Decision tree analysis on the relationship between sub-health and life patterns ^†

2019, 30

4)

851–861

아건강과 생활패턴과의 연관성에 관한 의사결정나무분석 ^†

ᄉ ᅵᆫ재경

¹

1창원대학교 통계학과

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 7ᄋ ᅯ ᆯ 8ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 7ᄋ ᅯ ᆯ 22ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 7ᄋ ᅯ ᆯ 26ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄆ

ᅡ

ᆭᄋ ᅳ ᆫ ᄉ ᅡᄅ ᅡ ᆷᄃ ᅳ ᆯᄋ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄒ ᅡ ᆫ ᄉ ᅡ ᆱᄋ ᅦ ᄀ ᅪ ᆫ ᄉ ᅵ ᆷᄋ ᅳ ᆯ ᄆ ᅡ ᆭᄋ ᅵ ᄀ ᅡᄌ ᅵᄀ ᅩ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡ. ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄅ ᅧ ᆫ ᄑ ᅳᄅ ᅩᄀ ᅳᄅ ᅢ ᆷᄋ ᅳ ᆯ ᄐ ᅩ ᆼ ᄒ ᅢ ᄋ ᅥᄄ ᅥ ᆫ ᄋ ᅳ ᆷᄉ ᅵ ᆨᄋ ᅵᄂ ᅡ ᄋ

ᅣ

ᆨᄎ ᅩ ᄃ ᅳ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄁ ᅮᄌ ᅮ ᆫ ᄒ ᅵ ᄇ ᅩ ᆨᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡ ᆫᄃ ᅡᄆ ᅧ ᆫ ᄌ ᅵ ᆯᄇ ᅧ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄀ ᅳ ᆨᄇ ᅩ ᆨ ᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄒ ᅭᄀ ᅪᄀ ᅡ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄂ ᅢᄋ ᅭ ᆼᄃ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵ ᄉ ᅩᄀ ᅢᄀ ᅡ ᄃ ᅬᄀ ᅩ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡ. ᄋ ᅵᄋ ᅦ ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫ ᄀ

ᅮᄋ ᅦᄉ ᅥᄂ ᅳ ᆫ ᄉ ᅡᄅ ᅡ ᆷᄃ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵ ᄌ ᅵ ᆯᄇ ᅧ ᆼ ᄎ ᅵᄅ ᅭᄋ ᅦ ᄆ ᅡ ᆭᄋ ᅳ ᆫ ᄇ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄀ ᅪ ᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫᄋ ᅵ ᄉ ᅩᄋ ᅭᄃ ᅬᄆ ᅳᄅ ᅩ ᄆ ᅵᄅ ᅵ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼ ᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄅ ᅳ ᆯ ᄌ ᅵ ᆫᄃ ᅡ ᆫᄒ ᅡ ᆯ ᄉ ᅮ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡᄆ ᅧ ᆫ ᄉ

ᅡᄒ ᅬᄌ ᅥ ᆨ ᄇ ᅵᄋ ᅭ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄌ ᅮ ᆯ ᄋ ᅧ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄒ ᅡ ᆫ ᄉ ᅡ ᆱᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅧ ᆼᄋ ᅱᄒ ᅡ ᆯ ᄉ ᅮ ᄋ ᅵ ᆻᄋ ᅳ ᆯ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄉ ᅢ ᆼᄀ ᅡ ᆨᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄋ ᅡᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄀ ᅪ ᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯ ᄑ ᅢᄐ ᅥ ᆫᄋ ᅦ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆫ ᄉ ᅥ ᆯᄆ ᅮ ᆫ ᄋ ᅳ ᆼ ᄃ

ᅡ

ᆸᄋ ᅳ ᆯ ᄐ ᅩ ᆼ ᄒ ᅢ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄌ ᅥ ᆨ ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅮᄒ ᅢ ᆼᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯ ᄑ ᅢᄐ ᅥ ᆫ (ᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯᄀ ᅪ ᆫ ᄅ ᅵ, ᄉ ᅢ ᆼᄎ ᅦᄅ ᅵᄃ ᅳ ᆷ, ᄉ ᅳᄐ ᅳᄅ ᅦᄉ ᅳ ᄌ ᅳ ᆼ ᄉ ᅡ ᆼ, ᄋ ᅩ ᆯ ᄇ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄌ ᅡᄉ ᅦ) ᄀ

ᅪ ᄋ ᅡᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄀ ᅪᄋ ᅴ ᄃ ᅡᄌ ᅮ ᆼ ᄒ ᅬᄀ ᅱᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ ᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪᄂ ᅳ ᆫ ᄒ ᅩᄒ ᅳ ᆸ ᄀ ᅵᄅ ᅳ ᆯ ᄌ ᅦᄋ ᅬᄒ ᅡᄀ ᅩ ᄂ ᅡᄆ ᅥᄌ ᅵ 9ᄀ ᅢᄋ ᅴ ᄋ ᅡᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅳ ᆫ ᄉ ᅢ ᆼᄎ ᅦᄅ ᅵᄃ ᅳ ᆷ ᄋ ᅵ ᄀ ᅡᄌ ᅡ ᆼ ᄋ ᅧ ᆼ ᄒ

ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄆ ᅡ ᆭᄋ ᅵ ᄆ ᅵᄎ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄂ ᅡᄐ ᅡᄂ ᅡ ᆻᄃ ᅡ. ᄀ ᅳᄅ ᅵᄀ ᅩ ᄑ ᅧ ᆼᄉ ᅩ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄋ ᅦ ᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄆ ᅵᄎ ᅵᄅ ᅵᄅ ᅡ ᄉ ᅢ ᆼᄀ ᅡ ᆨᄃ ᅬᄋ ᅥᄌ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯ ᄑ ᅢᄐ ᅥ ᆫ (ᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯᄀ ᅪ ᆫ ᄅ ᅵ, ᄉ ᅢ ᆼᄎ ᅦᄅ ᅵᄃ ᅳ ᆷ, ᄉ ᅳᄐ ᅳᄅ ᅦᄉ ᅳ, ᄋ ᅩ ᆯ ᄇ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄌ ᅡᄉ ᅦ)ᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄋ ᅡᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅦ ᄆ ᅵᄎ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅴᄉ ᅡᄀ ᅧ ᆯᄌ ᅥ ᆼᄂ ᅡᄆ ᅮᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ ᄋ

ᅳ ᆯ ᄐ ᅩ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄋ ᅡ ᆯᄋ ᅡᄇ ᅩ ᆫ ᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪ 10ᄀ ᅢᄋ ᅴ ᄋ ᅡᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼ ᄌ ᅮ ᆼ ᄀ ᅩ ᆯᄀ ᅧ ᆨᄀ ᅨᄅ ᅳ ᆯ ᄌ ᅦᄋ ᅬᄒ ᅡ ᆫ 9ᄀ ᅢ (ᄆ ᅧ ᆫᄋ ᅧ ᆨᄀ ᅨ, ᄉ ᅮ ᆫᄒ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨ, ᄉ ᅩᄒ ᅪᄀ ᅨ, ᄌ ᅡ ᆼ, ᄂ ᅬᄉ ᅵ ᆫᄀ ᅧ ᆼ, ᄒ

ᅩᄅ ᅳᄆ ᅩ ᆫ, ᄇ ᅵᄂ ᅭᄀ ᅵ, ᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅵ ᆫᄃ ᅢᄉ ᅡ)ᄋ ᅴ ᄋ ᅡᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄋ ᅲᄋ ᅴᄆ ᅵᄒ ᅡ ᆫ ᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅥ ᆮᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅮ ᄋ ᅵ ᆻᄋ ᅥ ᆻᄃ ᅡ.

ᄌ

ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯ ᄑ ᅢᄐ ᅥ ᆫ, ᄋ ᅡᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼ, ᄋ ᅴᄉ ᅡᄀ ᅧ ᆯᄌ ᅥ ᆼᄂ ᅡᄆ ᅮᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ, ᄌ ᅵ ᆫᄃ ᅡ ᆫᄌ ᅵᄑ ᅭ.

1. 서론 ᄎ

ᅬ근에 많은사람들이 웰빙보다 웰다잉에 많은관심을가지고 있다. 이것은현대인들은건강과 삶의 지

ᆯ에도 많은관심을가지고 있다는것을의미한다. 한의학에서 사용하는 용어인 아건강은건강과 질병 ᄉ

ᅡ이의 사람의 상태를 말하는것이다. 아건강과 인간의 생활패턴과의관계를 파악할 수 있다면 질병으 ᄅ

ᅩ 고생하지 않고 건강하게 삶을유지할 수 있을것이다.

Shin (2014)는생활패턴에관한 연구로 기능성화장품 인지도와 생활패턴 간의관련성을 통해 으답연 ᄃ

ᅩ에 따라 스트레스 증상과 올바른자세 간에는유의한 차이가 있음을보였다.

ᄋ

ᅡ건강관련 연구로 Ryu 등 (2009)은한국판 아건강 평가 설문지의 타당도 연구를 통해 기존에 신 ᄅ

ᅬ도와 타당도를 입증한 설문지 사이에 강한 상관관계가 있음을 통해 타당도를 검증하였고, Ryu 등 (2011)은 한국판 아건강 설문지와 기분상태척도의 상관성 연구를 통해 아건강과 기분상태척도 간에는 ᄋ

ᅣ

ᆨ한 상관관계가 있음을보여주었다.

Shin (2015)는 특정 집단에 대해 아건강 설문지 응답에 대한 통계적 분석으로 아건강 상태와관련된 ᄋ

ᅧᆫ구를하였으며, Shin (2016, 2017, 2018a, 2018b)는 특정 집단에 대해 생활 관리, 생체리듬, 올바른자 ᄉ

ᅦ 및 스트레스 증상에관해 각각 아건강 과의관련성에 대해 연구를하여 이들과 아건강과의관련성을 ᄇ

ᅡᆰ힌바 있다.

