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청소년기 학교폭력 피해빈도의 종단적 변화 분석 : The Analysis of the Longitudinal Pattern of Adolescent School Victimization

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Authors

김전옥

Advisor
박현정
Major
사범대학 교육학과
Issue Date
2016-02
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
학교폭력 피해카운트 데이터잠재성장모형영과잉 포아송 잠재성장모형영과잉 음이항 잠재성장모형
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 교육학과 교육학 전공, 2016. 2. 박현정.
Abstract
국문초록

이 연구에서는 중, 고등학교 학생들이 경험하는 학교폭력의 피해빈도가 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지를 분석하고자 하였다. 학교폭력과 관련된 기존 선행 연구들에서는 폭력경험의 측정 변수 중 이분변수와 리커르트 척도로 구성된 변수를 주로 활용하여 왔으나, 피해경험의 빈도를 나타내는 데 0 이상의 정수 값만을 가지는 카운트 변수를 활용할 수 있다. 카운트 데이터는 정규분포와 다른 분포를 가지기 때문에 카운트 데이터의 특성을 반영한 모형을 적용해야 하며, 또한 종단 데이터 분석에 있어 각 시점의 측정변수 간의 자기상관의 문제를 해결할 수 있는 모형을 적용할 필요가 있다. 따라서 이 연구에서는 중학교 2학년 시점부터 고등학교 2학년 시점까지 학교폭력 피해빈도의 변화 패턴을 추정하기 위하여 종속변수를 연속변수로 가정한 잠재성장모형, 종속변수가 포아송 분포를 따른다고 가정한 포아송 잠재성장모형, 종속변수가 음이항 분포를 따른다고 가정한 음이항 잠재성장모형, 데이터의 영과잉을 고려한 영과잉 포아송 잠재성장모형과 영과잉 음이항 잠재성장모형 등 5개의 연구 모형을 설정한 후 그 분석 결과를 비교하였다.

이 연구의 구체적인 연구 문제는 다음과 같다.

첫째, 각 연구 모형에서 학교폭력 피해빈도는 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는가?
둘째, 학교폭력 피해빈도의 변화 패턴을 가장 잘 반영하는 연구 모형은 무엇인가?
셋째, 학교폭력 피해에 대한 비위험집단 소속 확률은 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는가?

분석에 활용한 프로그램은 SPSS 22.0과 Mplus 7.0이다. 이 연구의 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 학교폭력 피해빈도는 시간의 흐름에 따라 감소하는 추세를 보이는 것으로 나타났다. 분석 자료에서 피해빈도의 전체 평균은 학생들의 학년이 높아질수록 감소하였으며, 모형에서 추정된 평균 역시 시간의 흐름에 따라 대체로 감소하였다. 한편, 분석 자료에 존재하는 0빈도의 비율은 4개 시점에 걸쳐 90% 내외로 높게 나타났으며, 이를 반영하여 연구 모형을 데이터의 영과잉 현상을 고려하지 않은 잠재성장모형과 높은 영빈도 비율을 고려한 영과잉 잠재성장모형으로 구분하여 분석을 진행하였다. 영과잉 음이항 모형을 제외한 4개 모형에서 학교폭력 피해빈도는 일관되게 감소하는 것으로 나타났다. 영과잉 음이항 모형에서 변화율은 음수로 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 영과잉 현상을 고려한 모형 4와 모형 5의 경우, 모형 4에서 로지스틱 부분의 변화율, 카운트 부분의 초기치 및 변화율은 모두 유의하게 나타났으나, 모형 5에서 카운트 부분의 변화율은 유의하지 않았다. 한편, 영과잉 잠재성장 모형에서 로지스틱 부분의 초기치와 변화율의 분산은 모두 유의하였고, 카운트 부분의 경우 모형 4는 초기치와 변화율의 분산이 모두 유의하게 나타났던 반면 모형 5에서 변화율의 분산은 유의하지 않게 나타났다.

둘째, 4개 시점에 걸친 학교폭력 피해빈도의 종단적 변화 패턴을 가장 잘 반영하는 모형은 영과잉 포아송 잠재성장모형으로 나타났다. 영과잉 포아송 잠재성장모형의 AIC는 5479.603, BIC는 5560.045로 5개 모형 중 가장 작은 값을 보였으며, 데이터의 영과잉 현상을 고려한 또 다른 모형인 영과잉 음이항 잠재성장모형에 비하여 좋은 적합도를 보였다. 한편, 음이항 잠재성장모형의 적합도는 AIC 5994.798, BIC 6040.765로 나타나 영과잉 포아송 잠재성장모형과 가장 비슷한 값을 보였으며, 데이터의 높은 영빈도 비율을 고려한 영과잉 음이항 잠재성장모형에 비하여 더 좋은 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 한편, 표본 평균과 모형 추정 평균을 비교하였을 때 영과잉 음이항 잠재성장모형이 다른 4개 모형에 비하여 관찰된 값과 가장 유사한 추정값을 보이는 것으로 나타났다.

셋째, 연구문제 3과 관련하여 기술통계 분석 결과, 분석 자료에 존재하는 0빈도의 비율은 1차 시점에서 87.6%, 2차 시점에서 94.2%, 3차 시점에서 98.2%, 4차 시점에서 98.4%로 점차 증가하는 것으로 나타났다. 영과잉 잠재성장모형을 적용하여 개인이 각 시점에서 비위험집단, 즉 구조적 영빈도 집단에 소속될 확률을 도출한 결과 영과잉 모형의 카운트 부분이 포아송 분포를 따른다고 가정한 모형 4와 음이항 분포를 따른다고 가정한 모형 5의 결과가 다르게 나타났다. 모형 4에서 각 시점에서 비위험집단 소속 확률은 1차 시점 37.3%, 2차 시점 42.6%, 3차 시점 50.0%, 4차 시점 60.5%로 나타났으며, 모형 5에서는 1차 시점 46.0%, 2차 시점 46.0%, 3차 시점 49.8%, 4차 시점 54.0%로 모형 4에 비하여 완만하게 증가하는 것으로 나타났다. 모형 4와 모형 5에서 1차 시점에서는 차이가 발생하였으나 4개 시점에 걸쳐 일관되게 감소하고 있음을 확인할 수 있다. 상술한 연구 결과를 바탕으로 시사점과 한계점을 논의하였다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/127908
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