성장혼합모형(Growth Mixture Model)을 적용한 은퇴자 우울의 잠재계층 분류 및 영향요인 검증 = Changes in Retiree’s Depression after Retirement: Applying Growth Mixture Model

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purposes of this study were to identify latent classes according to change patterns in retiree's depression after retirement and to test determinants of the latent classes. To achieve these goals, Growth Mixture Model was applied using retiree's data from KLoSA (Korean Longitudinal Study of Aging) panel. Our studies supported a 4-class model defined as 'low-level', 'increasing', 'decreasing', and 'high-level' class based on the change patterns of retiree's depression. Further results revealed that self-reported health and economic satisfaction, pre-retirement labor income, public pension, and causes of retirement (health-related) were significant determinants of the latent classes. Specifically, the retirees that reported higher health satisfaction had higher probabilities of being members of the ‘low- level’ or ‘increasing’ classes. Those that reported higher economic satisfaction had higher probabilities of being members of the ‘low-l evel’ or ‘increasing’ classes. The retirees with more pre-retirement income were more likely to belong to the ‘low-level’ class, while those who received more public pension were more likely to belong to the ‘decreasing’ or ‘high-level’ class. Those that had retired on the grounds of health problems of his/her own or family had higher probabilities to be the members of the ‘high-level’ class. The results of this study can be useful in understanding the change patterns in retiree’s depression and providing further policy intervention.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 은퇴 이후 은퇴자의 우울감 변화궤적에 따라 잠재계층을 분류하고 영향요인을 검증하고자 하였다. 연구의 대상은 고령화연구패널(KLoSA)자료 중 1차 조사시기의 신규은퇴자로 총 355명이며, 이들의 은퇴 이후 우울감 변화양상에 따른 잠재계층을 도출하기 위해 성장혼합모형(Growth Mixture Model)을 적용하였다. 분석 결과는 다음과 같았다.
첫째, 우울감 변화에 따라 총 4개의 잠재계층이 분류되었으며, 은퇴 후 지속적으로 낮은 우울감을 유지하는 ‘저수준유지 집단’, 지속적으로 높은 우울감을 유지하는 ‘고수준유지 집단’, 은퇴 직후에는 우울감이 높았지만 시간이 흐름에 따라 우울감이 감소하는 ‘감소 집단’, 은퇴 직후에는 우울감이 낮았지만 시간이 흐름에 따라 우울감이 증가하는 ‘증가 집단’으로 나타났다.
둘째, 각 계층의 구분에 영향을 미치는 주요 요인은 다음과 같았다. 주관적 건강만족도가 높을수록 우울감의 초기치가 낮은 증가 집단이나 저수준유지 집단에 속할 확률이 높았다. 주관적 경제만족도가 높을수록 고수준유지 집단보다는 저수준유지나 증가 집단에 속할 가능성이 컸고, 증가 집단보다는 저수준유지 집단에 속할 가능성이 높았다. 은퇴 직전 직장에서의 근로 소득이 높았던 사람일수록 증가 집단보다는 저수준유지 집단에 속할 확률이 높게 나타났고, 공적이전소득이 높을수록 증가 집단보다는 감소나 고수준 집단에 속할 가능성이 높았다. 은퇴 사유 중 본인이나 가족의 건강에 의한 은퇴의 경우 저수준유지 집단보다는 고수준유지 집단에 속할 확률이 높았다. 즉, 가족과 본인이 건강하고 또 그에 만족하는 경우, 은퇴 시점 전후로 소득 감소에 대한 우려가 적은 경우, 경제적으로 만족스럽고 안정된 삶을 사는 경우 은퇴 이후 우울감을 낮게 유지할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 은퇴자의 우울감 변화에 관한 종단연구를 통해 다양한 변화궤적과 그에 영향을 미치는 요인을 밝혀낸 데 의의가 있으며, 노년 우울과 자살률이 높은 한국사회에서 은퇴자의 정신건강을 위한 적절한 대책의 필요성을 시사한다.

참고문헌 (Reference)

1 김동배, "한국노인의 우울 관련변인에 관한 메타분석" 한국노년학회 25 (25): 167-187, 2005

2 성지미, "중고령자의 은퇴만족도에 대한 연구" 한국경제연구학회 29 (29): 175-212, 2011

3 윤지은, "중고령자의 경제활동상태와 정신건강: 소득수준과 가족관계만족도의 매개효과 검증" 한국노년학회 29 (29): 743-759, 2009

4 이난희, "종단자료를 활용한 우리나라 노인의 우울 변화요인 분석" 사단법인 대한보건협회 43 (43): 13-25, 2017

5 김여진, "은퇴여성노인의 우울에 관한 연구: 성별비교분석" 사회과학연구소 24 (24): 309-332, 2013

6 이주연, "은퇴부부의 부부관계 만족도, 심리적 건강, 은퇴적응에 대한 영향요인 탐색: 단기 종단연구" 한국상담학회 15 (15): 903-924, 2014

7 김안정, "우리나라 장년층의 노동시장 실질은퇴연령"

8 백은영, "베이비부머의 은퇴 준비와 준비 유형 결정요인 분석" 한국사회보장학회 27 (27): 357-383, 2011

9 한경혜, "베이비부머들의 은퇴에 대한 재정적 준비와 건강 준비의 관련 요인 탐색 : 심리적 요인과 자원 요인을 중심으로" 한국노인복지학회 (58) : 133-162, 2012

