Title A validity analysis on merged and averaged date using WABA Running Title - Focused on Effect of qualitative social capital on Self rated Health First Author Sang soo Shin, Department of Preventive Medicine, Hanyang University College of Medicine, 222 Wangsimni-ro, Sungdong-gu, Seoul 04763, Korea Tel: +82-2-2220-0668, Fax: +82-2-2293-0660, E-mail: bskyts@daum.net - Affiliation : Department of Preventive Medicine, Hanyang University College of Medicine, Seoul, Korea Corresponding Young-jeon Shin Department of Preventive Medicine, Hanyang University College of Medicine, 222 Wangsimni-ro, Sungdong-gu, Seoul 04763, Korea Tel: +82-2-2220-0668, Fax: +82-2-2293-0660, E-mail: yshin@hanyang.ac.kr - Affiliation : Department of Preventive Medicine, Hanyang University College of Medicine, Seoul, Korea

초록 목적 : 건강결정요인으로지역사회자본을주목한연구가증가하면서, 일부연구에서는지역사회자본자료활용을위하여지역주민응답치의합산평균을구하고, 이를이용한다수준분석을수행하고있다. 합산평균데이터를활용하기위해서는합산한자료가지역특성으로산출하는것으로타당한지, 다수준분석에활용하는것이적합한지에대한충분한검토가필요하다. 따라서이연구는 WABA 기법을이용하여산출된지표의타당성과, 다수준분석의적용가능성을파악하고자한다. 방법 : 2013 년지역사회건강조사를활용하여신뢰와호혜성문항의지역주민응답치를합산평 균한자료를지역변인으로생성한후, 주관적건강감변인을종속변인으로한 WABA 분석을실 시하였다. 다음으로 WABA 분석결과가제안한모형에준하여분석을실시하였다. 결과 : WABA(1) 의 E 검정결과와, WABA(2) 의분석결과모두, parts로판정되어지역평균중심화 (cluster mean centering) 한질적사회자본변인으로단수준분석을실시해야하는것으로나타났다. 이를바탕으로단수준다변량회귀분석을수행한결과, 지역평균중심화한질적사회자본은주관적건강감에긍정적영향을미치는것으로나타났으나 (0.054, P<0.001), 중심화하지않은사회자본변인으로분석했을경우와다수준분석을실시했을경우와비교하여결과에큰차이는없었다. 결론 : 질적사회자본의변이는지역간보다는지역내에서높았기때문에, 개인의주관적건강감과의관계분석시개인수준으로분석해야하며, 지역평균중심화한값으로분석할것을확인하였다. 향후 WABA를비롯하여지역변인활용타당성및다수준분석의적용가능성을확인할수있는다양한검정이분석에반영되어야할것이다. 중심단어 지역사회건강조사, WABA, 주관적건강감, 질적사회자본 Community Health Survey, WABA(Within and Between Analysis), Self-Rated Health, Qualitative Social Capital

서론 건강의사회적결정요인으로서개인을둘러싼환경의영향력에대한관심이증가하면서, 개인과지역수준에서의건강발생요인을동시에반영하여살펴보는다수준분석연구가증가하고있다. 최근에는개인에건강에영향을미치는요인으로사회자본이주목받고있다. 사회자본은개인이아닌사회적관계속에서형성되는자본의형태로서, 경제자본, 인적자본, 문화자본과구별되는개념이다 [1]. 사회자본을정의하는학자들이시각이다양하지만, 사회참여, 가족관계의질, 연락빈도, 신뢰, 호혜성등다양한대인관계로부터발현되는양적요소, 질적요소의사회자본의특성을연구에반영하고있다. 이미상당한연구에서사회자본과건강과의관련성이검증되었고, 이제는지역수준에존재하는사회자본특성을이용한다수준연구가등장하고있다. 사회자본을지역특성으로반영하여다수준분석에사용하기위하여자료를선택하는방법에는크게두가지가있다. 첫번째는투표율 [2] 과자원봉사캠프의개수, 지역사회기반단체의수 [3] 와같은행정자료를사회자본의대리변인으로간주하여분석에반영하는방식이다. 두번째는개인응답치의합산평균또는응답율을활용하는방법이있다. 지역사회단체에대한평균참여율 [3], 지역사회 7개집단에대한신뢰수준과, 지역사회 11개유형의조직에대한네트워크수준의개인응답치를지역변인으로생성하고 [4], 자신의건강을포함한 5개영역에대한만족점수를평균화한값을지역주민의행복지수, 장애인을비롯한 4개영역에대한태도점수를합산평균한값을소수자에대한태도점수를사회자본의속성으로명명하여분석에반영하였다 [5]. 행정자료를대리변인으로활용하는경우, 자료의객관성을확보할수있다는장점을가지고있지만, 사회자본으로인한결과물인지, 사회자본그자체를의미하는지모호하다는한계를갖는다. 반대로개인자료를합산하여새롭게생성한자료는행정자료를통해산출한변인에비해사회자본의본질에가까운변인을선정하는것이가능하지만, 설문대상자의추출과정에서편향이발생할경우, 합산자료의신뢰성이떨어질가능성이존재한다. 따라서지역을대표할수있도록통계적으로검증된방식으로추출한설문자료를활용한다면행정자료를통해서산출했을때의한계점을보완할수있으며, 사회자본과건강과의관계를설명을위한불필요한비약을방지할수있다. 하지만이러한개인응답치를이용한지역변인화를위해서는통계적인합산타당성검토가요구된다. 개인점수의결합으로나타난측정값이그집단의특성을적절히반영하는지여부를판단하기위한절차가반드시필요하다 [6]. 다수준연구의구성타당도검증의방법으로유용한절차로그간연구에서제시하고있는방법론으로 WABA (Within And Between Analysis) 가있다. WABA는자료합산의정당성과, 다수준분석의적절성을동시에살펴볼수있는방법으로서, 새롭게산출된지역변인값이정당하고공유된단위의구성개념으로사용할수있는지, 개인변인으로사용해야하는지, 또는비교상황변인으로

