용을 경험할 확률 : 신체활동 수준 요인
: 주관적 건강인식 요인 : 인구·사회학적 요인, 건강요인의 통제변수
: 오차항
Second part
∼Negative binomial(k)
: 의료이용 횟수 및 일수
에 대한 확률질량함수 Pr
, = 1,2,...
의 평균과 분산 E
V
는 선형 함수 모형의 변수이며 =exp 로 나타낼 수 있다.
Log
: 신체활동 수준 요인 : 주관적 건강인식 요인
: 인구·사회학적 요인, 건강요인의 통제변수 : 오차항
위의 분석은 SAS 9.4 version을 이용하였으며, p-value가 0.05 이하인 경우 통계적으로 유의하다고 보았다.