부모의 이혼이 자녀에게 끼치는 영향
박상욱
2023-06-13
연구 목적 및 배경 설명
최근 화제가 된 사진 한 장이 있다. 바로 가정법원에서 많은 사람들이 이혼 서류를 제출하기 위해 끝이 안 보이는 줄을 서는 장면이다. 이는 현재 우리나라의 이혼율이 얼마나 높은지 보여주는 상징적인 사진이다. 현재 대한민국의 이혼율은 OECD 국가 내에서는 9위 아시아에서는 1위로 미국 이혼률보다 높은 것을 보아 더 이상 유교 국가라 이혼률이 낮을 것이라는 예상이 벗어난 지 오래다. 이혼은 이혼을 하는 당사자에게만 영향을 끼치는 것이 아닌 자녀들에게도 큰 영향을 끼치게 된다. 필자는 부모님의 이혼이 개인의 심리 상태에 어떠한 요인을 끼치는지 알아보기 위해 복지패널데이터를 이용하여 상관 분석과 그래프를 활용하여 시각적 분석을 하고자 한다.
데이터에 대한 개괄적인 설명
최신 데이터 2022년 17차 데이터를 사용하였다. 부모님이 이혼이 자녀에게 어떤 영향을 끼치는지 알아보기 위해 크게 인간관계, 자아 존중감 , 건강, 근로 4가지 분류로 상관관계를 분석하고자 한다.
1.인간관계의 경우 복지패널데이터 변수 중 “가족관계 만족도”를 이용하여 부모가 이혼을 하지 않은 자녀 집단을 대조군으로 설정하여 그 차이를 구하고 유의미한 관계를 발견한다.
2.자아 존중감은 “스스로를 가치있는 사람이라 여기는가?” 라는 질문을 통해 측정한다. 매우 그렇지 않다 부터 매우 그렇다에 각각 1~5 해당되기 때문에 숫자가 높을 수록 자아 존중감은 높을 것이라 판단하여 인간관계와 마찬가지로 대조군을 통해 차이를 구한다. 또한 이혼 당시 나이대에 따라 영향의 크고 작음을 파악한다.
건강에는 수면과 관련된 변수를 통해 부모의 이혼이 자녀의 건강에 영향을 끼치는 지 분석한다.
근로는 부모의 이혼을 경험한 자녀들이 어떠한 근로 형태를 띠고 있는지 조사하여 그 집단에서 두드러지게 나타나는 근로 형태가 있는지 파악한다.
데이터 정제 및 가공 과정
wel = read.spss(file = "Koweps_hpwc17_2022_beta1.sav", #최신 통계 자료 사용
to.data.frame = T)## Warning in read.spss(file = "Koweps_hpwc17_2022_beta1.sav", to.data.frame = T):
## Koweps_hpwc17_2022_beta1.sav: Compression bias (0) is not the usual value of
## 100## Warning in read.spss(file = "Koweps_hpwc17_2022_beta1.sav", to.data.frame = T):
## Koweps_hpwc17_2022_beta1.sav: Very long string record(s) found (record type 7,
## subtype 14), each will be imported in consecutive separate variableswelfare= wel %>%
select(exp= np1706_33, # 이혼 경험
age= np1706_34, # 이혼 나이
relation = p1703_8, # 대인관계(가족관계 만족도)
family= p1705_aq1, #가족생활 만족도도
worth= p1705_20, # 자아 존중감(나는 내가 스스로 가치있는 사람이라고 생각한다다)
sleep= p1705_13, # 건강(잠을 설치는 정도 )
work= p1702_1, #근로 (근로 유형)
smoke=p1705_3aq1, #흡연 여부
sud=p1705_6aq1) # 정신 건강(자살 고민)데이터를 제대로 불러왔는지 확인 하기 위해 표로 확인하였다.
welfare %>% head(10)## exp age relation family worth sleep work smoke sud
## 1 NA NA 3 4 3 2 4 NA NA
## 2 NA NA 4 6 4 3 1 NA NA
## 3 NA NA 2 2 4 2 1 NA NA
## 4 NA NA 5 6 3 2 1 NA NA
## 5 NA NA 4 2 4 1 1 NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 7 NA NA 4 6 4 1 4 NA NA
## 8 NA NA 4 6 4 1 4 NA NA
## 9 NA NA 2 4 2 1 1 NA NA
## 10 NA NA 4 6 2 2 2 NA NA부모의 이혼 경험 데이터 전처리
복지패널데이터에서 1은 부모님의 이혼 경험이 없는 경우고 2는 부모님의 이혼 경험이 있는 경우이다. 가독성을 높이기 위해 1에는 “이혼 경험 X” 2에는 “이혼 경험 O” 같이 텍스트로 전환하였다. 또한 응답 중 ’3’은 모름을 나타내기 때문에 결측치로 처리하였다.
