가족적 요인과 자살 충동의 관계 분석
김하은
2025-06-11
연구 목적 및 배경 설명
우리나라의 자살률은 지난 20년간 OECD 국가 중 1~2위를 차지할 정도로 심각한 수준을 유지하고 있다. 한국생명존중희망재단(통계청)의 통계에 따르면, 2024년에는 자살률이 인구 10만 명당 28.3명을 기록하며, 지난 11년간 가장 높은 수치를 보였다. 여러 정책적 노력과 사회적 관심에도 불구하고 자살률은 최근 다시 소폭 상승세를 보이고 있으며, 언론과 인터넷 상에서는 관련 이슈가 끊임없이 다뤄지고 있는 실정이다. 이는 단순한 개인의 문제가 아닌 구조적이고 지속적인 사회 문제로 자리 잡고 있다는 점을 시사한다.
그동안 자살 예방 정책은 주로 개인의 정신 건강이나 상담 체계 강화에 초점을 맞춰왔으나, 일상적으로 가장 오래 머무는 공간인 ’가정’과 그 안의 관계 만족도에 주목한 접근은 상대적으로 부족했다. 그러나 가정은 정서적 지지와 안정감을 제공하는 핵심 환경이며, 가족 구성원 간의 관계 만족도가 개인의 정신적 안정감과 삶의 만족도에 직결될 수 있다는 점에서 더 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다.
이에 가족환경이 자살 충동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 한다. 구체적으로는 가족생활 만족도, 배우자 관계 만족도, 자녀와의 관계 만족도, 자녀들 간의 관계 만족도가 자살 충동에 어떤 연관성을 가지는지를 확인함으로써, 정서적 가족관계가 자살 예방에 있어 중요한 요인으로 작용할 수 있는지를 탐색하고자 한다. 이를 통해 가정 내 관계의 질이 자살 예방 정책 수립에 있어 핵심 지표로 고려될 수 있음을 제안하는 것이 본 분석의 목표이다.
데이터에 대한 개괄적인 설명
본 분석은 2022년 제17차 한국복지패널(KOWEPS) 데이터를 활용하였다.
아래 분석의 종속 변수는 ‘자살 충동’ 여부이며 독립 변수는 ‘가족 생활 만족도’, ‘배우자와의 관계 만족도’, ‘자녀와의 관계 만족도’, ‘자녀간의 관계 만족도’이다. ’자살 충동’ 여부는 ‘지난 한해 동안 자살하는 것에 대해 진지하게 생각한 적이 있는지 여부(변수명 p1705_7aq1)’ 항목을 이용하였으며 나머지 변수들은 각각 ‘가족생활에 대한 만족도(변수명 p1705_aq1)’, ‘배우자와의 관계에 대한 만족도(변수명 p1705_aq2)’, ‘자녀와의 관계에 대한 만족도(변수명 p1705_aq3)’, ‘자녀들의 형제자매 관계에 대한 만족도(변수명 p1705_aq4)’을 사용했다. ’자살 충동’ 변수를 제외하고는 1. 매우불만족, 2. 불만족, 3. 약간 불만족 을 묶어 ’만족도 낮음(low)’로 처리하고 4. 보통 은 ’만족도 보통(middle)’으로, 5. 약간 만족, 6. 만족, 7. 매우 만족 은 ’만족도 높음(high)’으로 재구성하였다. 또한 0. 비해당 항목은 결측처리하였다.
이번 분석은 가정에 대한 만족도와 자살충동의 관계를 분석하고 이를 토대로 자살 문제 해결의 실마리를 제공하고자 하므로 실질적인 문제 해결에 도움이 되기 위해 성별과 태어난 연도 변수를 이용하여 자살 충동률이 높은 성별과 연령대도 부가적으로 분석하였다.
데이터 정제 및 가공 과정
1.전체적인 데이터 정제 및 가공
한국복지패널 데이터의 복사본을 만든 후, 분석에 필요한 ‘1년간 자살 생각 여부’, ‘가족생활 전반 만족도’, ‘자녀와의 관계 만족도’, ‘자녀들 간의 관계 만족도’ 변수의 변수명을 보기 쉽게 바꿔주었다. 또한 개인패널을 활용해 두 개의 데이터를 결합하였다.