†

ᄋ ᅵ ᄂ ᅩ ᆫᄆ ᅮ ᆫᄋ ᅳ ᆫ 2019-2020ᄒ ᅡ ᆨᄂ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᄎ ᅡ ᆼᄋ ᅯ ᆫ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄌ ᅡᄋ ᅲ ᆯᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄀ ᅪᄌ ᅦ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄇ ᅵ ᄌ ᅵᄋ ᅯ ᆫ ᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄉ ᅮᄒ ᅢ ᆼᄃ ᅬ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮ ᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪᄋ ᅵ ᆷ.

1

(51140) ᄀ ᅧ ᆼᄂ ᅡ ᆷ ᄎ ᅡ ᆼᄋ ᅯ ᆫ ᄉ ᅵ ᄋ ᅴᄎ ᅡ ᆼᄀ ᅮ ᄎ ᅡ ᆼᄋ ᅯ ᆫ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄅ ᅩ 20, ᄎ ᅡ ᆼᄋ ᅯ ᆫ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄀ ᅭᄉ ᅮ, E-mail : [email protected]

ᄋ

ᅵ에 본연구에서는경남 소재 국립대학교인 창원대학교의 특정 수강 집단 학생들을대상으로 생활패 ᄐ

ᅥᆫ (생활 관리, 생체리듬, 올바른자세 및 스트레스 증상)의 각각의 요인에 대한 아건강과의관련성이 아 ᄂ

ᅵᆫ 이들 4개 생활패턴의 복합적인 요소가 10개의 아건강과 어떤 연관성이 있는지 알아보기 위해 아건강 ᄀ

ᅪ 생활패턴에관한 설문지를 통해 그 응답 결과를다중회귀분석 및 의사결정 나무분석을 통해통계적으 ᄅ

ᅩ 분석해보려고 한다.

2. 연구 방법

2.1. 연구 대상 보

ᆫ 연구는 국립 창원대학교에서 사이버 강좌로 개설된‘화장품학’을 수강하는학생을대상으로 하였 ᄃ

ᅡ. 설문조사 기간은 2013년 1학기의 수강생을대상으로 하였으며, 이들 응답자들의 속성 분석 결과를 Table 3.1에 나타내었다.

2.2. 조사 도구 ᄇ

ᅩᆫ연구를위한 ‘아건강 분석평가 기준표’와 ‘측정결과의 진단지표’는 Shin (2016)의 Appendix를참 ᄌ

ᅩ하면 되고 또한 ‘생활패턴’에 대한 각각의 설문 문항은 Shin (2014)의 Appendix의 Table A.2를참조 ᄒ

ᅡ기 바란다.

2.3. 자료 수집 및 분석 ᄋ

ᅧᆫ구를위한 자료 수집은 국립 창원대학교의 사이버 강좌로 개설된 ‘화장품학’을 수강하는학생들을 ᄃ

ᅢ상으로, 아건강 분석평가 기준표의 설문과 생활패턴 설문에 대한 응답을 각각 제출받았다. 자료 분 ᄉ

ᅥ

ᆨ은 SPSS 23.0 프로그램을이용하여 분석하였으며, 분석방법으로 설문대상자의 일반적 특성을파악 ᄒ

ᅡ기 위해 속성 분석을하였다 (Table 3.1 참조). 그리고 생활패턴과 아건강과의관계를알아보기 위해 t−검정, 분산분석 및 다중회귀분석을 실시하였으며 생활패턴과 아건강과의 심층적관계를알아보기 위 ᄒ

ᅢ 의사결정나무 (decision tree)분석을 실시하였다.

3. 연구결과 및 해석

3.1. 응답자의 일반적 속성 분석 ᄋ

ᅳ

ᆼ답한 138명의 응답 학생들에 대한 성별과 학력의 현황은다음의 Table 3.1과 같다.

Table 3.1 General characteristics

Category Item Frequency Percent(%)

(person)

Gender Male 98 71.0

Female 40 29.0

College Humanities & Social 67 48.6

Natural Sciences 26 18.8

Engineering 45 32.6

Total 138 100

3.2. 성별에 따른 차이분석

3.2.1. 성별에 따른 생활관리의 차이분석 ᄆ

ᅥᆫ저 생활패턴의 4개 요소 중 일상 생활과 밀접한관계가 있는생활관리가 성별에 따른차이가 있는가 ᄅ

ᅳᆯ알아보기 위하여 독립표본 t−검정을 실시하였으며, 그 결과는 Table 3.2와 같다.