10 김미령, "노후연령인식 여부에 따른 성공적 노화 구성요소 차이 및 삶의 만족도에 미치는 영향" 한국사회복지학회 65 (65): 227-245, 2013

11 강지숙, "노인의 은퇴 적응과정에 대한 근거이론적 접근" 한국노년학회 28 (28): 477-496, 2008

12 이성진, "노인의 은퇴 이후 우울발생까지의 기간에 영향을 미치는 요인" 사단법인 아시아문화학술원 8 (8): 905-926, 2017

13 김봉균, "노인의 우울에 영향을 미치는 요인들에 관한 종단적 연구: 신체적·심리적·사회적 요인을 중심으로" 한국노년학회 34 (34): 115-132, 2014

14 허원구, "노인의 사회활동참여와 우울 발달궤적에 관한 연구" 사회과학연구소 33 (33): 183-206, 2017

15 이난희, "노인계층의 우울 변화 결정요인 분석" 한양대학교 대학원 2014

16 이현주, "노년기 우울의 종단적 변화：연령집단별 차이와 위험요인" 한국노인복지학회 (61) : 291-318, 2013

17 강은나, "노년기 우울의 다중변화궤적에 관한 연구" 한국노년학회 34 (34): 387-407, 2014

18 김혜경, "노년기 우울에 영향을 미치는 종단적 요인： 전기·후기 노인의 비교를 중심으로" 한국노인복지학회 (66) : 427-449, 2014

19 오진주, "노년기 우울변화의 영향요인: 한국 고령화 연구패널을 이용하여" 사단법인 대한보건협회 42 (42): 1-15, 2016

20 전해숙, "노년기 우울궤적의 예측요인: 한국복지패널을 이용하여" 한국노년학회 29 (29): 1611-1628, 2009

21 홍세희, "구조 방정식 모형의 적합도 지수 선정기준과 그 근거" 19 (19): 161-177, 2000

22 김현정, "고령은퇴남성의 삶의 만족도 영향요인에 관한 연구" 사회복지연구소 21 : 253-280, 2009

23 헤럴드경제, "겉으론 모르는 노인 우울증"

24 Muthén, L.K., "What is a Good Value of Entropy"

25 Kuchibhatla, M. N., "Trajectory Classes of Depressive Symptoms in a Community Sample of Older Adults" 125 (125): 492-501, 2012

26 Lo. Y., "Testing the Number of Components in a Normal Mixture" 88 (88): 767-778, 2001

27 Peel, D., "Robust Mixture Modelling Using the t-Distribution" 10 (10): 339-348, 2000

28 Kim, J. E., "Retirement Transitions, Gender, and Psychological Well-being: A Life-course, Ecological Mode" 57B : 212-222, 2002

29 Wang, M, "Profiling Retirees in the Retirement Transition and Adjustment Process : Examining the Longitudinal Change Patterns of Retirees’Psychological Well-being" 92 (92): 455-474, 2007

30 Taylor-Carter, M. A., "Planning and Expectations of the Retirement Experience" 23 : 273-288, 1997

31 Vermunt, J. K, "Latent Class Modeling with Covariates : Two Improved Three-step Approaches" 18 (18): 450-469, 2010

32 Muthén, B. O., "Integrating Person-centered and Variable-centered Analysis : Growth Mixture Modeling with Latent Trajectory Classes" 24 : 882-891, 2000

33 Wickrama, K. K., "Higher-order Growth Curves and Mixture Modeling with Mplus" Routledge 2016

34 Ram, N., "Growth Mixture Modeling : A Method for Identifying Differences in Longitudinal Change among Unobserved Groups" 33 (33): 565-576, 2009

35 Hsu, H. C, "Group‐Based Trajectories of Depressive Symptoms and the Predictors in the Older Population" 27 (27): 854-862, 2012

36 Muthén, B., "General Growth Mixture Modeling for Randomized Preventive Interventions" 3 (3): 459-475, 2002

37 Quick, H. E., "Gender, Employment, and Retirement Quality : A Life Course Approach to the Differential Experiences of Men and Women" 3 : 44-64, 1998

38 Lee, H., "Gender Differences in the Trajectory Classes of Depressive Symptoms in Korean Older Adults" 22 (22): 1162-1169, 2018

39 Schwarz, G, "Estimating the Dimension of a Model" 6 (6): 461-464, 1978

40 Wang, M., "Employee retirement : A Review and Recommendations for Future Investigation" 36 (36): 172-206, 2010

41 Kuo, S. Y., "Depression Trajectories and Obesity among the Elderly in Taiwan" 41 (41): 1665-1676, 2011

42 Nylund, K. L., "Deciding on the Number of Classes in Latent Class Analysis and Growth Mixture Modeling : A Monte Carlo Simulation Study" 14 : 535-569, 2007

43 Asparouhov, T., "Auxiliary Variables in Mixture Modeling : Three-step Approaches Using M Plus" 21 (21): 329-341, 2014

44 Sclove, S. L, "Application of Model-selection Criteria to Some Problems in Multivariate Analysis" 52 (52): 333-343, 1987

45 Jung, T., "An Introduction to Latent Class Growth Analysis and Growth Mixture Modeling" 2 (2): 302-317, 2008

46 Akaike, H, "A New Look at the Statistical Model Identification" 19 : 716-723, 1974

47 한국고용정보원, "2018년 고령화 연구패널 이용자 가이드"

48 통계청, "2017 고령자통계"

49 Muthén, L. K., "1998-2010. Mplus User’s Guide. Sixth Edition"