본 절에서는 잠재회귀분석의 두 번째 결과라고 할 수 있는 그룹별 결정 요인에 대한 결과를 설명하고자 한다. 잠재회귀분석을 통해 총 4개의 그 룹으로 구분하였다. 각 그룹은 8가지 복지정책에 대하여 구분되는 특성 을 가지고 있었다. 그룹 1은 보통의 응답이 가장 많은 집단이었고, 그룹 2 는 긍정 응답이 많았으며, 그룹 3은 매우 긍정으로 응답한 응답자가 많은 그룹이고, 그룹 4는 부정적인 응답이 많은 그룹이었다. 잠재계층분석을 통해 개별 그룹의 특성을 확인 할 수 있었다.
다항로지스틱 분석은 다양한 대안들중에서 기준이 되는 대안 대비 다 른 대안으로 갈 확률을 알려주는 방법이다. 본 연구에서는 기준 그룹에서 다른 그룹으로 갈 확률을 알려준다고 생각 할 수 있다. 분석에 고려된 18 개의 변수에 대한 해석을 통해 그룹별 결정요인을 차별적으로 파악하고 자 한다. 가장 먼저 고려해야 할 사항은 기준 그룹을 정하는 것이다. 기준 그룹을 정하는 통계 및 계량경제학 기준은 사실상 없다. 일반적으로 연구 자의 주관적인 판단으로 결정되는데, 본 연구에서는 그룹 1을 기준집단 으로 삼고자 한다. 그룹 1을 기준집단으로 선택한 이유는 그룹 1이 보통 의 응답이 가장 많은 집단으로 8가지의 복지정책에 대해서 가장 중립적 인 그룹의 특성을 가졌기 때문이다. 물론 모든 정책에 대해서 중립적이지 는 않지만 상대적으로 중립적인 특성을 가진 그룹에서 긍정, 매우 긍정, 부정의 그룹으로 옮겨지는 요인들과 그 정도를 파악하여 향후 정책입안 에 사용 될 수 있는 기초자료로 활용하고자 한다.
다항로지스틱 분석의 해석은 일반적인 회귀분석의 해석 방식과 차이가 있다. 회귀분석 시 추정계수는 다른 요인이 통제한 상태에서 해당 설명변 수가 한 단위 증가하였을 때 종속변수에 미치는 영향의 정도로 해석 할
제5장 기초분석 81
수 있다. 하지만 로지스틱 분석은 회귀분석의 해석의 방식으로 하려면 오 즈비를 계산하여야 한다. 각 그룹별 분석의 결과에서 모두 오즈비를 제시 하였다. 일반적으로 추정계수에서 t-통계량 혹은 P-value를 통해서 유의 성과 방향성을 확인 한 후 오즈비의 값을 확인하여 종합적으로 그 의미를 해석한다. 기본적인 해석은 추정계수가 양의 방향으로 나왔다고 가정하 면, 오즈비의 해석은 1을 기준으로 1보다 크면 그룹 2에 속할 확률이 증 가하는 것이고 1보다 작으면 그룹 2에 속할 확률이 작아진다고 해석 할 수 있다. 이러한 해석기준 아래서 제시된 결정요인 분석결과를 해석하고 자 한다.
먼저 <표 5-8>은 기준그룹 1에 비해 그룹 2가 가지는 요인들에 대한 해석이다. 유의하게 추정된 변수는 지역, 가구원 수, 저소득층 유무, 성 별, 연령, 고학력 여부, 기혼 여부, 고용주 자영업 여부 등으로 8개의 설명 변수이다. 지역 설명변수는 오즈비가 1.14로 수도권보다 비수도권에 거 주할수록 그룹 2에 속할 확률이 약 14% 증가한다고 할 수 있다. 가구원 수는 오즈비가 0.9로 가구원 수가 증가할수록 그룹 2에 속할 확률이 10%
감소한다. 저소득층 유무는 오즈비가 1.2로 저소득층 보다 일반가구 일수 록 그룹 2에 속할 확률이 약 20% 증가한다. 성별은 오즈비가 0.87로 여 성보다 남성일수록 그룹 2에 속할 확률이 약 13% 낮아진다. 연령은 오즈 비가 1.04로 나이가 증가할수록 그룹 2에 속할 확률이 약 4% 증가한다.