조작화해야하는지를통계적검정결과치로제시해준다. 국내에서는개인변인을활용하여생성한상위수준변인의타당도검증연구는주로조직학연구에서이루어졌으며 [6][7][8], 국내보건의료분야에서는종속변인인건강관련삶의질의지역요인발굴을위하여, 주관적건강상태, 스트레스, 구강건강변인을합산평균화한변인들을지역변인으로활용하는것이타당한지를 WABA 를통해검증한이지혜외의연구 (2013) 가유일하다 [9]. 사회자본을대상으로한합산변인에대한타당성과다수준분석에의적용가능성검토는이루어진바없다. 따라서이번연구는 2013년지역사회건강조사를활용하여, 신뢰와상호호혜성변인을합산평균화하여산출한지역수준사회자본변인에대한타당성을검토하고, 주관적건강감을종속변수로하는다수준분석에적용가능한지의여부를 WABA 분석을이용하여검토하고자한다. 대상및방법 1. 연구대상및자료 이번분석에는 2013년지역사회건강조사자료를활용하였다. 2013년 8월부터 11월까지진행된본설문자료는지역주민의건강상태를파악하여근거에기반한보건정책을수립평가하기위한통계자료생산을위하여매년실시하고있는전국단위의조사이다. 시군구보건소단위에서표본층화추출한약 900여명의 19세이상성인을대상으로건강관련문항을설문하였으며, 전체 221,816명의자료중, 분석에필요한필수문항에응답하지않은 6,089명을제외한, 215,727명의자료를분석에활용하였다. 2. 분석변인 종속변인은 평소에본인의건강은어떻다고생각합니까? 의질문에대하여, 매우나쁨, 나쁨, 보통, 좋음, 매우좋음으로선택할수있도록설계된주관적건강감문항을이용하였다. 주관적건강감의응답이긍정적일수록높은점수를부여하는연속변인이다. 독립변수는신뢰와호혜성여부를활용하였다. 신뢰문항은 우리동네사람들은서로믿고신뢰할수있다., 호혜성문항은 이웃에경조사가있을때, 주민사이에서로도움을주고받는전통이있다. 이며, 설문에는예, 아니오로응답할수있도록하였다. 여기에서 `예`로응답할경우 1점, `아니오`로응답한경우 0점으로부여하고두문항의응답치를합산하여 0점에서 2점사이의분포를갖도록연속변인화하였으며이를질적사회자본으로명명하였다. 또한질적사회자본은지역주민들의개별응답치를합산평균화하여지역변인화하였으며, 마지막으로지역합산평균치를개인응답치에서뺀, 즉지역평균중심화 (cluster group mean centering) 한변인을산출한후이를평균중심화한질적사회자본변인이라명명하였다. 통제변수는성별, 연령, 학력, 소득, 혼인상태, 가족, 친구, 이웃과의연락빈도로구성하였다.

