소시오톡
[수리] [brief] Family Structure in Childhood, Marital Status and Mortality
 
1
  97
2019-10-04 14:46:46
10
Comments
1
2019-10-08 18:49:42

"유년시절 가구형태와 현재의 결혼상태, 그리고 양자의 상호작용항이 응답자의 사망률에 미치는 영향"에 대한 논문이 었는데요, 여전히 왜 유독 '유년시절 양부모x사별'만이 사망률을 높인다는 논문의 결과가 나올 수 있는지에 대한 '메커니즘'이 설득이 안되는 느낌이네요.. 가령 유년시절 가구형태가 소위 '정상가족'이면 소위 현재의 사별에 대한 '항체'가 없고, 그렇지 않은 경우에는 '항체'가 있을 수 있기에 사망률의 차이가 있을 수 있다는 설명이 제시되었는데요, 개인적으로는 '유년시절의 가족형태'를 너무 고정적인 실체로 파악하였고, (아마도 자료상의 한계로 보이지만) 응답자의 현재의 부부관계 등이 더 중요할 수 있을텐데 그러한 지점들이 고려되지 않았다는 생각이 들었어요. 어찌되었든, 물론 해당연구가모든 메커니즘을 말해야하는 것은 아니지만, 논문의 짐작대로라면, '유년시절 양부모x이혼' '유년시절 양부모x별거'가 비슷한 경향을 보이지 않을 이유가 없다라는 생각이 들었어요. 

또 한가지 든 생각은, 분석자료가 1972~2014에 걸치는 GSS 자료인데요, 시대가 지남에 따라서 가구형태나 결혼에 대한 가치관이 바뀌었을 가능성을 고려한다면, 코호트별로 쪼개서 분석을 해봐도 재밌을것같다는 생각이 들었습니다 

WR
1
2019-10-08 23:27:30
1. 사실 해석은 자료로 입증된게 아니라 추측 혹은 추론이다보니 도식적일 수 있습니다. "현재의 부부관계"는 부분적으로 사별 vs 이혼/별거 구분에 반영되어 있기는 합니다. 즉, 현재 부부관계가 좋지 않아 응답자의 의지로 혼인관계가 끝난 경우는 유년시절이 상관없는데, 의지와 상관없이 사별한 경우는 유년시절 정상가족의 경험이 오히려 해가 된다고 해석했습니다. 이 해석이 '유년시절 양부모x이혼' '유년시절 양부모x별거'가 비슷한 경향을 보이지 않는 이유이기도 합니다.
2. 코호트별 분석은 좋은 제안입니다. 한편 유년시절 양부모가 아니면서 성인 조사시점에서 사별인 케이스가 많지 않기 때문에 코호트별 분석은 검정력이 좋지 못한 아쉬움이 있습니다.

1
Updated at 2019-10-08 19:39:44
이 연구의 재밌는 점은 어린 시절 정상가족 경험에 따라서 사별한 사람의 사망률이 달라진다는 점이라고 생각했습니다. 이 현상의 원인을 직접 밝히지는 않지만 언급된 것 처럼 어린 시절의 비정상가족 경험이 일종의 예방접종같은 효과를 나타낸다고 해석될 수 있습니다.

이를 한국 고령패널조사 데이터로 알아볼 수 있지 않을까를 두가지로 생각 해 보았습니다.
고령인구에 대한 데이터이기 때문에 패널 자체에 대한 정보와 그들의 사망을 추적할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 설문 중에 패널의 유년기 가족경험에 대한 내용은 없습니다.

1. 따라서 반대로 패널의 결혼 형태를 통해 패널들의 자녀들의 사망률을 예측해 볼 수 있습니다. 우선 고령화데이터는 고령인구인 65세 이상에 대한 패널데이터 수집을 목적으로 하지만 패널데이터이기 때문에 40대의 예비 고령 인구도 패널로 수집하였습니다. 고령패널조사는 배우자와 자녀 및 손자 정보를 수집하고 있기 때문에 40~50대 패널의 결혼 상태 및 자녀와의 동거여부를 독립변수로 하여 추후 그들의 자녀가 사망한 것으로 응답되는 것을 종속변수로 설정할 수 있습니다.