welfare$exp= ifelse(welfare$exp == 3, NA , welfare$exp)
welfare$exp= ifelse(welfare$exp == 1,"이혼 경험 X","이혼 경험 O")
table(welfare$exp)##
## 이혼 경험 O 이혼 경험 X
## 22 188부모의 이혼 당시 연령 데이터 전처리
부모의 이혼 당시 연령 데이터에는 1~17세까지 다양한 연령대가 골고루 분포하였기 때문에 5세와 13세를 기준으로 경계를 나누어 나이에서 나이대로 데이터를 전환하였다. 또한 응답 중 99는 결측치 처리 하였다.
welfare$age= ifelse(welfare$age==99 ,NA, welfare$age)
welfare =welfare %>% mutate(ageg= ifelse(age<=5, "young",
ifelse(age<=13, "middle","old")))
table(welfare$ageg)##
## middle old young
## 9 5 8table(is.na(welfare$age))##
## FALSE TRUE
## 22 16569대인 관계 데이터 전처리
대인 관계 변수에는 가족 관계 만족도에 관한 설문을 사용하였고 숫자가 커질 수록 만족도가 커지기 때문에 정확한 수치 측정을 위해 숫자 구간을 나누지 않았다. 또한 9는 ’모름’에 해당하기에 결측치 처리하였다.
table(welfare$relation)##
## 1 2 3 4 5
## 59 391 2019 9396 1609welfare$family= ifelse(welfare$family==9 ,NA, welfare$family)
table(welfare$family)##
## 0 1 2 3 4 5 6 7
## 228 95 161 286 2095 1726 7634 1249자아 존중감 데이터 전처리
welfare$worth=ifelse(welfare$worth==9, NA, welfare$worth)
welfare= welfare %>% mutate(esteem=ifelse(worth<=1 ,"low", ifelse(worth<=3,"middle","high")))
table(welfare$worth)##
## 1 2 3 4
## 701 3514 6770 2489table(welfare$esteem)##
## high low middle
## 2489 701 10284건강 데이터 전처리
welfare$sleep=ifelse(welfare$sleep==9,NA, welfare$sleep)
welfare= welfare %>% mutate(slp= ifelse(sleep <=1, "good",
ifelse(sleep<=3, "middle","bad")))
table(welfare$sleep)##
## 1 2 3 4
## 8144 3390 1397 543table(welfare$slp)##
## bad good middle
## 543 8144 4787근로 유형 데이터 전처리
table(welfare$work) # 이상치로 처리할 데이터(9)가 존재하지 않기 때문에 정제의 필요가 없다.##
## 1 2 3 4 5
## 5921 1887 581 5705 58흡연 여부 데이터 전처리
1은 5갑 미만 2는 5갑 이상 3은 흡연을 해본적이 없다에 해당한다. 호기심 또는 강압으로 인해 피운 흡연또한 존재할거라 생각하여 5갑 미만으로 피웠다면 흡연을 하지 않는다고 분류하였다.
welfare$smoke= ifelse(welfare$smoke == 2, "흡연 O" , "흡연 X")
table(welfare$smoke) # 이상치로 처리할 데이터(9)가 존재하지 않기 때문에 정제의 필요가 없다##
## 흡연 O 흡연 X
## 1182 2496정신 건강 데이터 전처리 정신 건강을 측정하는 지표로 “지금까지 자살에 대한 생각을 한번이라도 한적이 있는지 여부”를 선택하였다.
table(welfare$sud) #이상치로 처리해야하는 9가 존재한다.##
## 1 2 9
## 129 3268 281welfare$sud= ifelse(welfare$sud==9 ,NA, welfare$sud)
welfare$sud= ifelse(welfare$sud==1, "자살 고민 O","자살 고민 X ")
table(welfare$sud)##
## 자살 고민 O 자살 고민 X
## 129 3268데이터 분석
부모의 이혼여부가 자녀의 가족관계와 만족도에 끼치는 영향을 알아보기 위해 복지패널데이터에서 경험여부와 가족관계 만족도 변수를 추출하여 두 변수 모두 결측치가 없는 데이터 만을 na.omit으로 추출하였다.