성별은남, 녀, 연령은 19세이상 45세미만, 45세이상 65세미만, 65세이상, 학력은무학, 초졸, 중졸, 고졸, 초대졸이상, 월가구소득은 100만미만, 100만이상 200만이하, 200만이상 300만이하, 400만이상, 응답거부, 혼인상태는미혼과, 기혼, 혼인후배우자없음의명목변수로구성하였다. 가족, 친구, 이웃과의연락빈도는, 1주일에 4회이상, 1주일에 3회이하부터한달에한번이 상, 한달에 1 번미만의연락빈도응답변인에대하여각각 빈번한, 가끔, 드문 의명목변수로 재구성하였다. 3. 통계분석 먼저, 자료의기본특성을확인하기위하여분석에사용되는변인들의기초통계량을산출하였다. 다음으로신뢰와호혜성변인을합산하고, 지역주민의응답평균을지역변인으로새롭게생성한후통제변인과독립변인의 Spearman 상관관계를분석하였다. 이어서 WABA를이용하여타당성분석과, 적합도분석을실시하였다. WABA는합산의적절성을검증할뿐아니라변인간의관계를바탕으로분석수준을제시하는데, WABA(1) 과 WABA(2) 으로나누어분석을수행할수있다. WABA(1) 은각독립변인에대하여개별적으로분산분석을실시한결과를이용하여, 지역변인의타당성여부를보여주고, WABA(2) 는독립변인과종속변인간관계에대하여집단간차이와집단내차이를이용하여분석수준을결정할수있게한다 [6][9][10]. WABA(1) 는집단내분산과집단간분산의크기를고려하는방법으로서 η B /η W 값으로검정한다. 에타 (η w ) 은 SSW/SST의제곱근, 에타 (η B ) 은 SSB/SST의제곱근으로산출하고, 그결과값을 E-검정한다. E-검정은두벡터 (B와 W) 는 90 를형성하는두개축내에서집단간편차값과집단내편차값이움직이는데, 벡터의중간인 45 를중심으로 7.5 씩떨어진 52.5 일때의 E값인 1.3과 37.5 일때의 E값인 0.77을검정기준으로한다. E 1.3인경우집단간차이가있고, 집단내동질성이있는것으로판단할수있고, E 0.77인경우집단내차이가크고, 상대적으로집단간차이가없으므로개인수준변인에집단평균중심화하여분석할것을제안하고있으며, 이를비교 (Frog- Pond) 모형이라고표현한다. 0.77<E<1.3은집단간, 집단내분산이비슷하므로개인단위로분석할것으로제안한다 [6][9][10][11]. E = ηb ηw.. (1) WABA(2) 는에타값을이용할뿐만아니라종속변인과독립변인의상관관계를감안하여산출한 다는점에서 WABA(1) 과다르며, 산출공식은다음과같다. Total correlation = between component(bc) + within component(wc) (2)

r XY = η BX η BY r BXY + η WX η WY r WXY (3) η BX : 집단 ( 지역 ) 수준독립변인의에타값 η BY = 집단 ( 지역 ) 수준종속변인의에타값 r BXY = 독립변인과종속변수의집단 ( 지역 ) 수준계수값의상관계수 η WX : 개인수준독립변인의에타값 η WY : 개인수준종속변인의에타값 r WXY : 독립변인과종속변수의개인수준계수값의상관계수 여기에서 BC가 WC보다크면집단수준으로분석이적합하고, BC가 WC와같으면개인수준분석, BC가 WC보다작으면개인수준비교모형으로구축할것으로판정한다. 비교모형분석은집단평균중심화하여개인변인을조정하는변인을투입한모델분석을의미한다. 마지막으로통계적유의수준은 0.05로하여, WABA 결과가제시하는분석방향에맞추어다변량회귀분석을실시하였으며, 다수준분석을수행하여두결과를비교하였다. 분석결과 1. 대상자특성및지역변인의기초특성 분석대상에포함된 215,737명의주요기초특성은 [Table 1] 과같다. 여성이남성보다응답자수가많았으며, 남성의주관적건강감이 3.31점으로여성의 3.06점에비해다소높았다. 19세부터 45세사이의연령집단이전체조사자의 37.5% 를차지하였으며, 46세이상 65세미만은 37.5%, 65 세이상이 27.7% 였다. 연령집단이증가할수록주관적건강감점수는감소하였다. 학력의경우저학력집단일수록, 소득의경우저소득일수록주관적건강감점수가낮았다. 혼인여부의경우혼인상태의참여자가 68.5% 로가장높았으며, 미혼유형이 3.65점으로점수가가장높았다. 이웃과의연락빈도는이웃과의연락빈도가증가할수록주관적건강감점수도증가하는것으로나타났으나, 가족과친구연락빈도증감은주관적건강감점수증감과일관된향이나타나지않았다. [Table 1] 분석대상의기초특성

