A Meta-Analysis of Influencing Soybean Food Interventions on the Metabolic Syndrome Risk Factors Utilizing Big Data

빅 데이터 분석을 활용한 콩 식품 중재가 대사증후군 위험요인에 미치는 영향 메타분석

Big data analysis refers the ability to store, manage and analyze collected data from an existing database management tool. In addition, extract value from large amounts of structured or unstructured data set and means the technology to analyze the results. Meta-analysis is a statistical integration method that delivers an opportunity to overview the entire result of integrating and analyzing many quantitative research results. Meta-analysis is sometimes expressed as an analysis of another analysis. Commonly, factors of metabolic syndrome can be defined as abdominal obesity, high triglycerides, low high density lipoprotein cholesterol, elevated blood pressure, and elevated fasting glucose. This study will find meaningful mediator variables for criterion variables that affect before and after the metabolic syndrome studies, on the basis of the results of a meta-analysis. We reviewed a total of 5 studies related to metabolic syndrome published in Korea between 2000 and 2016, where a cause and effect relationship is established between variables that are specified in the conceptual model of this study.

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 따라서 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 또한 분석을 위한 분석이라고도 말한다. 우리나라 학술지에 게재된 대사증후군 위험요인에 콩 식품 중재에 관련된 연구들을 계량적으로 통합하고 검토해보기 위해 진행하였다. 본 연구는 대사증후군 위험요인에 대한 문헌적 고찰을 통해 선행연구를 살펴보고 열거된 요인에 관한 실증 분석된 연구들을 메타분석하기 위해 2000년-2016년 국내 학술지에 게재된 연구논문을 대상으로 하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.