exp_relation= welfare %>% select(exp, relation)
exp_relation= na.omit(exp_relation)
exp_relation1= exp_relation %>% group_by(exp) %>% summarise(mean_relation= mean(relation))
exp_relation1## # A tibble: 2 × 2
## exp mean_relation
## <chr> <dbl>
## 1 이혼 경험 O 3.58
## 2 이혼 경험 X 4.111에서 5까지는 매우 불만족에서 매우 만족까지의 순서이므로 숫자가 높을 수록 가족관계에 대한 만족도가 높다고 볼 수 있다. 분석 결과, 부모님의 이혼을 경험한 집단은 자아존중감 정도가 약3.5이고 부모님의 이혼을 경험하지 않은 집단 약 4.1로 0.6이라는 유의미한 차이를 발견할 수 있다. 그러므로 부모님의 이혼여부는 자녀들로 하여금 대인 관계 만족도가 높지 않게 되는 요인일 수 있다는 추측을 할 수있다. 추가적으로 가족관계 만족도와 비슷한 변수인 가족생활 만족도 또한 부모의 이혼 여부와 어떤 관계가 있는지 보았다.
exp_family=welfare %>% select(exp, family)
exp_family= na.omit (exp_family)
exp_family1= exp_family %>% group_by(exp) %>% summarise(mean_family=mean(family))
exp_family1## # A tibble: 2 × 2
## exp mean_family
## <chr> <dbl>
## 1 이혼 경험 O 5.11
## 2 이혼 경험 X 5.78역시 앞선 결과와 마찬가지로 가족생활의 만족도 또한 떨어졌다는 점을 볼 수 있다.
부모의 이혼 여부가 자녀의 자아 존중감에 끼치는 영향을 알기 위해 이혼을 경험한 자녀와 이에 대한 대조군으로 경험하지 않은 자녀간의 자아 존중감을 비교하였다.
exp_worth = welfare %>% select(exp, worth)
exp_worth= na.omit(exp_worth)
exp_worth1 <- exp_worth %>% group_by(exp) %>% summarise(mean_worth = mean(worth))
exp_worth1## # A tibble: 2 × 2
## exp mean_worth
## <chr> <dbl>
## 1 이혼 경험 O 3
## 2 이혼 경험 X 3.04ggplot(exp_worth1 , aes(x = exp, y = mean_worth)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "darkblue")
부모님의 이혼을 경험한 집단은 3.0, 경험하지 않은 집단 3.04로 0.04라는 차이밖에 보이지 못했다. 그래프로 보더라도 육안으로 구별하기 힘들정도로 차이가 없다. 이를 통해 부모님의 이혼 여부는 자아 존중감과는 큰 연관이 없다는 결론을 낼 수 있다. 그렇다면 부모님의 이혼을 겪은 집단 내에서는 어떤 나이대의 집단이 가장 자아 존중감에 큰 영향을 받았을까?
이를 알아보기 위해 추가적으로 부모가 이혼했을 당시 어떤 언령대의 자녀가 가장 크게 자아 존중감에 영향을 받았는지 보았다.
age_worth = welfare %>% select(ageg, worth)
age_worth = na.omit(age_worth)
age_worth1= age_worth %>% group_by(ageg) %>% summarise(mean_worth = mean(worth))
age_worth1## # A tibble: 3 × 2
## ageg mean_worth
## <chr> <dbl>
## 1 middle 2.86
## 2 old 3.2
## 3 young 35세 이하 집단의 경우 3, 5세이상 13세 이하 집단은 2.8 13세이상 집단은 3.2라는 수치를 보였다. 추후에 나이대에 따라 다른 자아존중감이 나타나는 이유를 조사하여야겠다.
부모의 이혼이 자녀의 건강에는 어떤 영향을 미치는 지 알아보기 위해 잠을 설치는 정도를 건강을 나타내는 지표로 사용하였다.
exp_sleep =welfare %>% select(exp, sleep)
exp_sleep= na.omit (exp_sleep)
exp_sleep1= exp_sleep %>% group_by(exp) %>% summarise(mean_sleep=mean(sleep))
exp_sleep1## # A tibble: 2 × 2
## exp mean_sleep
## <chr> <dbl>
## 1 이혼 경험 O 1.42
## 2 이혼 경험 X 1.29부모님의 이혼을 경험한 집단은 1.4, 그렇지 않은 집단은 1.2로 유의미한 차이가 있다고 하기에는 다소 애매한 수치라고 판단되었을 뿐만 아니라 수면의 질로써는 건강을 나태내는 지표를 대표할 수 없다고 생각하여 건강을 나타내는 지표를 추가적으로 분석해야겠다는 생각이 들었다.