개인변인간상관관계를분석한결과는 [Table 2] 와같다. 지역수준의질적사회자본과, 평균중심화한질적사회자본과단순합산한개인수준의사회자본의상관관계가 0.88로매우높은것으로나타났다. 가족, 이웃, 친구와의연락빈도와개인수준질적사회자본과의상관관계는높지않아, 다른인구사회학적, 사회경제적통제변인들과함께투입가능한것으로나타났다. [Table2] Correlation between Variables 2. WABA 분석결과 지역주민의질적사회자본의응답평균치로산출한변인의정당성을파악하기위하여, WABA 분석을실시하였다. 지역수준의질적사회자본변인의 WABA(1) 을분석한결과, η B 는0.219 η W 값은 0.781로나타났다. 이를 (1) 의공식에따라계산하면, E 값이 0.280으로나타나, E(15 ) 기준으로 0.77이하에해당하여집단내변이가크므로, 단수준비교모형으로한분석이적합함을알수있다. 다음으로 WABA(2) 의공식을이용하여분석한결과 Between Components 는 0.0053, Within Components 는 0.0719 였다. 따라서 Within Components 가 Between Components 보다높아, WABA(1) 과마찬가지로단수준비교모형을이용한분석이적절하다는결론이나타났다. 단수준비교모형을이용한분석이필요하다는검정결과를바탕으로단수준분석을실시하되, 비교모형으로서지역평균중심화한개인변인으로다변량회귀분석을실시하였다. [Table 3] Result of Within And Between Variance(WABA) analysis 3. 단수준및다수준회귀분석결과 WABA의분석결과, 질적사회자본을집단수준으로분석하는것이적절하지않으며, 비교상황모형으로분석해야할것을제안하고있다. 이를위하여개인의사회자본을지역평균의질적사회자본수준을지역평균중심화 (Cluster mean centering) 하여새롭게생성한변수로분석을실시하였다. 그결과지역평균중심화한질적사회자본의점수가증가할수록주관적건강감이증가하는것으로나타났다 (0.054, p<0.001). 다만이결과는평균중심화하지않은질적사회자본을투입한 Model 1의결과와비교하여크게차이나지않는결과였다. Model 1 과의비교를위하여 Model 3 은다수준모델의무조건부모형, Model 4 는모든변인을

반영한다수준분석의결과이다. 변수를투입하지않은무조건부모형에서 ICC 값은 0.031 이었으 며, 모든변인을투입한최종모형 Model 4 에서는개인의평균질적사회자본의지역평균치를상 위수준변인이통계적으로유의한것으로나타났고 (0.067, p<0.001), ICC 값은 0.005 로나타났다. [Table 4] 단수준및다수준회귀분석결과 고찰및결론 2000년대이후다수준분석기법을이용한건강연구가증가하고있지만, 단수준다변량회귀분석과달리다수준분석을수행하기전에점검해야할통계검정절차에대한명확한기준이없는상황이다. 이에따라일부의연구에서만종속변인의지역의특성에의할정도로지역간차이가있는지, 지역변인으로사용하기위하여개인응답치를가공하여활용하는경우에대한타당성검토등선행점검의과정이본문에명시되고있는실정이다. 즉, 이론적으로는다수준분석의모델링이타당함에도불구하고, 통계적요건이충족하지않아실제분석결과가인위적결과물일가능성이있는데, WABA는이러한레벨이슈에문제를부분적으로해결해준다. 따라서이연구는 2013년지역사회건강조사중사회자본의질적측면을측정한신뢰와상호호혜성변인의지역주민응답치를합산평균한지역변인이타당성을갖고, 다수준분석에서활용가능한지를살펴보기위하여 WABA 분석을이용하여통계적검증을실시하였다. WABA에서제시한두가지측정방식으로분석한결과, 독립변인만을활용하여집단내분산과집단간분산을이용한 WABA(1) 의분석결과에서는단수준비교모형으로측정하는것이적절하다는결과가나왔고, 독립변인과종속변인의상관관계와이들변수의집단내분산과집단간분산을복합적으로고려한 WABA(2) 의분석결과에서도단수준비교모형으로설정하는것이타당하다는분석결과가나타났다. 이를바탕으로개인의사회자본을지역평균의질적사회자본수준값을뺀, 즉지역평균중심화한질적사회자본을이용하여, 단수준다변량회귀분석을실시하였다. 분석결과, 지역평균중심화한질적사회자본수준의증가는주관적건강감의향상과통계적으로유의한관련성이있는것으로확인되었다. 하지만이러한결과는개인수준의신뢰와호혜성변인을단순합산한값과비교해서특별히유의수준의높거나, 계수값에큰변화를보일만한수치는아니었다. 지역평균중심화한질적사회자본변인과단순합산질적사회자본변인의상관관계가 0.88 로매우높기때문에어느변인을투입하든결과가비슷하게나타난다. 현재분석에사용한문항은지역인식에대한동의여부를묻는문항 2개를연속변인화하였기때문에점수의범위가너무좁다. 따라서두변인간의미는실질적으로다름에도불구하고높은상관성으로인하여통계적으로유사한결과가나타난것으로보인다. 질적사회자본은신뢰나호혜성외에도, 지역사회에대한애착,