2. 비정상가족 경험이 위에서 언급한 것 처럼 예방접종같은 효과를 낸다면 재혼한 패널들을 통해서 이 효과를 확인할 수 있지 않나 생각하였습니다. 이미 현재 사별 상태인 패널들 중에 과거에도 사별을 겪은 적이 있는 패널들이 그렇지 않은 패널들보다 사망률이 낮다면 사별 경험이 현재 사별 상황에서 사망률에 영향을 줬다고 볼 수 있습니다.

위의 논리가 타당한지 의견을 묻고싶습니다.
더불어 패널 전체 수가 만명이기 때문에 위의 논리가 맞다고 하더라도 충분한 샘플 수를 확보할 수 있을지 의문입니다.

WR
1
2019-10-08 23:33:14

1. 패널의 결혼 형태를 통해 패널들의 자녀들의 사망률을 예측하는 것은 좋은 아이디어인데 예측력이 좋을지는 (일단은) 회의적입니다. 우선 말한대로 패널수가 많지 않습니다. 인간 패널은 모으기가 비싸죠. 둘째로 결혼 형태나 유년가 가족형태가 통계적으로 "유의"하다고 해도 예측력 즉 R^2는 별로 높여주지 못합니다. 

2. 제안을 정확히 이해하지는 못했는데 (가능하다면) 재혼에 대한 정보를 활용하는 것은 좋은 생각 같습니다. 논문의 주장대로 gender role 효과라면 사별 후 재혼이 사망률을 낮추겠지만, 사별한 배우자에 대한 그리움이나 사랑때문이라면 재혼의 효과가 크지 않을 듯 하네요.
1
2019-10-08 23:43:59

(작성 도중에 실수로 새로고침 했더니 작성 내용이 날아가서 복구가 안되네요...☆ 다들 새로고침 조심...ㅠㅠ)

1. 데이터 매칭에 윤리적인 문제는 없나요? 건강보험 데이터와 gss 데이터를 결합할 때 사회보장번호와 이름 등을 이용했다고 하는데, gss데이터 응답자들이 사전에 그 응답이 자신을 추적하고 특정할 수 있는 연구에 사용될 수 있다는 것에 동의하지 않았을 것 같아요.
2. 개인이 실명 건강보험 데이터를 얻을 수 있나요? 또 공개되는 gss 데이터에 사회보장번호나 실명 데이터가 있나요?
3. 데이터 매칭 알고리즘이 궁금합니다. 어떤 프로그램을 통해 구현됐고, 어떻게 매칭하는 시스템인가요?

WR
1
2019-10-08 23:54:40

1. 정확한 답변을 못해서 죄송합니다. 물론 매칭을 수행한 연구자들은 IRB를 통과했고, GSS 응답자들은 어떤 형태로든 서베이 시점에 이런 가능성에 동의했을 겁니다. 공개용 데이터에 완전히 익명적이라면 IRB 통과 가능할겁니다. 

2. 공개용 GSS에 사회보장번호는 없을 겁니다. 
3. 역시 답변이 어렵네요. 사회보장번호, 실명, 생년월일 등을 순차적으로 이용한 것으로 압니다. Methods 부분의 참고문헌을 이용하시거나, 공저자인 김지범 교수님께 여쭤보면 더 잘 답변해주실 겁니다 
1
Updated at 2019-10-30 22:22:48

Marital Status & Mortality - Childhood Family Structure

  1. 종합적으로 이번에 읽게된 다른 연구들(온라인커뮤니티, 중학생 소셜네트워크)도 그렇지만 던질 수 있는 연구질문의 범위를 다르게 만든다는 점에서 자료의 획득(혹은 생성)이 정말 중요한 것 같습니다. "결혼","(아동기)(성년기)가족관계","사망" 등은 국가정부에서 관리하는 데이터에 거의 전수가 기록되는 시스템일테니 현실적으로는 어렵겠지만 이상적으로는 정부자료로 population에 대한 분석이 가능할 것 같기도 합니다. 앞선 코멘트들에서 제시된 추가분석 아이디어들도 케이스 숫자가 많다면 따져볼 수 있을 것 같구요.
  2. 추가적으로 아동기가족구조와 상호작용효과를 볼수 있을 것 같은 항목으로 neighborhood effect도 있지 않을까요? 현 모델에서는 지역(서부,동부,중서부 등)변수가 들어갔는데 살던 곳이 도시,교외,작은 마을 등에 따라 개별가정의 상태를 주변동네의 관계가 중화/강화할 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다. 한부모 가정이면서도 그러한 가정이 주위에 많은 동네에서 유년기를 보낸 사람과 동네에서 본인의 가족이 소수,비정상가족인 경우로 여겨질 때 받아들이는게 다를 수도 있을 것 같습니다. 
  3. 지금 현재 자신의 가족구조(adulthood family structure)는 어떤 영향을 미칠지도 궁금합니다. 아동기의 '부모'의 결혼상태가 부모>자녀에 미친 영향을 본다면 현재 성인기의 '자녀'의 존재는 자녀>부모에 대한 영향을 볼 수 있지 않을까 합니다.
WR
1
2019-10-10 02:04:19