# 데이터 불러오기
raw_welfare <- read.spss("Koweps_p17_2022_beta3.sav", to.data.frame = T)## Warning in read.spss("Koweps_p17_2022_beta3.sav", to.data.frame = T):
## Koweps_p17_2022_beta3.sav: Compression bias (0) is not the usual value of 100raw_welfare_2 <- read.spss("Koweps_hpwc17_2022_beta3.sav", to.data.frame = T)## Warning in read.spss("Koweps_hpwc17_2022_beta3.sav", to.data.frame = T):
## Koweps_hpwc17_2022_beta3.sav: Compression bias (0) is not the usual value of
## 100## Warning in read.spss("Koweps_hpwc17_2022_beta3.sav", to.data.frame = T):
## Koweps_hpwc17_2022_beta3.sav: Very long string record(s) found (record type 7,
## subtype 14), each will be imported in consecutive separate variables# 데이터 복사본 만들기
wel <- raw_welfare
wel_2 <- raw_welfare_2
# 변수명 변경하기
wel <- wel %>%
select(h17_pid,
suicide_thought = p1705_7aq1, # 1년간 자살 생각 여부
fam_life_sat = p1705_aq1, # 가족생활 전반 만족도
rel_spouse = p1705_aq2, # 배우자와의 관계 만족도
rel_children = p1705_aq3, # 자녀와의 관계 만족도
rel_siblings = p1705_aq4 ) # 자녀들 간의 관계 만족도
wel_2 <- wel_2 %>%
select(h17_pid, sex = h17_g3, birth = h17_g4)
# 데이터 결합
welfare <- left_join(wel_2, wel, by="h17_pid")2.자살 충동 경험 변수 정제 및 가공
이상답변 결측처리 및 ‘지난 한해 동안 자살하는 것에 대해 진지하게 생각한 적이 있는지 여부’에 대해 1. 예 는 ’yes’, 2. 아니오 는 ’no’로 재구성하였다.
# 자살충동 변수 이상치 및 결측 처리
summary(welfare$suicide_thought)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 1.00 2.00 2.00 2.25 2.00 9.00 6117welfare$suicide_thought <- ifelse(welfare$suicide_thought == 9, NA, welfare$suicide_thought)
# 이진 변수로 재코딩
welfare$suicide <- ifelse(welfare$suicide_thought == 1, "yes", "no")
table(welfare$suicide, useNA = "ifany")##
## no yes <NA>
## 9913 164 65143.가족 관련 만족도 변수 정제 및 가공
- 매우불만족, 2. 불만족, 3. 약간 불만족 을 묶어 ’만족도 낮음(low)’로 처리하고 4. 보통 은 ’만족도 보통(middle)’으로, 5. 약간 만족, 6. 만족, 7. 매우 만족 은 ’만족도 높음(high)’으로 재구성하였다. 또한 0. 비해당 항목은 결측처리하였다.
# 가족생활 만족도 이상치 제거 및 범주화
welfare$fam_life_sat <- ifelse(welfare$fam_life_sat %in% c(0,9), NA, welfare$fam_life_sat)
welfare$fam_life <- ifelse(welfare$fam_life_sat <= 3, "low",
ifelse(welfare$fam_life_sat == 4, "middle", "high"))
# 배우자와의 관계 만족도 정제 및 범주화
welfare$rel_spouse <- ifelse(welfare$rel_spouse %in% c(0,9), NA, welfare$rel_spouse)
welfare$spouse_rel <- ifelse(welfare$rel_spouse <= 3, "low",
ifelse(welfare$rel_spouse == 4, "middle", "high"))
# 자녀와의 관계 만족도 정제 및 범주화
welfare$rel_children <- ifelse(welfare$rel_children %in% c(0,9), NA, welfare$rel_children)
welfare$child_rel <- ifelse(welfare$rel_children <= 3, "low",
ifelse(welfare$rel_children == 4, "middle", "high"))
# 자녀들 간의 관계 만족도 정제 및 범주화
welfare$rel_siblings <- ifelse(welfare$rel_siblings %in% c(0,9), NA, welfare$rel_siblings)
welfare$sibling_rel <- ifelse(welfare$rel_siblings <= 3, "low",
ifelse(welfare$rel_siblings == 4, "middle", "high"))4. 나이 파생 변수 만들기
태어난 연도를 활용하여 조사년도(2022년)를 기준으로 나이 변수를 정제 및 가공해주었다.