부

ᆫ석 결과, 성별에 따라 생활관리에는 차이가 없는 것으로 나타났으며, 남학생 (6.35)이 여학생 (6.15)보다 평균수치가 높은 것으로 나타났지만 건강지표에 따르면 건강상태가 보통을조금상회하는 ᄉ

ᅮ 값으로 좋다고는할 수 없다.

Table 3.2 Life management analysis of gender difference Characteristic Item Mean SD t-value p-value

Life Male 6.35 3.17 0.349 0.727

management Female 6.15 2.55

3.2.2. 성별에 따른 아건강의 차이 분석 서

ᆼ별에 따른각각 10개의 아건강에 대한 차이가 있는가를알아보기 위하여 독립표본 t−검정을 실시 ᄒ

ᅡ였으며, 그 결과는 Table 3.3과 같다.

Table 3.3 Analysis of gender differences in health Characteristic Item Mean SD t-value p-value

Immune Male 2.90 2.29 -2.169 .032*

system Female 3.85 2.47

Circulatory Male 4.51 2.40 -1.965 .051 system Female 5.40 2.44

Digestive Male 3.92 2.65 -1.784 .077 system Female 4.78 2.30

Intestine Male 4.10 2.71 -3.505 .001**

Female 5.90 2.78

Cerebral Male 5.63 3.93 -3.139 .002**

nerve Female 8.03 4.38

Hormone Male 4.77 3.46 -4.062 .000***

Female 7.55 4.09

Respirative Male 2.15 1.39 1.637 .104 system Female 1.75 1.08

Urinary Male 1.07 1.24 -5.132 .000***

system Female 2.28 1.28

Skeletal Male 1.43 1.83 -1.733 .085 system Female 2.00 1.57

Metabolism Male 2.17 1.53 -.848 .398 Female 2.43 1.71

*: p < 0.05, ** : p < 0.01, *** : p < 0.001

부

ᆫ석 결과, 성별에 따라 유의수준 5%에서 면역계 (p값: 0.032), 장 (p값: 0.001), 뇌신경 (p값:

0.002), 호르몬 (p값: 0.000), 비뇨기 (p값: 0.000)에 대하여 차이가 있는 것으로 나타났다. 이를 자 ᄉ

ᅦ하게 살펴보면, 면역계, 장, 뇌신경, 호르몬,비뇨기 모두 여학생이 남학생보다 각각 평균수치가 높아 조

ᇂ지 않은것으로 나타났다.

새

ᆼ활패턴 (생활관리, 생체리듬, 스트레스 및 올바른자세)이 아건강 (면역계, 순환계, 소화계, 장, 뇌 ᄉ

ᅵᆫ경, 호르몬, 호흡기, 비뇨기, 골격계 및 신진대사)에 각각 어떠한 영향을 미치는가를 알아보기 위하 ᄋ

ᅧ 생활패턴을 독립변수로 하고 각각의 아건강을 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시하여 그 결과를 Table 3.4에 나타내었다.

Table 3.4 Analysis of Multiple Regression Analysis(1)

Dependent Independent Regression Standardized t-value p-value variable variable coefficients regression

coefficients

Immune Life management 0.091 0.228 1.990 0.049*

system Healthy biorhythm 0.072 -0.475 -4.126 0.000***

Stress symptoms 0.025 -0.259 -1.420 0.158

Right posture evaluation 0.059 0.370 2.063 0.041*

R

= 0.163, F=6.456, p=0.000***

Circulatory Life management 0.096 0.106 0.906 0.366

system Healthy biorhythm 0.076 -0.354 -2.994 0.003**

Stress symptoms 0.026 -0.300 -1.600 0.112

Right posture evaluation 0.062 0.387 2.100 0.038*

R

= 0.117, F=4.414, p=0.002**

Digestive Life management 0.100 0.101 0.870 0.386

system Healthy biorhythm 0.079 -0.388 -3.337 0.001**

Stress symptoms 0.027 -0.323 -1.751 0.082

Right posture evaluation 0.065 0.417 2.299 0.023*

R

= 0.145, F=5.647, p=0.000***

Intestine Life management 0.107 0.058 0.512 0.609

Healthy biorhythm 0.085 -0.458 -4.027 0.000***

Stress symptoms 0.029 -0.316 -1.757 0.081

Right posture evaluation 0.069 0.331 1.869 0.064 R

= 0.186, F=7.582, p=0.000***

Cerebral Life management 0.158 0.123 1.088 0.279

nerve Healthy biorhythm 0.125 -0.476 -4.191 0.000***

Stress symptoms 0.043 -0.378 -2.102 0.037*

Right posture evaluation 0.102 0.427 2.417 0.017*

R

= 0.188, F=7.685, p=0.000***

*: p < 0.05, ** : p < 0.01, *** : p < 0.001

ᄇ

ᅮᆫ석 결과 아건강이 유의수준 0.1%에서 면역계 (p값: 0.000), 소화계 (p값: 0.000), 장 (p값: 0.000), ᄂ

ᅬ신경 (p값: 0.000), 호르몬 (p값: 0.000) 및 비뇨기 (p값: 0.000)의 유의확률이 각각 0.001이하이므 ᄅ

ᅩ 매우 깊은 관계가 있는 것으로 나타났으며, 유의수준 1%에서 순환계 (p값: 0.002), 골격계 (p값:

0.004)의 유의확률이 각각 0.01이하이므로 관계가 있는 것으로 나타났으며, 유의수준 5%에서 신진 ᄃ

ᅢ사 (p값: 0.022)의 유의확률이 0.05이하이므로 역시 관계가 있는 것으로 나타났으며 호흡기 (p값:

0.126)는생활패턴과는관계가 없는것으로 나타났다. 생활패턴 (생활관리, 바이오리듬, 스트레스 증상 미

ᆾ 올바른자세)과 아건강과의 다중회귀분석 결과는호흡기를제외하고 나머지 8개의 아건강은생체 리 ᄃ

ᅳ

ᆷ이 가장 영향을많이 미치는것으로 나타났다.

Table 3.5 Analysis of Multiple Regression Analysis(2)

Dependent Independent Regression Standardized t-value p-value variable variable coefficients regression

coefficients

Hormonel Life management 0.147 0.194 1.701 0.091

Healthy biorhythm 0.116 -0.524 -4.562 0.000***

Stress symptoms 0.040 -0.234 -1.286 0.201

Right posture evaluation 0.095 0.231 1.290 0.199 R

= 0.169, F=6.741, p=0.000***

Respirative Life management 0.054 -0.053 -0.437 0.663

system Healthy biorhythm 0.043 -0.187 -1.529 0.129

Stress symptoms 0.015 -0.203 -1.047 0.297

Right posture evaluation 0.035 0.179 0.941 0.349 R

= 0.052, F=1.833, p=0.126

Urinary Life management 0.052 0.376 3.311 0.001**

system Healthy biorhythm 0.041 -0.567 -4.953 0.000***

Stress symptoms 0.014 -0.295 -1.628 0.106

Right posture evaluation 0.033 0.317 1.781 0.077 R

= 0.174, F=6.987, p=0.000***

Skeletal Life management 0.070 0.098 0.833 0.406

system Healthy biorhythm 0.055 -0.355 -2.990 0.003**

Stress symptoms 0.019 -0.202 -1.075 0.284

Right posture evaluation 0.045 0.285 1.542 0.125 R

= 0.110, F=4.096, p=0.004**

Metabolism Life management 0.063 0.137 1.145 0.254

Healthy biorhythm 0.050 -0.270 -2.236 0.027*

Stress symptoms 0.017 -0.338 -1.767 0.080

Right posture evaluation 0.041 0.438 2.335 0.021*

R

= 0.082, F=2.965, p=0.022*

*: p < 0.05, ** : p < 0.01, *** : p < 0.001

4. 의사결정나무분석 ᄋ

ᅡ

ᇁ의 3장에서는 생활패턴을 독립변수로 하고 10개의 아건강 지표를 종속 변수로 하여 다중 회귀분 ᄉ

ᅥ

ᆨ을 실시하여 그 결과로 생활 패턴이 아건강에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 본장에서는 앞의 분 ᄉ

ᅥᆨ과는반대로 아건강 10개 지표들이 생활패턴과 어떤관계가 있는가를알아보기 위하여 데이터마이닝 ᄋ

ᅴ 기법 중의사결정나무 기법을 사용하여 분석해 보았다. 분석 기법은 SPSS의 데이터마이닝 솔루션 ᄋ

ᅵᆫ Modeler를이용하였으며 분석하는자료의 종속변수가 이분형이고 독립변수가 연속형 자료이므로 이 ᄌ

ᅵ분리보다는다지분리가 가능한 CHAID 기법으로 나무 모형을생성하였다 (Figure 4.1). 이들결과를 ᄌ

ᅡ세히 살펴보면 (Figure 4.1)을 통해 생활관리, 생체리듬, 스트레스 증상, 올바른자세에 따라서 각각 ᄋ

ᅴ 아건강이 어떻게 되는지를알 수 있다.

Figure 4.1의 아건강에 대해 살펴보기로 하자. 면역계는 분류 전 면역계 (immune system) 아건강 ᄋ

ᅵ 나쁠 확률이 28.3%였던 것이 스트레스 증상이 10 초과인 경우에는 면역계 아건강이 나쁠 확률이 62.2%로 2배 이상 증가가된다는것을알 수 있다. 반면에 스트레스 증상이 4 이하인 경우에는면역계 ᄋ

ᅡ건강이 좋을확률이 분류 전 71.7%에서 97.4%로 26%p 증가하는것을알 수 있다. 전체 나무구조의 ᄆ

ᅡ디에서 면역계 아건강이 좋을확률과 아건강이 나쁠확률이 가장 높은마디에 대해 살펴보면, “면역계 ᄋ

ᅡ건강이 좋음”이 0.974로 가장 높은 2번째 마디는스트레스 증상이 4 이하인 경우이고, “면역계 아건강 ᄋ

ᅵ 나쁨”이 0.622로 가장 높은 4번째 마디는스트레스 증상이 10 초과인 경우이다. 이상을 종합해 보면 ᄉ

ᅳ트레스 증상이 심할수록면역계 아건강이 나쁘다는것을알 수 있다.