1. 인구정보가 잘 되어있는 북유럽은 자료에 걸맞는 주요 연구를 잘 합니다. 우리과 이도훈, 최성수 선생님 등이 더 잘 소개해주실 수도.

2. 이건 생각 못 해봤는데, 한 가지 문제는 서베이에서 회고적으로 그 시절 거주지역 규모를 물어본 변수는 없을 거예요.
3. 좋은 제안이네요. 배우자 사별효과와 비슷한 효과가 나올수도. 한 가지 문제는 미혼자나 혼인 초기자는 분석에서 제외될 것 같네요.
1
Updated at 2019-10-09 20:07:49

어린 시절 양부모와 함께 살았을 경우 사별이 사망률을 높이는 결과에 관해 수업시간에 깊게 토론해보지 못해 다소 아쉽습니다 ㅠㅠ 전반적으로 남성 하위그룹에서 통계적 유의성이 더 강하게 나타나는데, 이 상호작용항의 계수 차이가 다른 항들에 비해 가장 크게 나타나고 있습니다 (남성 0.742**, 여성 0.378+). 따라서, 비록 논문 상에서 gender difference의 근거는 미약한 것으로 나타나지만, 어린 시절 양부모와 함께 살지 않은 경험이 심리사회적 적응도를 높인다는 해석과 동시에, 일종의 가부장제적 해석을 도입한다면 마리아 미즈가 주장한 "자기 삶을 재생산하는 노동", 예컨대 음식을 만들고 집을 청소하는 등의 노동을 어린 시절부터 타인에게 전담시킬 수 있던 남성이 그렇게 하지 못하게 된 상황이 사망률이 높인 원인일 수도 있겠다고 생각했습니다. 개인적으로는 double loss 부분이 부모의 사망과 배우자의 사망 각각의 타이밍과 관련되어 낳는 효과가 있을 수 있겠단 생각도 듭니다.
한편 최근에 생물학적 아버지가 아닌 사회적 아버지에 관심을 가지고 있는데요, 개인적으로 진행 중인 연구에서 아동의 1, 3, 5, 9, 15살 때 부모 결혼상태를 통제한 후 social father가 언제 처음으로 아동의 삶에 등장한지를 독립변수로 투입한 결과, 3, 5살 때 등장할 경우 아동의 향후 사회성이 증가한 반면 15살 때 등장하면 더 악화되는 결과가 나왔습니다. 요점은 본 연구의 'Both parents'를 생물학적 부모로 한정하지 않고 말 그대로 부모가 '2명'(+ 가능하다면 transition의 시점까지도 고려) 있는 상태로 정의했다면 어땠을까 하는 점입니다. 그렇다면 양부모를 어렸을 때부터 가진 advantage가 그대로 유지되되, 양부모*widowed 상호작용항의 사망률 상승 결과는 줄어들지 않을까? 혹은 어떤 다른 결과가 나올까? 하는 궁금증이 들었습니다.

WR
1
2019-10-10 02:08:43

1. "예컨대 음식을 만들고 집을 청소하는 등의 노동을 어린 시절부터 타인에게 전담시킬 수 있던 남성이 그렇게 하지 못하게 된 상황이 사망률이 높인 원인"이라는 해석은 본 논문의 해석과 일치합니다. 분석적으로 입증할 방법은 없지만요.

2. both parents를 생물학적 부모로 한정하지 않고 분석하는 것은, (잘 기억나지 않지만) 해봤는데 결과가 덜 선명했던 것 같아요. 그런 이유 중 하나는, both parents가 아닌 사례수가 이미 소수인데 더 줄어들면서 검정력이 더 떨어집니다.