본 연구의 목적은 흡연, 음주, 신체활동을 중심으로 한국 성인의 건강행태 군집을 발견하고, 인구집단별로 건강행태 군집의 분포의 차이가 있는지를 분석하며, 발견한 건강행태 군집이 다른 건강관련 행위와 상관관계가 있는지를 분석하는 것이었다. 분석에 사용한 자료는 한국 성인을 대표할 수 있는 2005년 국민건강영양조사였다. 분석에 포함된 표본은 만19세 이상의 성인 7,795명이었다. 건강행태 군집은 군집분석을 통해서 분석하였다. 인구집단별 건강행태 군집 분포의 차이는 먼저 chi-square test로 이변량 분석을 하고 다항로짓 회귀분석으로 다변량 분석을 하였다. 마지막으로 건강행태 군집별 건강관련 행위의 상관관계는 chi-square test와 로지스틱 회귀분석을 병행하였다. 연구결과 흡연군, 음주군, 운동군, 건강증진군, 수동적태도군의 다섯 가지 군집을 얻을 수 있었다. 비만 및 주관적 건강수준과의 관련성으로 타당성을 분석한 결과 발견한 건강행태 군집들은 타당한 것으로 나타났다. Split sample replication으로 신뢰도를 분석한 결과 신뢰성도 있는 것으로 나타났다. 건강행태 군집은 성, 연령, 교육수준, 가구소득, 직업 등 사회경제적 특성별로 분포가 달랐으며, 일부 만성질환의 유무별로도 다른 것으로 나타났다. 또한 흡연군, 음주군 등 건강위해 요인을 많이 갖고 있는 집단은 안전벨트 착용, 인플루엔자 백신접종, 건강검진, 미네랄 섭취, 영양표시 읽기에서도 건강증진군보다 바람직한 행태를 덜 보이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 건강행태를 개별적으로 접근하기보다는 군집으로 접근하는 것의 유용성에 대한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이다.;The aims of this study were to identify patterns of clustering of such health behaviors as smoking, drinking, and physical activity among Korean adults, to compare the distribution of the clusters across sub-populations, and to analyse the association between the clustering of health behaviors and other behavioral risk factors. The data used in the analysis was the Korea Health and Nutrition Examination Survey 2005, which was representative of the Korean population. The sample included a total of 7,795 adults aged 19 and over. Cluster analysis was used to find the pattern of clustering of smoking, drinking, and physical activity. Differences in the pattern of clustering was examined, first by bivariate chi-square test, and then by multinomial logit regression. Lastly, the association between the clusters of health behaviors and other behavioral risk factors was tested by chi-square test and logistic regression. The study identified five clusters of health behaviors: smoking group, drinking group, physically active group, health promotion group, and passive attitude group. The associations with obesity and self-rated health status showed that these groups were valid. Split sample replication also showed that the results were reliable. The distribution of the clusters varied not only across socioeconomic characteristics such as sex, age, education attainment, household income, and occupation, but also between individuals with certain chronic diseases and those without. In addition, both the smoking group and the drinking group were found to be less likely than the health promotion group to engage in preventive behaviors such as seatbelt use, influenza vaccination, health examination, etc. The result of this study can be evidence of the usefulness of the multiple health behavior approach as an alternative to the individual health behavior approach.
아동빈곤은 심각한 사회문제로 부각되고 있다. 따라서 아동빈곤 예방을 위하여 아동빈곤에 대한 이해, 국가적 통계 생산, 관련요인 분석 등이 시급하게 요구된다. 이에 본 연구에서는 한국보건사회연구원에서 실시한「2004년도 국민생활실태조사」원자료를 활용하여 전국적 아동빈곤율 및 빈곤아동인구 산정, 아동빈곤의 계층화, 그리고 아동빈곤의 원인을 규명하는 것을 목적으로 하였다. 아동빈곤의 계층화의 원인을 규명하기 위해서 교차분석과 다항로지스틱회귀분석을 하였다. 그 결과 2003년 절대아동빈곤율과 상대아동빈곤율은 8.9%, 14.9%이고 각각의 인구규모는 102만명, 170만명으로 추정되었다. 아동이 1명이라도 있는 1,538가구만을 선택하여 절대빈곤선과 상대빈곤선을 근거로 극빈층, 차상위층, 비빈곤층으로 계층화하여 빈곤의 원인을 계층별로 분석하였다. 회귀분석 결과, 거주지역, 부모의 인구사회학적 특성, 그리고 부모 취업형태 등이 통계적으로 유의미한 영향력이 있음이 밝혀졌다. 결론적으로 농어촌에 사는 조손가정이나 부자가정, 자녀가 많은 임시직·일용직에 종사하는 저학력의 맞벌이 부모가정이 가장 극빈층에 속할 확률이 가장 높으며, 자녀가 많은 임시직·일용직에 종사하는 저학력의 모자가정이 차상위층에 속할 확률이 가장 높은 것으로 분석되었다.;Child poverty has emerged as one of the most serious social problems in the era of economic affluency. In order to prevent child poverty, we need to understand its size, produce national statistics, and find correlates and/or factors in relations with child poverty. The primary objective of this study is to estimate the both absolute and relative child poverty rates in Korea and find factors affecting it using the National Social Life Survey in 2004. We found that the absolute child poverty rate and the relative child poverty rate amounted to 8.9% and 14.9%, respectively, and the number of children living below the absolute poverty line and the relative poverty line are approximately 1.02 million and 1.7 million, respectively. This study classified 1,538 households into three categories according to the two poverty lines, such as extreme poverty, second level poverty, and no poverty. We found that region, age, education, occupation and the disability of parents were significant factors influencing child poverty. In conclusion, children living with grandparent(s), single fathers with poor education and under-employment, rural residents, and dual-earner families with low education and part-time employment were most likely to fall into extreme poverty; and single mothers with poor education and part-time employment were most likely to fall to second level poverty.