(a) Immune system (b) Circulatory system

(c) Digestive system (d) Intestine

Figure 4.1 The construction of decision tree part 1 (immune system, circulatory system, digestive system, intestine)

수

ᆫ환계 (circulatory system)의 경우, 분류 전 순환계 아건강이 나쁠확률이 39.1%였던 것이 스트레 ᄉ

ᅳ 증상이 10 초과인 경우에는 순환계 아건강이 나쁠확률이 75.7%로 2배 정도 증가가된다는것이다.

ᄀ

ᅳ리고 스트레스 증상이 7 이하 이며 올바른자세의 평가가 2 이하인 경우에는 순환계 아건강이 좋을확 류

ᆯ이 90.9%로 30%p 증가하는것을알 수 있다. “순환계 아건강이 좋음”이 0.909로 가장 높은 5번째 마 ᄃ

ᅵ는스트레스 증상이 7 이하이고 올바른자세의 평가가 2 이하인 경우이고, “순환계 아건강이 나쁨”이 0.757로 가장 높은 4번째 마디는스트레스가 10 초과인 경우이다.

ᄉ

ᅩ화계 (digestive system)의 경우에는 분류 전 소화계 아건강이 나쁠확률이 47.1%였던 것이 스트레 ᄉ

ᅳ 증상이 8이상 이고 생활관리가 9이하 (보통이하)인 경우에는소화계 아건강이 나쁠확률이 83.3%로 1.5배 이상 증가하는것을알 수 있다.

ᄌ

ᅡᆼ (intestine)의 경우에는 분류 전 장 아건강이 나쁠확률이 61.6%였던 것이 올바른자세가 좋지 않 ᄀ

ᅩ 도한 생활 관리가 보통이하인 경우에는장 아건강이 나쁠확률이 83.3%로 21.7%p증가하는것을알 ᄉ

ᅮ 있다. 반면에 분류 전 장 아건강이 좋을확률은 38.4%였던 것이 올바른자세가 좋고 도한 스트레스 ᄌ

ᅳ

ᆼ상이 8이하인 경우에는장 아건강이 좋을확률이 70.5%로 1.5배 이상 증가하는것을알 수 있다.

ᄂ

ᅬ신경 (cerebral nerve)의 경우에는 분류 전 뇌신경 아건강이 나쁠확률이 51.4%였던 것이 생활관리 ᄀ

ᅡ 나쁘고 또한 스트레스 증상이 7 이상인 경우에는뇌신경 아건강이 나쁠확률이 81%로 약 1.5배 정 ᄃ

ᅩ 증가하는것을알 수 있다. 반면에 분류 전 뇌신경 아건강이 좋을확률이 48.6%였던 것이 생활관리 ᄀ

ᅡ 좋은경우에는뇌신경 아건강이 좋을확률이 81%로 약 1.7배 증가하는것을알 수 있다.

(a) Cerebral nerve (b) Hormonel

(c) Respirative system (d) Urinary system

Figure 4.2 The construction of decision tree part 2 (cerebral nerve, hormonel, respirative system, urinary system)

ᄒ

ᅩ르몬 (hormonel)의 경우에는 분류 전 뇌신경 아건강이 나쁠확률이 51.4%였던 것이 생활관리가 나 ᄈ

ᅳ고 또한 스트레스 증상이 7 이상인 경우에는뇌신경 아건강이 나쁠확률이 81%로 약 1.5배 정도 증가 ᄒ

ᅡ는 것을알 수 있다. 반면에 분류 전 뇌신경 아건강이 좋을확률이 48.6%였던 것이 생활관리가 좋은 겨

ᆼ우에는뇌신경 아건강이 좋을확률이 81%로 약 1.7배 증가하는것을알 수 있다.

ᄒ

ᅩ흡기 (respirative system)의 경우에는 분류 전 호흡기 아건강이 나쁠 확률이 10.9%였던 것이 생 ᄎ

ᅦ리듬이 좋지 못하고 올바른 자세가 7 이상으로 좋지 못한 경우에는 호흡기 아건강이 나쁠 확률이 71.4%로 약 3배 정도 증가하는것을알 수 있다.

