초록
본 연구는 한국복지패널의 원시자료를 통해 고용에 따른 우울 정도의 차이를 규명하고자 하였다. 연구 대상은 한국복지패널의 8차(2013), 9차(2014) 자료를 이용하여 조사에 응답한 12,512명을 대상으로 하였고, 우울에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 t-test와 ANOVA에서 통계적으로 유의하게 나온 변수를 산출하여 위계적 다중회귀분석(hierarchial multiple regression)을 실시하였다. 위계적 다중회귀분석 결과 모델 1은 '남성' 기준 '여성'이, 나이가 많을수록, 배우자가 '있는' 기준 배우자가 '없는' 경우, '일반 소득' 기준 '저소득'인 경우, 자존감 합이 낮을수록, 이전 시기의 우울점수가 높을수록 우울감이 높아지는 경향이 있는 것으로 나타났고, 교육정도는 통계적으로 유의성이 없는 것으로 나타났으며, 이 모델에 투입된 모든 변수들에 대한 설명력은 30.8%로 분석되었다(p<0.001). 모델 1에 고용지위를 투입한 모델 2의 결과 투입된 모든 변수들에 대한 설명력이 30.9%로 나와, 모델 1과 비교한 설명력이 0.1% 증가하여 거의 변화가 없었다(p<0.05). 이상과 같은 결과를 볼 때, 고용에 따른 우울에 영향을 미치는 변수들의 격차를 줄일 수 있는 요인들에 대한 연구와 그에 대한 사회적 지지가 필요할 것으로 생각된다.
This study was conducted to investigate individuals' mental health on the basis of scores for depression and self-esteem from the Korea Welfare Panel Study (KWPS) and determine their dynamic association with employment status. This study was conducted using the eighth (2013) and ninth (2014) data from the KWPS. To identify factors affecting depression, socio-demographic factors, factors related to mental health, and contents related to employment, such as changes in the employment condition and employment status, were selected and analyzed by t-test, ANOVA, and hierarchial multiple regression to determine the explanatory power. Multiple regression revealed that in Model 1, those who were female, were older, had no spouse, were in the lower income bracket, had lower total self-esteem, and scored higher for depression in the previous period tended to show higher levels of depression. Education had no significant effect and explanatory power for all variables inputted into this model was estimated to be 30.8% (p<0.001). The explanatory power for all variables input into Model 2, which was generated by inputting employment status into Model 1, was estimated to be 30.9%, which was 0.1% higher than for Model 1 (p<0.05). These results indicated that depression was significantly correlated with gender, age, income, presence of a spouse, previous depression, self-esteem, and employment status; accordingly, investigation of the factors that can narrow the gap among variables affecting depression should be conducted and socially supported.