welfare$age <- 2022 - welfare$birth
summary(welfare$age)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.00 34.00 57.00 52.94 73.00 116.005. 성별 변수 정제
성별 변수를 정제 및 가공해주었다.
welfare$sex <- ifelse(welfare$sex == 9, NA, welfare$sex)
welfare$sex <- ifelse(welfare$sex == 1, "male", "female")
table(welfare$sex)##
## female male
## 9121 7470데이터 분석
1. 가족생활 만족도에 따른 자살충동률 비교
가족생활 만족도별 자살충동 여부 빈도표를 작성하였으며, 자살충동률을 계산하였다.
# 가족생활 만족도별 자살충동 여부 빈도표
fam_suicide_table <- welfare %>%
filter(!is.na(fam_life) & !is.na(suicide)) %>% # 결측값 제거
count(fam_life, suicide) # 만족도별 자살충동 여부 개수 세기
# 자살충동률(%) 계산
fam_suicide_rate <- fam_suicide_table %>%
group_by(fam_life) %>%
mutate(total = sum(n), # 만족도 그룹별 전체 수
rate = round(n / total * 100, 1)) %>% # 자살충동률 백분율
filter(suicide == "yes") # 자살충동이 있는 경우만 보기
# 확인
print(fam_suicide_rate)## # A tibble: 3 × 5
## # Groups: fam_life [3]
## fam_life suicide n total rate
## <chr> <chr> <int> <int> <dbl>
## 1 high yes 63 7878 0.8
## 2 low yes 44 429 10.3
## 3 middle yes 48 1603 32. 가족 구성원과 관계 만족도에 따른 자살충동률 비교
2-1.배우자와의 관계 만족도
배우자관계 만족도별 자살충동 여부 빈도표를 작성하였으며, 자살충동률을 계산하였다.
# 배우자관계 만족도별 자살충동 여부 빈도표
spouse_suicide_table <- welfare %>%
filter(!is.na(spouse_rel) & !is.na(suicide)) %>% # 결측 제거
count(spouse_rel, suicide) # 빈도 계산
# 자살충동률 계산
spouse_suicide_rate <- spouse_suicide_table %>%
group_by(spouse_rel) %>%
mutate(total = sum(n),
rate = round(n / total * 100, 1)) %>%
filter(suicide == "yes")
# 확인
print(spouse_suicide_rate)## # A tibble: 3 × 5
## # Groups: spouse_rel [3]
## spouse_rel suicide n total rate
## <chr> <chr> <int> <int> <dbl>
## 1 high yes 31 4558 0.7
## 2 low yes 21 340 6.2
## 3 middle yes 21 1063 22-2.자녀와의 관계 만족도
자녀와의 관계 만족도별 자살충동 여부 빈도표를 작성하였으며, 자살충동률을 계산하였다.
# 자녀관계 만족도별 자살충동 여부 빈도표
child_suicide_table <- welfare %>%
filter(!is.na(child_rel) & !is.na(suicide)) %>%
count(child_rel, suicide)
# 자살충동률 계산
child_suicide_rate <- child_suicide_table %>%
group_by(child_rel) %>%
mutate(total = sum(n),
rate = round(n / total * 100, 1)) %>%
filter(suicide == "yes")
# 확인
print(child_suicide_rate)## # A tibble: 3 × 5
## # Groups: child_rel [3]
## child_rel suicide n total rate
## <chr> <chr> <int> <int> <dbl>
## 1 high yes 73 6808 1.1
## 2 low yes 21 276 7.6
## 3 middle yes 30 839 3.62-3. 자녀들 간의 관계 만족도
자녀들간 만족도별 자살충동 여부 빈도표를 작성하였으며, 자살충동률을 계산하였다.