ᄇ

ᅵ뇨기 (urinary system)의 경우, 분류 전 비뇨기 아건강이 나쁠확률이 20.3%였던 것이 스트레스 증 ᄉ

ᅡᆼ이 15 초과인 경우에는비뇨기 아건강이 나쁠확률이 53.3%로 역시 2배 이상 증가된다는것을알 수 이

ᆻ다.

ᄉ

ᅵᆫ진대사 (metabolism)의 경우에는 분류 전 신진대사 아건강이 좋을확률이 59.4%였던 것이 올바른 ᄌ

ᅡ세가 좋으며 스트레스 증상이 4 이하인 경우에는 신진대사 아건강이 좋을 확률이 96.8%로 약 50%

(37.4%p) 정도 증가하는것을알 수 있다.

ᄒ

ᅡᆫ편 나머지 속성인 골격계의 경우에는유의하지 않은것으로 나타났다.

ᄋ

ᅴ사결정나무분석을이용한 10개 아건강의 결과 및 분류정확도를 Table 4.1에 나타내었다. 이들 중

(a) Metabolism (b) Skeletal system Figure 4.3 The construction of decision tree part 3 (metabolism, skeletal system)

부

ᆫ류정확도가 높은것을살펴보면 먼저 호흡기 아건강의 결과는 총 138명 중에서 123명이 호흡기 아건 ᄀ

ᅡᆼ이 좋았고, 15명이 호흡기 아건강이 나빴다. 이 중아건강이 좋았던 123명 중에서 121명이 아건강이 조

ᇂ다고 제대로 분류되어 분류정확도는 98.4%이며, 호흡기 아건강이 나쁜 15명 중에서 5명이 호흡기 아 ᄀ

ᅥᆫ강이 나쁘다고 제대로 분류되어 분류 정확도는 33.3%여서 전체 분류 정확도는 91.3%로 10개의 아건 ᄀ

ᅡᆼ 중가장 높게 나타났으며 비뇨기 아건강의 결과는 총 138명 중에서 110명이 비뇨기 아건강이 좋았고, 28명이 비뇨기 아건강이 나빴다. 이 중아건강이 좋았던 110명 중에서 103명이 아건강이 좋다고 제대로 부

ᆫ류되어 분류정확도는 93.6%이며, 비뇨기 아건강이 나쁜 28명 중에서 8명이 비뇨기 아건강이 나쁘다 ᄀ

ᅩ 제대로 분류되어 분류 정확도는 28.6%여서 전체 분류 정확도는 80.4%로 나타났다.

ᄇ

ᅡᆫ면에, 유의하지 않은 골격계를제외하고는소화계 아건강의 결과는 총 138명 중에서 73명이 소화계 ᄋ

ᅡ건강이 좋았고, 65명이 소화계 아건강이 나빴다. 이 중아건강이 좋았던 73명 중에서 67명이 아건강 ᄋ

ᅵ 좋다고 제대로 분류되어 분류정확도는 91.8%이며, 소화계 아건강이 나쁜 65명 중에서 30명이 소화 ᄀ

ᅨ 아건강이 나쁘다고 제대로 분류되어 분류 정확도는 46.2%로 전체 분류 정확도는 70.3%로 가장 낮게 ᄂ

ᅡ타났다. 나머지 아건강에 대한 분류정확도는 Table 4.1을참고하기 바란다.

Table 4.1 The result of decision tree between life pattern and sub-health Classification Expect Sub-health Total Accuracy

Observation Good Bad (person) (%)

Immune Sub-health Good 85 14 99 85.9

Syetem Bad 16 23 39 59.0

Total 101 37 138 78.3

Circulatory Sub-health Good 75 9 84 89.3

System Bad 26 28 54 51.9

Total 101 37 138 74.6

Digestive Sub-health Good 67 6 73 91.8

Syetem Bad 35 30 65 46.2

Total 102 36 138 70.3

Intestine Sub-health Good 42 11 53 79.2

Bad 24 61 85 71.8

Total 66 72 138 74.6

Cerebral Sub-health Good 45 22 67 67.2

Nerve Bad 7 64 71 90.1

Total 52 86 138 79.0

Hormone Sub-health Good 28 19 47 59.6

Bad 13 78 91 85.7

Total 41 97 138 76.8

Respirative Sub-health Good 121 2 123 98.4

system Bad 10 5 15 33.3

Total 131 7 138 91.3

Urinary Sub-health Good 103 7 110 93.6

system Bad 20 8 28 28.6

Total 123 15 138 80.4

Skeletal Sub-health Good 0 53 53 0.0

system Bad 0 85 85 100.0

Total 0 138 138 61.6

Metabolism Sub-health Good 71 11 82 86.6

Bad 23 33 56 58.9

Total 94 44 138 75.4

5. 결론 및 토의 ᄉ

ᅡ람들은건강 및 삶의 질에관심을많이 가지고 있다. 한편 종합편성(종편) 채널의 개국과 함께 봇물 ᄎ

ᅥ럼 쏟아진 건강관련 프로그램을 통해 어떤 음식이나 약초 등이 어떤 질병에 치료 효과가 있다는내용 ᄃ

ᅳ

ᆯ이 여러 전문가들의 입에서 소개가 되고 있으며, 또한, 이런 음식이나 약초들이 질병에 도움을 준다는 ᄋ

ᅧᆫ구들이 많이 발표되고 있는 실정이다.