고학력 여부는 오즈비가 약 0.78로 고학력 일수록 그룹 2에 속할 확률이 약 22% 감소한다. 결혼 여부는 오즈비가 0.87로 결혼을 한 사람이 그룹 2에 속할 확률이 약 13% 감소한다. 고용주, 자영업 등 여부는 오즈비가 1.34로 고용주 혹은 자영업 일수록 그룹 2에 소할 확률이 34% 증가한다.
종합해보면 비수도권 거주, 가구원 수는 작을수록, 저소득층 가구가 아닐 수록, 여성일수록, 나이가 증가할수록, 고학력이 아닐수록, 미혼일수록,
82 복지인식 유형화 및 영향요인 분석
고용주 및 자영업 일수록 그룹 1보다는 그룹 2에 속할 확률이 유의하게 증가한다고 할 수 있다.
<표 5-8〉 결정요인분석 – 그룹 2
설명변수 추정계수 표준오차 t-통계량 P-value 오즈비
지역 0.132** 0.059 2.239 0.025 1.14
가구원 수 -0.102*** 0.031 -3.280 0.001 0.90
건강상태 0.050 0.037 1.358 0.174 1.05
민간보험 가입 수 0.032 0.026 1.216 0.224 1.03 생계비 지원 경험여부 0.071 0.073 0.971 0.331 1.07 의료비 지원 경험여부 0.009 0.070 0.129 0.897 1.01 물품 지원 경험여부 -0.073 0.100 -0.733 0.464 0.93
소득 0.096 0.062 1.536 0.125 1.10
저소득층 유무 0.181* 0.097 1.867 0.062 1.20
성별 -0.135** 0.059 -2.310 0.021 0.87
연령 0.037*** 0.003 13.478 0.000 1.04
고학력 여부 -0.242*** 0.077 -3.169 0.002 0.78
장애 여부 0.035 0.093 0.381 0.704 1.04
기혼 여부 -0.135** 0.069 -1.971 0.049 0.87
만성질환 여부 0.114 0.072 1.584 0.113 1.12
상용직 여부 0.016 0.094 0.165 0.869 1.02
임시, 일용직 등 여부 0.107 0.078 1.363 0.173 1.11 고용주, 자영업 등 여부 0.293*** 0.077 3.805 0.000 1.34
상수항 -2.835*** 0.529 -5.360 0.000 0.06
관측치 수 11,696
추정 파라미터 수 185
자유도 115,11
최대우도 -998,81.17
AIC(4) 198,132.3
BIC(4) 199,495.2
(4) 30,386,600 (Chi-square goodness of fit) 자료: 저자 작성.
제5장 기초분석 83
다음으로 <표 5-9>는 기준그룹 1에 비해 그룹 3가 가지는 요인들에 대 한 해석이다. 유의하게 추정된 변수는 지역, 가구원 수, 의료비 지원 경험 여부, 연령, 고학력 여부 등으로 5개의 설명변수이다. 지역 설명변수는 오즈비가 1.34로 수도권보다 비수도권에 거주할수록 그룹 3에 속할 확률 이 약 34% 증가한다고 할 수 있다. 가구원 수는 오즈비가 0.83으로 가구 원 수가 증가할수록 그룹 3에 속할 확률이 17% 감소한다. 의료비 지원 경 험여부는 오즈비가 1.62로 정부의 의료비 지원을 받아본 경험이 있는 사 람이 그룹 3에 속할 확률이 약 62% 증가한다. 연령은 오즈비가 1.02로 나이가 증가할수록 그룹 3에 속할 확률이 약 2% 증가한다. 고학력 여부 는 오즈비가 약 0.64로 전문대 재학이상 일수록 그룹 3에 속할 확률이 약 36% 감소한다. 종합해보면 비수도권에 거주 할수록, 가구원 수가 작을수 록, 의료비 지원 받은 경험이 있을수록, 고학력이 아닐수록 그룹 3에 속할 확률이 유의하게 증가한다고 할 수 있다. 그룹 3은 매우 긍정적인 응답이 많은 그룹으로 그룹 2와 긍정이라는 큰 의미에서는 유사하다고 할 수 있 다. 같은 방향성을 보이는 설명변수는 지역, 가구원 수, 고학력 여부이다.
