문맥 (context)
본 장은 패널 추가로 인해 변화된 대표성과 품질에 대해 비교분석한다. 비교 대상통계는 통계청의 조사를 활용하였으며, 비교년도는 2016년을 기준으로 하되, 생산주기로 인해 비교 불가능한 통계는 2015년 통계를 활용했다. 비교하는 통계는 대표성의 변화를 살펴보기 위해 가중치를 부여하여 분석했다. 기존패널은 6차 웨이브 조사에서 응답한 기존 응답자와 새로 진입한 신규 적격응답자에 대해 가중치를 부여했고, 통합 패널은 기존패널에 2017년 새로 추가한 패널을 통합한 가중치를 부여하였다. 또한 개인 관련 항목에 대해서는 개인 횡단가중치를 활용했고 가구관련 사항에 대해서는 가구가중치를 활용하여 통계청 통계와 비교하였다. 단, 여성가족패널의 연령을 고려하여 통계청의 비교통계는 개인의 경우 연령을 19~74세로 제한하여 분석하였고 가구의 경우 연령제한이 불가능하여 통계청 통계를 그대로 활용하여 비교하였다.
교육정도의 경우 통계청 총인구조사(2015)와 비교해 볼 때 전반적으로 통합패널이 기존패널에 비해 통계청 분포와 더 유사한 분포를 보인다. 통합패널의 경우 통계청 총인구조사와 비교하여 고졸이하 저학년 분포는 약간 높고 전문대졸과 대학교 등 고학력 비율은 약간 높게 나타났다. 이에 비해 기존패널의 경우 통계청과 비교해 보면 중졸이하 분포는 더 높았고 고졸 이상에서는 약간 낮았다. 통합패널과 기존패널을 비교해 보면, 전반적으로 통합패널은 기존패널에 비해 저학력 분포에서는 낮고 고학력 분포에서는 높은 경향을 보인다. 이는 패널 추가가 이탈률을 고려하여 설계되었기 때문으로, 이탈률이 높은 고학력자의 진입 비율이 이와 같은 특징을 가져 온 것이다. 통합패널의 교육정도 분포는 통계청의 비교대상 통계가 2015년이고 교육정도가 점차 높아지고 있음을 고려할 때 실제 교육정도의 분포를 거의 차이가 없을 것으로 예측된다.
본 연구는 한국여성정책연구원에서 실시하고 있는 여성가족패널조사(Korean Longitudinal Survey of Women and Families)에서 수집된 자료를 활용하였다. 여성가족패널조사는 2007년을 기준으로 전국의 만 19세 이상 만 64세 이하 여성 9,997명을 대상으로 2년마다 실시하여 현재 6차년도(2016)까지 자료가 수집되었다. 한국여성정책연구원의 자료는 전국적으로 표집된 여성을 대상으로 수집된 자료로써, 다른 자료들보다 일반화할 수 있는 결과를 산출함에 유용할 것으로 판단되어 본 연구에서는 수집된 자료들 중 4차(2012년), 5차(2014년), 6차(2016년) 자료를 사용하였다. 수집된 자료들 중 연구의 목적에 따라 가족관련 가치관(가족내역할 가치관, 자녀부양 가치관)과 일-가정 양립 갈등, 우울 간의 구조분석을 위해 만 19세 이상 만 64세 이하의 직장을 다니고 있으며, 혼인상태가 기혼인 여성 2,307명을 대상으로 하였다.
본 연구에서는 종단적 접근을 통한 변인들 간 관계를 살펴보기 위해 한국여성정책연구원에서 조사한 여성가족패널자료 중 가족관련 가치관(가족역할 가치관, 자녀부양 가치관)과 우울, 일-가정 양립 갈등에 대하여 측정한 4차(2012), 5차(2014), 6차(2016) 데이터를 활용하였다. 시점의 흐름에 따른 변인의 신뢰도를 측정하기 위해 각 문항에 대한 응답방식이 Likert 4점 척도로, 1점(매우 그렇다)에서 4점(전혀 그렇지 않다)으로 이루어져 있어 모든 문항을 역채점하여 점수가 높을수록 각 변인들의 정도가 높은 것으로 해석하였다. 또한 각각의 문항과 그 변인의 전체 간 상관관계(항목-전체 상관관계)를 통해 문항의 방향성이 다른 문항을 역채점하였다. 먼저 직장여성의 우울을 측정하기 위해 Randolff(1977)가 개발한 CES-D(The Center for Epidemiologic Studies Depression Scale)의 축약본인 CES-D10을 활용하였다.