ᄄ

ᅡ라서 본연구에서는아건강 상태를미리 진단하고 적극적인 치료 계획을수립하여 사회적 비용을 줄 ᄋ

ᅵ기 위하여 경상남도 소재 국립대학교인 창원대학교 대학생을대상으로 생활패턴과 아건강에 대한 각 ᄀ

ᅡ

ᆨ의 설문지에 응답한 결과를바탕으로 분석을 실시하였다. 그 결과를살펴보면 먼저 성별에 따라 생활 과

ᆫ리와 아건강 정도는차이가 존재하지 않음을알 수 있었다. 즉, 질병이 특별하게 나타나지 않는정도 ᄋ

ᅦ서는성별에관계없이 더 건강한 삶을위해서 생활관리를하지 않는다는것을알 수 있었다.

새

ᆼ활패턴 (생활관리, 생체리듬, 스트레스 증상, 올바른자세)과 아건강과의 다중회귀분석 결과는 호 흐

ᆸ기를제외하고 나머지 9개의 아건강은생체리듬이 가장 영향을많이 미치는것으로 나타났다.

ᄀ

ᅳ리고 평소 건강상태에 영향을미치리라 생각되어지는생활패턴 (생활관리, 생체리듬, 스트레스, 올 ᄇ

ᅡ른자세)을이용하여 아건강에 미치는영향을의사결정나무분석을 통하여 알아본결과 10개의 아건강

주

ᆼ 골격계를제외한 9개 (면역계, 순환계, 소화계, 장, 뇌신경, 호르몬,비뇨기, 신진대사)의 아건강에서 ᄐ

ᅩ

ᆼ계적으로 유의미한 결과를얻을수 있었다. 즉, 면역계, 순환계, 소화계, 장, 뇌신경, 비뇨기의 아건강 ᄋ

ᅳ

ᆫ스트레스의 정도에 따라서 아건강 상태가 달라지는것을확인할 수 있었고, 스트레스의 정도가 높아 지

ᆯ수록아건강 상태가 나빠지는것을확인할 수 있었다. 그리고 호르몬의 아건강은생활관리의 정도가 ᄂ

ᅡ쁘고 스트레스 정도가 높아질수록아건강 상태가 나빠지는것을알 수 있었다. 호흡기의 아건강은생 ᄎ

ᅦ리듬이 나쁘고 올바른자세가 나쁘면 아건강 상태가 나빠지는것을알 수 있었다. 신진대사의 아건강 ᄋ

ᅳ

ᆫ 올바른자세가 좋으며 스트레스 정도가 좋으면 아건강 상태가 좋아지는것을알 수 있었다.

ᄉ

ᅡ람의 몸이 건강과 질병 사이의 건강이 저하된상태는주로 면역력이 약해지는시기로 오랜 직장생활 ᄅ

ᅩ 인해 몸의 건강이 많이 나빠져 있는 5, 60대의 중년층이 주로 많이 해당된다. 또한 직업에 따라서 노 ᄃ

ᅩ

ᆼ의 강도는다양하고 이로 인해 건강 상태는다양할 수 있다. 따라서 본연구 대상을 5, 60대로확대하 ᄀ

ᅩ 다양한 직업군을 고려하여 생체리듬, 생활관리, 스트레스, 올바른자세가 아건강에 영향을미치는지 ᄑ

ᅡ악하게된다면 많은사람들의 더 건강하고 행복한 삶을영위하는데 도움이 되리라 판단되어진다.

References

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2019, 30

4)

851–861

Decision tree analysis on the relationship between sub-health and life patterns ^†

Jae-Kyoung Shin

¹

1Department of Statistics, Changwon National University

Received 8 July 2019, revised 22 July 2019, accepted 26 July 2019

Abstract

Many peoples are very interested in healthy life. Through various health-related TV programs, certain foods and herbs have been introduced to help overcome disease. In this study, we thought that if people can diagnose their health, they can reduce social costs and live a healthy life, and we conducted statistical analysis through sub-health and a survey of lifestyle patterns. The results of multiple regression with life patterns (life manegement, biorhythm, stress symptoms, right posture) and sub-health showed that, apart from respiratory system, the remaining nine sub-health were most affected by biorhythms.

Keywords: Comprehensive diagnosis, decision tree, life pattern, sub-health.

†

This research is financially supported by Changwon National University in 2019-2020.

1

Professor, Department of statistics, Changwon National University, Changwon, Gyeongnam, 51140,

Korea. E-mail: [email protected]