# 자녀간 관계 만족도별 자살충동 여부 빈도표
sibling_suicide_table <- welfare %>%
filter(!is.na(sibling_rel) & !is.na(suicide)) %>%
count(sibling_rel, suicide)
# 자살충동률 계산
sibling_suicide_rate <- sibling_suicide_table %>%
group_by(sibling_rel) %>%
mutate(total = sum(n),
rate = round(n / total * 100, 1)) %>%
filter(suicide == "yes")
# 확인
print(sibling_suicide_rate)## # A tibble: 3 × 5
## # Groups: sibling_rel [3]
## sibling_rel suicide n total rate
## <chr> <chr> <int> <int> <dbl>
## 1 high yes 55 5711 1
## 2 low yes 11 212 5.2
## 3 middle yes 28 914 3.1그래프 만들기
1. 가족생활 만족도에 따른 자살충동률 그래프
가족생활 만족도가 높은 사람들의 0.8%, 만족도가 낮은 사람들의 10.3%, 보통인 사람들의 3.0%가 자살 충동을 느낀 경험이 있다고 답했다. 이를 통해 가족생활에 대해 만족도가 높을수록 자살 충동을 느낄 확률이 낮다는 것을 알 수 있다.
welfare %>%
filter(!is.na(fam_life), !is.na(suicide)) %>% # 결측치 제거
ggplot(aes(x = fam_life, fill = suicide)) +
geom_bar(position = "fill") +
scale_y_continuous() +
labs(title = "Suicidal impulse rate according to family life satisfaction",
x = "Satisfaction with family life", y = "ratio", fill = "suicidal thoughts") +
theme_minimal()
자살충동을 느낀 사람들만을 선별하여 가족생활 만족도 비율을 산출했을 때, 절대적인 양은 가족생활 만족도가 낮은 사람들이 가장 적었다. 하지만 가족생활 만족도가 높음과 보통에 해당하는 사람이 많음에도 불구하고 가족생활 만족도가 낮은 사람들과 각각 12.2%, 11.7% 차이에 불과하다는 것을 참고하면, 확연히 가족생활 만족도가 자살 충동에 영향을 준다는 사실을 확인할 수 있다.
# 자살충동을 느낀 사람들 중 가족생활 만족도 비율
suicide_yes <- welfare %>% filter(suicide == "yes")
fam_life_dist <- suicide_yes %>%
filter(!is.na(fam_life)) %>% # 결측치 제거
count(fam_life) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(fam_life, " (", round(pct, 1), "%)"))
ggplot(fam_life_dist, aes(x = "", y = pct, fill = fam_life)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = label), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
labs(title = "Distribution of family life satisfaction among people who experienced suicidal impulses",
fill = "Satisfaction with family life") +
theme_void()
2. 가족 구성원과 관계 만족도에 따른 자살충동률 그래프
2-1. 배우자와의 관계 만족도에 따른 자살충동률 그래프
배우자와의 관계 만족도가 높은 사람들의 0.7%, 만족도가 낮은 사람들의 6.2%, 보통인 사람들의 2.0%이 자살 충동을 느낀 경험이 있다고 답했다. 이를 통해 배우자와의 관계에 대한 만족도 또한 높을수록 자살 충동을 느낄 확률이 낮다는 것을 알 수 있다. 가족생활 만족도와 자살충동 여부의 관계와 비슷한 양상을 보인다.
welfare %>%
filter(!is.na(spouse_rel), !is.na(suicide)) %>%
ggplot(aes(x = spouse_rel, fill = suicide)) +
geom_bar(position = "fill") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(title = "Suicidal impulse rate according to spouse relationship satisfaction",
x = "spousal relationship satisfaction", y = "ratio", fill = "suicidal thoughts") +
theme_minimal()
이 또한 가족 생활 만족도에 따른 비율과 비슷한 양상 보인다.