소속감, 제도에대한신뢰도중요한요소이지만 [12] 이러한심리적특성이복합적으로반영되지못했다. 따라서지역의질적사회자본을면밀히검정할수있는검증된설문도구를활용하거나, 지역사회사회자본을잘드러낼수있도록한국적맥락이잘반영된문항으로재설계하여지역간사회자본의격차를살펴보는방법을검토할수있다. 또한다수준분석의결과를비교하기위하여무조건부모형으로지역수준분산의크기를살펴본결과 0.028로통계적으로유의한것으로확인되어낮기는하지만지역수준분산을가지고있있었다. 하지만전체분산중지역수준분산이설명하는크기를측정하는 ICC분석결과에서는 0.031로나타나지역적특성으로인한분산의비중은 3.1% 로매우낮은것으로확인되었다. 5.0% 가넘지않으면집단간동질성이확보되지않았기때문에일반적으로다수준분석을수행하지않으며 [13], 지역수준분산은개인수준의통제변인의투입에의해서도변하므로 Null Model에서분석된 3.1% 이라는값은비교적낮은수치이다. 한편, 모든변인이투입된다수준분석에서지역수준사회자본이증가할수록주관적건강감을높이는것으로나타났지만이는단수준모형에서의평균화한질적사회자본수준계수값과큰차이를보이지않았다. 이러한개인수준분산과, 지역수준의분산의크기를살펴보면다수준분석에서지역변인이유의하게나온결과는통계적인위물일가능성을배제할수없다. 이를종합하면 WABA(1) 과 WABA(2) 에서검정결과가제안하는단수준비교모형이분석모형으로서타당성을갖는다. 한편, 주관적건강감과질적사회자본을이용한 WABA 분석의검정결과가다수준분석으로적합하지않은외적요인으로는실제한국사회는시군구행정경계를범주로하는지역간에는주관적건강감의격차가존재하지않을가능성이있다. 주거지이동이잦고, 주거기간이짧으며, 주거지보다는다른지역에서또는공동체를중심으로하는상호작용이이루어지기때문이다 [14]. 이러한경우, 보다정교하게도구화된주관적건강감변인을적용한다고하여도지역요인에의한설명가능성이낮기때문에다수준분석이현실적으로불가능하다. 하지만일부국내다수준건강연구에서지역특성이건강과의관련성을보이는결과들을비추어볼때 [15][16][17][18], 건강에영향을주는지역수준의질적사회자본의지역간변이가작다기보다는, 지역수준의노출에민감하여연구자가분석목적으로삼는지역변인에쉽게반응하여건강결과로드러나는인구집단으로제한하여연구를수행하는방법이있다. 즉, WABA(2) 의검증값은독립변인과종속변인의상관관계가반영되기때문에, 높은수준의상관성을가지는건강변인을투입한후속연구가필요하다. WABA가다수준분석의수행가능여부를판별하는유용한분석기법이라고하기에는여전히몇가지한계점또한가지고있다. 먼저 WABA는기본적으로분산분석을바탕으로하는분석방법이므로종속변인이연속변인일경우에만활용이가능하다. 따라서질병이환여부나, 건강행태여부와같이이분변인으로된경우에는여전히 WABA 분석을하는데제한이따른다. 또한기존문헌에따르면 WABA(2) 분석에서 Between variance와 Within variance의값이완전히같을경우