즉 비수도권 거주할수록, 가구원 수가 작을수록, 고학력이 아닐수록 정부 의 정책에 대해서 정도의 차이가 있을 수 있지만 긍정적으로 평가한다고 할 수 있다.
84 복지인식 유형화 및 영향요인 분석
<표 5-9〉 결정요인분석 – 그룹 3
설명변수 추정계수 표준오차 t-통계량 P-value 오즈비
지역 0.291** 0.125 2.328 0.020 1.34
가구원 수 -0.192*** 0.070 -2.751 0.006 0.83
건강상태 -0.040 0.066 -0.608 0.544 0.96
민간보험 가입 수 0.046 0.052 0.877 0.381 1.05
생계비 지원 경험여부 -0.194 0.157 -1.236 0.216 0.82 의료비 지원 경험여부 0.482*** 0.156 3.090 0.002 1.62 물품 지원 경험여부 -0.091 0.199 -0.455 0.649 0.91
소득 0.032 0.145 0.217 0.828 1.03
저소득층 유무 0.122 0.197 0.621 0.535 1.13
성별 0.019 0.120 0.156 0.876 1.02
연령 0.023*** 0.006 3.754 0.000 1.02
고학력 여부 -0.448** 0.176 -2.547 0.011 0.64
장애 여부 0.266 0.167 1.596 0.111 1.30
기혼 여부 -0.039 0.148 -0.265 0.791 0.96
만성질환 여부 -0.161 0.154 -1.043 0.297 0.85
상용직 여부 0.314 0.196 1.597 0.110 1.37
임시, 일용직 등 여부 0.137 0.163 0.841 0.401 1.15 고용주, 자영업 등 여부 0.111 0.156 0.713 0.476 1.12
상수항 -3.312*** 1.195 -2.771 0.006 0.04
관측치 수 11,696
추정 파라미터 수 185
자유도 115,11
최대우도 -998,81.17
AIC(4) 198,132.3
BIC(4) 199,495.2
(4) 30,386,600 (Chi-square goodness of fit) 자료: 저자 작성.
제5장 기초분석 85
다음으로 <표 5-10>은 기준그룹 1에 비해 그룹 4가 가지는 요인들에 대한 해석이다. 그룹 4는 정부의 복지정책에 대해서 부정적인 의견이 많 은 그룹이다. 유의하게 추정된 변수는 지역, 생계비 지원 경험여부, 소득, 연령, 고학력 여부, 장애 여부, 기혼 여부 등으로 7개의 설명변수이다. 지 역 설명변수는 오즈비가 0.77로 수도권보다 비수도권에 거주할수록 그룹 4에 속할 확률이 약 23% 감소한다. 생계비 지원 경험여부는 오즈비가 0.77로 정부의 생계비 지원을 받아본 경험이 있는 사람이 그룹 4에 속할 확률이 약 23% 감소한다. 소득은 오즈비가 0.91로 소득이 증가할수록 그 룹 4에 속할 확률이 약 9% 감소한다. 연령은 오즈비가 0.98로 나이가 증 가할수록 그룹 4에 속할 확률이 약 2% 감소한다. 고학력 여부는 오즈비 가 약 1.42로 전문대 재학이상 일수록 그룹 4에 속할 확률이 약 42% 증 가한다. 장애인 변수는 오즈비가 1.24로 장애가 있을수록 그룹 4에 속할 확률이 약 24% 증가한다. 기혼여부는 오즈비가 1.25로 기혼 일수록 그룹 4에 속할 확률이 약 25% 증가한다. 종합해보면 수도권에 거주 할수록, 생계비 지원 받은 경험이 없을수록, 소득이 낮을수록, 연령이 낮을수록, 고학력 일수록 장애가 있을수록, 기혼일수록 그룹 4에 속할 확률이 유의 하게 증가한다고 할 수 있다. 그룹 4는 그룹 2 및 그룹 3과는 반대의 복지 인식을 가지는 그룹이라고 할 수 있다. 결정요인들을 살펴보면 반대의 경 향으로 추정되어 일관되게 추정된 결과임을 확인 할 수 있다. 거주지역 구분에서 긍정적인 그룹은 비수도권, 부정적인 그룹은 수도권에 거주하 는 것으로 보인다. 학력은 고학력 일수록 정부의 복지정책에 대해서 부정 적으로 판단하였고 고졸이하의 저학력 일수록 정부의 정책에 대해 보통 으로 평가하는 그룹에 속할 확률이 증가하였다. 결혼 여부에서도 배우자 가 없는 경우에는 정부의 복지정책에 대해서 긍정적으로 인식했고 배우 자가 있는 경우에는 정부의 복지정책에 대해서 부정적으로 인식했다.