따라서 흡연 여부를 통해 건강에 관한 변수를 추가하였다.
exp_smoke= welfare %>% select(exp,smoke) %>% filter(exp =="이혼 경험 O")
table(exp_smoke)## smoke
## exp 흡연 O 흡연 X
## 이혼 경험 O 4 18table(welfare$smoke)##
## 흡연 O 흡연 X
## 1182 2496그러나 데이터 상에서 전체 집단과 이혼을 경험한 자녀의 흡연률을 비교한 결과, 이혼 여부가 흡연 여부에는 영향을 끼치지 않았다는 것을 알 수 있다.
마지막으로 부모의 이혼 여부에 따른 정신 건강 정도를 측정하였다.
exp_sud= welfare %>% select(exp,sud)
table(exp_sud)## sud
## exp 자살 고민 O 자살 고민 X
## 이혼 경험 O 0 19
## 이혼 경험 X 2 168정신건강 또한 부모의 이혼여부에 좌지우지 되지 않는다는 것을 위의 데이터를 통해 알 수 있다. 결론적으로 부모의 이혼 여부와 자녀들의 건강에는 상관관계가 존재하지 않다는 결론을 내렸다.
부모의 이혼을 경험한 집단에는 어떤 근로 유형이 주로 나타나는지 알아보았다.
exp_work= welfare %>% select(exp,work) %>% filter(exp=="이혼 경험 O")
table(exp_work)## work
## exp 1 2 4
## 이혼 경험 O 7 2 13table(welfare$work)##
## 1 2 3 4 5
## 5921 1887 581 5705 58복지패널전체데이터와 부모님의 이혼경험을 겪는 사람들의 데이터를 비교하자면 전체 데이터에서는 임금 근로자가 미취업자보다 많은 수를 보인 반면 부모님의 이혼 경험을 겪은 자녀들 중에서는 미취업자가 가장 많은 수를 보였다. 또한 모두 근로 능력이 있는 미취업자인점을 감안한다면 이는 이혼이 자녀들에게 근로 형태에 부정적인 영향을 끼친다는 점을 조심스럽게 의심해 볼 만하다. 1=임금 근로자 2=자영엽, 고용주 3= 무급 가족 종사자 4= 미취업자(근로능력 있음) 5. 미취업자(근로능력 없음)
그래프 만들기
#근로 유형과 자아 존중감의 상관관계
이혼 경험 자녀들 사이에서 두드러지게 나타나는 근로 유형에는 어떤 특징이 있는지 알기 위해 근로 유형에 따른 자아 존중감을 가로 막대 그래프를 사용하여 나타내었다.
welfare$work= ifelse(welfare$work==1 ,"임금근로자", welfare$work)
welfare$work= ifelse(welfare$work==2 ,"자영엽자,고용주", welfare$work)
welfare$work= ifelse(welfare$work==3,"무급 가족 종사자", welfare$work)
welfare$work= ifelse(welfare$work==4 ,"미취업자(근로능력 있음)", welfare$work)
welfare$work= ifelse(welfare$work==5 ,"미취업자(근로능력 없음)", welfare$work)
ggplot(welfare, aes(x = work, y = worth)) +
geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", fill = "steelblue") +
labs(x = "근로 유형", y = "자아 존중감") +
theme_minimal()+ coord_flip()+ labs(title = "근로 유형과 자아 존중감의 상관관계") ## Warning: Removed 3117 rows containing non-finite values (`stat_summary()`).
그래프로 보면 상대적으로 근로 능력이 있는 미취업자가 자아 존중감이 낮다는 것을 볼 수 있다. 이혼 경험 자녀들 사이에서는 근로 능력이 있는 미취업자가 다수이기 때문에 이혼 경험 자녀들의 자아 존중감을 개선하기 위해서는 취업 프로그램와 같이 근로 복지를 개선시킴으로써 미취업자에서 벗어나게 해야한다.