# 자살충동을 느낀 사람들 중 배우자와의 관계 만족도 비율
suicide_yes <- welfare %>% filter(suicide == "yes")
spouse_rel_dist <- suicide_yes %>%
filter(!is.na(spouse_rel)) %>%
count(spouse_rel) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(spouse_rel, " (", round(pct, 1), "%)"))
ggplot(spouse_rel_dist, aes(x = "", y = pct, fill = spouse_rel)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = label), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
labs(title = "Distribution of satisfaction with spouse relationships among people who experienced suicidal impulses",
fill = "spousal relationship satisfaction") +
theme_void()
2-2. 자녀와의 관계 만족도에 따른 자살충동률 그래프
자녀와의 관계계 만족도가 높은 사람들의 1.1%, 만족도가 낮은 사람들의 7.6%, 보통인 사람들의 3.6%가 자살 충동을 느낀 경험이 있다고 답했다. 이를 통해 자녀와의 관계에 대해 만족도가 높을수록 자살 충동을 느낄 확률이 낮다는 것을 알 수 있다.
welfare %>%
filter(!is.na(child_rel), !is.na(suicide)) %>%
ggplot(aes(x = child_rel, fill = suicide)) +
geom_bar(position = "fill") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(title = "Suicidal impulse rate according to satisfaction with child relationship",
x = "satisfaction with child relationship", y = "ratio", fill = "suicidal thoughts") +
theme_minimal()
가족생활 만족도나 배우자와의 관계 만족도와는 다르게, 자녀와의 관계 만족도의 경우 만족도가 ’높다’고 응답한 비율이 보통이나 낮다는 응답보다 훨씬 높은 만큼, 이는 자살 충동의 절대적 규모에 크게 영향을 주지는 않았다. 다만 자녀와의 관계에 만족함에도 불구하고 자살 충동을 느끼는 사람이 자살 충동을 느낀 사람들의 60%에 이른다는 점은 또 다른 시사점을 제공할 수 있다.
# 자살충동을 느낀 사람들 중 자녀와의 관계 만족도 비율
suicide_yes <- welfare %>% filter(suicide == "yes")
child_rel_dist <- suicide_yes %>%
filter(!is.na(child_rel)) %>%
count(child_rel) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(child_rel, " (", round(pct, 1), "%)"))
ggplot(child_rel_dist, aes(x = "", y = pct, fill = child_rel)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = label), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
labs(title = "Distribution of satisfaction with child relationships among people who experienced suicidal impulses",
fill = "satisfaction with child relationship") +
theme_void()
2-3. 자녀간의 관계 만족도에 따른 자살충동률 그래프
본인의 형제, 자매 즉 자녀간의 관계 만족도가 높은 사람들의 1.0%, 만족도가 낮은 사람들의 5.2%, 보통인 사람들의 3.1%가 자살 충동을 느낀 경험이 있다고 답했다. 이를 통해 자녀간 관계에 대해 만족도가 높을수록 자살 충동을 느낄 확률이 낮다는 것을 알 수 있다.
welfare %>%
filter(!is.na(sibling_rel), !is.na(suicide)) %>%
ggplot(aes(x = sibling_rel, fill = suicide)) +
geom_bar(position = "fill") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(title = "Suicidal impulse rate according to satisfaction with relationship between children",
x = "satisfaction with relationship between children", y = "ratio", fill = "suicidal thoughts") +
theme_minimal()
자녀간 관계에 만족한다는 답변이 불만족한다는 답변에 비해 약 27배로, 압도적으로 높으므로 절대적인 규모에서는 자녀와의 관계 만족도와 비슷한 양상을 볼 수 있다. 다만 특이한 점은 자녀간 관계에 불만족한 사람들이 자살충동을 느낀 사람들의 11.7%로, 앞서 봤던 그래프들 보다도 낮은 것인데, 이는 가족생활이나 배우자, 자녀와의 관계 보다 자녀간 관계가 자살 충동에 영향을 끼치는 정도가 낮다는 것으로 유추해볼 수 있다.
