• 제목/요약/키워드: Multilevel latent growth analysis

검색결과 2건 처리시간 0.016초

사회경제적 수준이 청소년 우울감에 미치는 영향: 다층잠재성장모형을 적용하여 (The Effect of Socioeconomic Status to Change in Adolescent Depression: A Multilevel Latent Growth Analysis)

  • 최유정;이태노
    • 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
    • /
    • 제20권1호
    • /
    • pp.69-84
    • /
    • 2019
  • Objectives: The purpose of this study is to examine change in adolescent depression across time and to determine the relation between individual and neighborhood socioeconomic status (SES) and depression. Methods: This study employed multilevel latent growth analysis using longitudinal data from Korea Children and Youth Panel Survey. A sample of this study consists of 2,351 adolescents who were in first grade of middle school in 2010. Results: Results showed that both initial level and downward trajectory of depression varied significantly across individuals as well as across neighborhoods. On the individual level, self-rated economic condition(b=-0.203, p<.001) was related to the initial level of depression. Adolescents whose father had a high educational level(b=0.028, p<.001) or whose mother had a low educational level(b=-0.022, p=.011) had lower rates of decline in adolescent depression. On the neighborhood level, neighborhood deprivation index (b=0.003, p=.019) and gini coefficient(b=0.124, p=.040) were associated with lower rates of decline in depression. Conclusions: Low SES in adolescence is correlated with worse mental health, especially depression. Social disparities in depression likely originate before adulthood. The findings argue for the importance of understanding depression in adolescence from a multilevel or ecological framework.

자기조직화지도 클러스터링을 이용한 종단자료의 탐색적 분석방법론 (An Exploratory Methodology for Longitudinal Data Analysis Using SOM Clustering)

  • 조영빈
    • 융합정보논문지
    • /
    • 제12권5호
    • /
    • pp.100-106
    • /
    • 2022
  • 종단연구는 동일 대상에 대하여 반복적으로 측정한 종단자료를 기반으로 하는 연구방법을 말한다. 대부분의 종단분석 방법은 예측이나 추론에 적합하고, 탐색적 목적으로 사용하기에는 적합하지 않은 경우가 많다. 본 연구에서는 종단자료를 분석하는 탐색적 방법을 제시한다. 이 방법은 자기조직화지도기법을 사용하여 종단자료를 군집화 하여 최선의 군집 수를 정한 후 종단궤적을 찾는 방법이다. 제안한 방법론은 고용정보원의 종단자료에 적용되었으며, 총 2,610개의 샘플에 대하여 분석을 하였다. 방법론을 적용한 결과 패널 별로 시계열적으로 군집 화되는 결과를 얻었다. 이는 종단자료를 사전에 클러스터링하고 다층 종단분석을 하는 것이 더욱 효과적이라는 사실을 나타낸다.