부모의 이혼을 경험한 당시의 나이대에 따른 자아 존중감 정도
ggplot(age_worth1, aes(x = ageg, y = mean_worth, group = 1)) +
geom_line(size=2,color= "blue") +
geom_point(color = "red", size = 3)+ labs(x = "나이대", y = "자아존중감 정도", title ="부모 이혼 당시 나이대에 따른 자아존중감 정도") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20))## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
이혼 경험 당시 나이대에 따른 자아 존중감 정도를 선 그래프로 나타내었다. 5~13세 시기의 자녀들이 부모의 이혼으로 인해 가장 크게 자아 존중감에 타격을 입게 된다.
이에 추가적으르 나이대에 따라 대인 관계 만족도에는 어떤 차이가 있는지 알아 보았다.
age_relation = welfare %>% select(ageg, relation)
age_relation = na.omit(age_relation)
age_relation1= age_relation %>% group_by(ageg) %>% summarise(mean_relation = mean(relation))
age_relation1## # A tibble: 3 × 2
## ageg mean_relation
## <chr> <dbl>
## 1 middle 3.86
## 2 old 3.6
## 3 young 3.29ggplot(age_relation1, aes(x = ageg, y = mean_relation, group = 1)) +
geom_line(size = 2, color = "blue") +
geom_point(color = "red", size = 3) +
labs(x = "나이대", y = "대인관계 만족도", title = "나이대에 따른 대인관계 만족도") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20))
그래프를 통해 알 수 있듯이 이혼을 경험했을 당시 나이가 어린 경우가 대인 관계 만족도에 가장 크게 영향을 받았다는 것을 알 수 있다. 앞서 나타난 나이대에 따른 자아 존중감에서도 볼 수 있듯이 나이대가 어리면 대인 관계 뿐만 아니라 자아 존중감에도 영향을 받게 되기 때문에 이혼을 절대로 쉽게 생각해서는 안된다는 생각이 들었다.
평균적인 근로 유형과 부모의 이혼을 겪은 자녀들의 근로유형간의 비교
work_ratio1=c(5921, 1887, 581, 5705 ,58)
work_kind1 =c("임금 근로자","자영엽자,고용주","무급 가족 종사자","미취업자(근로능력있음)","미취업자(근로능력없음)")
work_data1=data.frame(work_ratio1,work_kind1)
ggplot(work_data1, aes(x = "", y = work_ratio1, fill = work_kind1)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
coord_polar("y", start = 0) +
theme_void()+ggtitle("복지패널데이터 응답자의 근로 유형")+ theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 15, color = "darkblue"))
work_ratio=c(7,2,13)
work_kind=c("임금 근로자","자영업자,고용주","미취업자(근로능력있음)")
work_data = data.frame(work_ratio,work_kind)
ggplot(work_data, aes(x = "", y = work_ratio, fill = work_kind)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
coord_polar("y", start = 0) +
theme_void()+ggtitle("부모의 이혼을 겪는 자녀들의 근로 유형")+ theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 15, color = "darkblue"))
평균적인 근로 형태는 임금 근로자가 가장 큰 비중을 차지한 반면, 이혼을 경험한 자녀들의 근로 유형에서는 미취업자가 가장 큰 비중을 차지하였다. 이를 통해 알 수 있듯이 이혼 경험 여부는 그 당시에만 부정적인 영향을 미치는 것 뿐만 아니라 성인이 되어서 사회생활에서도 영향을 끼치고 지장이 될 수 있기에 이혼은 신중하게 해야한다는 점을 다시 한번 느꼈다.
##결론
이 보고서 작업을 하기 전에 이혼은 자녀들에게 많은 악영향을 끼칠 것이다라는 가설을 세웠다. 필자가 예상한 모든 변수에 영향을 끼친 것은 아니지만 자녀들에게 악 영향을 끼치는 점이 있다는 사실은 너무나도 명확하다. 따라서 이혼은 도입부에서 언급한대로 이혼 당사자들 뿐만 아니라 자녀들에게도 큰 상처를 입힐 수 있기 때문에 부부는 서로 배려하고 서로의 입장을 생각하고 사랑함으로써 행복한 가정을 지켜나가야 겠다.