다음으로 일-가정 양립 갈등은 한국여성정책연구원에서 ‘직장생활과 가정생활’을 주제로 개발한 척도로, 총 11문항으로 구성되어 있으며, 점수가 높을수록 일-가정 양립 갈등수준이 높음을 의미한다. 마지막으로 가족관련 가치관은 한국여성정책연구원에서 가족과 관련된 가치관에 대한 인식을 측정하기 위해 개발한 척도를 활용하였다. 가족내역할 가치관은 총 6문항으로 구성되어 있으나 5번과 6번 문항이 가족 내 역할에 대한 인식보다는 경제적인 부분과 관련되어 있어 본 연구에서는 제외하고 총 4문항으로 연구를 실시하였으며, 점수가 높을수록 가족 내 역할의 평등함에 대한 가치관이 높음을 의미한다. 자녀부양 가치관은 여성가족패널조사 자료 중 가족부양 인식관련 가치관 문항 중 노부모의 부양과 관련된 4번을 제외하고 총 3문항으로 연구를 실시하였으며, 점수가 높을수록 자녀부양에 대한 책임감이 높음을 의미한다.
본 연구는 한국여성정책연구원의 여성관리자패널조사(Korean Women Manager Panel: KWMP) 데이터를 활용하였다. 여성관리자패널조사는 전 산업에 근무하는 대리급 이상의 여성 관리자를 대상으로, 근로실태와 경력개발, 근로여건 및 관리직 진출 경로, 일과 가정의 양립실태 등을 파악하기 위해 2년 주기로 조사를 실시하고 있다. 본 연구에서는 여성 직장인 중 정규직 근로자를 대상으로 분석하기 위해 고용형태에 대한 문항이 포함된 5차(2014년)와 6차(2016년) 여성관리자패널조사 데이터를 수집하였다. 그 이유는 정도범(2018) 등의 많은 연구들에서 정규직/비정규직 근로자 여부에 따라 직장만족도에 큰 차이가 나타났기 때문에, 이를 통제해주기 위함이다. 또한 여성 정규직 근로자 중에서도 전직이 개인생활 또는 직장생활에 영향을 미칠 수 있다고 판단하여, 전직자를 제외한 근속자만을 연구 표본으로 선정하였다. 따라서 본 연구의 표본은 정규직으로 근속하고 있는 여성 직장인(취업자)이며, 표본 선정 시 ‘모름’과 ‘무응답’ 등의 부적절한 응답은 제외하였다. 최종적으로, 2014년 511개 데이터와 2016년 685개 데이터로 구성된 총 1,196개 패널 데이터를 선정하여 분석을 수행하였다.
본 연구는 1~6차년도 조사에서 이탈한 패널의 특성을 분석하고 패널추가에 따른 대표성 변화를 분석하였다. 패널이탈은 2개의 차수 간 이탈 유무를 가지고 분석하였고 설명변수는 T-1차의 자료를, 이탈여부는 T차의 자료를 활용하였다. 이탈요인은 다양한 변수가 있으나, 본 연구는 개인적 요인과 가구적 요인으로 구분하여 이탈특성을 접근하고 있다. 개인적 요인은 연령, 결혼상태, 학력, 건강상태, 취업상태 변수를 활용했고 가구적 요인은 거주지, 주택형태, 점유형태, 가구원수, 연간가구소득을 활용하였다. 이탈분석 모형은 확률효과 로짓모형을 이용하였다. 고정효과 로짓모형은 이론적으로 더 적합한 모형이었으나, 고정효과 모형의 특성 상 연속적으로 응답한 패널들이 삭제되는 문제로 인해 확률효과 모형을 선택하였다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
통합패널의 교육정도 분포가 기존패널과 비교했을 때 어떠한 경향을 보이는지 설명하시오.
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation통합패널과 기존패널의 교육정도 분포 차이를 비교하여 그 경향성을 도출해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction통합패널과 기존패널의 교육정도 분포에 관한 문맥 내 정보를 추출한다.
- 통합패널과 기존패널을 비교해 보면, 전반적으로 통합패널은 기존패널에 비해 저학력 분포에서는 낮고 고학력 분포에서는 높은 경향을 보인다.
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3근거 선택
evidence_selection두 패널의 분포 차이를 직접적으로 명시한 문장을 근거로 선택한다.
- 통합패널은 기존패널에 비해 저학력 분포에서는 낮고 고학력 분포에서는 높은 경향을 보인다.
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4논리 통합
logical_integration추출된 정보를 바탕으로 통합패널이 기존패널에 비해 저학력층은 적고 고학력층은 더 많이 분포하고 있음을 정리한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation통합패널이 기존패널보다 저학력 분포는 낮고 고학력 분포는 높은 경향이 있다는 결론을 도출한다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 대해 간결한 서술형으로 최종 답변을 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
통합패널은 기존패널에 비해 저학력 분포에서는 낮고 고학력 분포에서는 높은 경향을 보인다.
핵심 해석 (core_interpretation)
통합패널과 기존패널을 비교해 보면, 전반적으로 통합패널은 기존패널에 비해 저학력 분포에서는 낮고 고학력 분포에서는 높은 경향을 보인다.