# 자살충동을 느낀 사람들 중 자녀간의 관계 만족도 비율
suicide_yes <- welfare %>% filter(suicide == "yes")
sibling_rel_dist <- suicide_yes %>%
filter(!is.na(sibling_rel)) %>%
count(sibling_rel) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(sibling_rel, " (", round(pct, 1), "%)"))
ggplot(sibling_rel_dist, aes(x = "", y = pct, fill = sibling_rel)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = label), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
labs(title = "Distribution of satisfaction with relationships between children of people who experienced suicidal impulses",
fill = "satisfaction with relationship between children") +
theme_void()
네 가지 항목으로 나누어 그래프를 작성해본 결과, 차이가 10%에도 미치지 않고 자살 충동을 느끼는 사람들의 절대적 비율에도 유의미하게 영향을 주지 않는 것으로 나타나, 자살 충동의 주된 원인이 오직 가족 문제라고 보기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 가족생활이나 가족구성원들과의 관계가 자살 충동에 일정한 영향을 미치고 있다는 점은 확인할 수 있었다.
3. 연령대와 성별에 따른 자살충동률 그래프
보다 효과적으로 표적화된 자살 예방 방안을 위해 연령대와 성별에 따른 자살 충동의 양상을 추가로 분석하였다. 이때 연령대는 30세 미만을 청년(youth), 50세 미만을 중년(middle age), 65세 미만을 장년(mature age), 65세 이상을 노년(elderly)으로 구분하였다.
# 연령대 범주 만들기
welfare <- welfare %>%
mutate(age_group = case_when(
age < 30 ~ "youth",
age < 50 ~ "middle age",
age < 65 ~ "mature age",
TRUE ~ "elderly" ))
# 결측치 제거
filtered_data <- welfare %>%
filter(!is.na(sex), !is.na(age_group), !is.na(suicide))
# 자살충동 비율 계산
heat_data <- welfare %>%
filter(!is.na(sex), !is.na(age_group), !is.na(suicide)) %>%
group_by(sex, age_group) %>%
summarise(suicide_rate = mean(suicide == "yes") * 100) %>%
ungroup()## `summarise()` has grouped output by 'sex'. You can override using the `.groups`
## argument.# 히트맵 그리기
ggplot(heat_data, aes(x = age_group, y = sex, fill = suicide_rate)) +
geom_tile(color = "white") +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
labs(title = "Suicidal Ideation Rate by Gender and Age Group (Heatmap)",
x = "Age Group", y = "Gender", fill = "Suicidal Ideation (%)") +
theme_minimal()
히트맵 그래프를 그려봤을 때 청년층과 중장년층에서 자살충동을 느끼는 비율이 더욱 높은 것으로 나타나고 있으며, 성별로 살펴보면 남성보다 여성이 더 높은 자살충동 비율을 보이는 양상이 확인된다. 반면, 노년층에서는 이 비율이 다른 연령대보다 다소 낮은 모습을 보인다.
결론
우선 가족생활, 배우자, 자녀, 자녀 간 관계의 만족도가 자살 충동과 밀접하게 연결되어 있다는 점을 확인할 수 있었다. 만족도의 비율마다 아주 크게 차이가 나지는 않았지만, 만족도가 낮을수록 자살 충동을 느끼는 비중이 다소 높은 경향이었다. 이는 가정 환경이나 가족 구성원과에 관계가 자살 생각에도 영향을 줄 수 있다는 것을 의미한다. 그리고 성별과 연령대마다 자살 충동의 비율에도 유의미하게 차이가 나타나고 있었다. 성별에서는 여성, 연령대에서는 청년층과 중장년층에서 자살 충동의 비율이 더욱 높은 것으로 확인되어, 이들의 심리적 어려움에도 더욱 관심과 지원이 필요하다. 따라서 자살 충동의 원인의 가장 주된 원인이 가정환경이라고 단언할 수는 없으나 자살 예방을 위해서는 단순하게 개인의 심리 상담이나 의료 지원에만 치중하기보다는, 가정 환경을 고려한 삶의 기반과 사회관계, 그리고 심리적 안정을 동시에 강화할 수 있는 종합적인 접근이 필요하다. 가족과의 긍정적 관계를 돕고, 세대마다 존재하는 심리적 어려움을 풀어나감으로써, 자살이라는 심각한 사회 문제를 더욱 효과적으로 풀어나 갈 수 있을 것이라는 결론을 내릴 수 있었다.