86 복지인식 유형화 및 영향요인 분석
<표 5-10〉 결정요인분석 – 그룹 4
설명변수 추정계수 표준오차 t-통계량 P-value 오즈비
지역 -0.260*** 0.062 -4.207 0.000 0.77
가구원 수 -0.023 0.032 -0.726 0.468 0.98
건강상태 -0.038 0.043 -0.899 0.369 0.96
민간보험 가입 수 -0.012 0.027 -0.460 0.646 0.99 생계비 지원 경험여부 -0.260*** 0.085 -3.048 0.002 0.77 의료비 지원 경험여부 -0.122 0.084 -1.456 0.145 0.88 물품 지원 경험여부 -0.005 0.140 -0.032 0.974 1.00
소득 -0.100** 0.047 -2.104 0.035 0.91
저소득층 유무 -0.178 0.112 -1.583 0.113 0.84
성별 0.093 0.064 1.456 0.146 1.10
연령 -0.016*** 0.003 -5.288 0.000 0.98
고학력 여부 0.354*** 0.071 4.963 0.000 1.42
장애 여부 0.215* 0.123 1.749 0.080 1.24
기혼 여부 0.227*** 0.079 2.878 0.004 1.25
만성질환 여부 -0.020 0.077 -0.256 0.798 0.98
상용직 여부 0.119 0.087 1.366 0.172 1.13
임시, 일용직 등 여부 0.124 0.086 1.450 0.147 1.13 고용주, 자영업 등 여부 0.098 0.094 1.038 0.299 1.10
상수항 1.324*** 0.440 3.007 0.003 3.76
관측치 수 11,696
추정 파라미터 수 185
자유도 115,11
최대우도 -998,81.17
AIC(4) 198,132.3
BIC(4) 199,495.2
(4) 30,386,600 (Chi-square goodness of fit) 자료: 저자 작성.
제5장 기초분석 87
다음으로 다항로지스틱 분석의 결과를 이용하여 주요한 설명변수의 변 화에 따른 그룹별에 속할 확률의 변화를 그래프와 히스토그램으로 제시 하였다. 값의 추정은 다른 설명변수가 일정하다는 조건하에 관심변수의 1단위 증가함에 따라 변하는 종속변수에 따른 각 그룹별로 포함될 확률 의 변화를 나타낸 것이다. 연령이 증가함에 따라 그룹 2와 그룹 4의 변화 가 상대적으로 크게 있는 것으로 보인다. 그룹 2는 정부의 복지정책에 대 해서 긍정적으로 평가하는 그룹으로 나이가 증가할수록 정부의 복지정책 에 대한 인식이 긍정적으로 변화한다고 할 수 있다. 같은 맥락으로 그룹 4 는 연령이 증가하면서 그룹 4에 속할 확률이 감소하게 된다. 이는 정부의 복지정책에 관한 인식이 부정적인 사람들이 감소할 수 있음을 보여주는 결과라고 할 수 있다. 그 외의 그룹은 상대적으로 큰 변화가 없다.
〔그림 5-10〕 차수별 그룹의 분포 - 연령
자료: 저자 작성.
소득이 증가함에 따라 그룹 1, 그룹2 및 그룹 4에 속할 확률이 변화가 상대적으로 크게 있는 것으로 보인다. 그룹 1은 정부의 복지정책에 대해