이는개인수준인단수준분석이적합하다는판정이내려지는데, 두 variance의값이완전히동일한경우는극히드물다. 따라서단수준분석이라는판정가능성이나올확률이매우희박하다. 이러한 WABA가가지고있는한계점은 WABA를이용한검증절차가다수준분석수행을위한충분조건이지필요조건이아님을보여준다. 그럼에도불구하고, 지역적대표성을확보한연속변인을이용하여지역수준변인으로전환하고, 다수준분석으로활용가능한지를검토할때, WABA는유용한분석방법론임을보여준다. 이연구는연구자가확인한범위내에서, WABA 분석을통해개인이응답한사회자본변인을지역변인화하는것이타당한지, 그리고생성한변인이다수준분석에적합한것인지를동시에검토하였던최초의시도라는의의를갖는다. 비록이연구에서는질적사회자본이집단내변이가크기때문에다수준분석에적합하지않은것으로확인되었지만, 합산평균화한집단자료를이용한다수준건강연구를수행할경우, 이번연구와같이 WABA를통계적검정수단을이용한타당성검증의절차가필요할것이다. REFERENCE 1. Kim HY, A study of the effects of social capital on life satisfaction of the residents participating in mobilization program of community resources. J Korean Social Welfare Administration 2011;13(3):1-29 (Korean). 2. Kim CS, Han SY, Kim CW. The relationship between regional socioeconomic position and oral health behavior: A multilevel approach analysis. J Korean Acad Oral Health 2013;37(4):208-215 (Korean). 3. Jung MS, Cho BH. A Multi-level study of contextual effects of community capacity on health status among Seoul residents: Focused on social quality. Korean J Health Education and Promotion 2011;28(4):1-14 (Korean). 4. Kim HY. Community inequalities in health: The contextual effect of social capital Korean J Sociology 2010;44(2):59-92 (Korean). 5. Kim YH, Cho YT. Impact of area characteristics on the health of vulnerable populations in Seoul Korean J Population Study 2008;31(1):5-30 (Korean). 6. Park WW, Ko SK. Procedures and methods of multilevel analysis: with a focus on WABA Korean j management 2005;39(1):59-90 (Korean). 7. Han TY, Tak JK. Transformational/Transactional Leadership: Revisit using a multilevel approach Korean J Industrial and Organizational Psychol 2005;18(2):337-360 (Korean). 8. Lee YH, Lee KB, Lee SW. Individual perception or team perception? Application of multilevel analysis for securing validation of team level psychological evaluation Korean J sport psychol 2010;21(3):71-81 (Korean). 9. Lee JH, Lee DR, Kim SW, Lim DS, Heo TY. A study on the utilization of multilevel model using community health survey data J Korean data analysis society 15(3(B)):1289-1302

(Korean). 10. Klein KJ, Kozlowski SW. From micro to meso: critical steps in conceptualizing and conducting multilevel research Organizational Res Method 2000;3(3):211-236. 11. Dansereau F, Cho J, Yammarino FJ. Avoiding the Fallacy of the wrong level A within and between analysis(waba) approach Group & Organization management 2006;31(5):536-577. 12. So, JK. Toward developing social capital indicators. J Korean regional development assoc 2004;16(1):89-117 (Korean). 13. Kim KK, JeKarl J, Kwon YM, Park MS. Effect of the community environmental characteristics on drinking problems of adults: a multilevel analysis Korean J Health Educ Promot 2012;29(5):103-113 (Korean) 14. Jung SW, Cho YT. Neighborhood characteristics and individual health under Korean context J Prev Med Public Health 2005;38(3):259-266 (Korean) 15. Ko JE, Lee SH. A multilevel modeling of factors affecting depression among older Korean adults Mental health & social work 2012;40(1):322-351 (Korean). 16. Park YM, Kim YH. A spatially filtered multilevel model to account for spatial dependency: application to self-rated health status in South Korea Int J Health Geographics 2014;13(6). 17. Han SH. Compositional and contextual associations of social capital and self-rated health in Seoul, South Korea: A multilevel analysis of longitudinal evidence Soc Sci Med 2013;80:113-120. 18. Jung MS, Bigman-Galimore CA, Viswanath K. Contextual effects of community mobilization and communication capacity as a positive factor for self-rated health status: a multi-level analysis Int J Public Health 2014;59:289-299.

[Table 1] 분석대상의기초특성 Characteristic N (%) Avr.±STD Gender Man 96,721 44.8 3.31±0.93 Woman 119,006 55.2 3.06±0.95 Age Group 19-45 75,121 34.8 3.56±0.76 46-65 80,957 37.5 3.23±0.86 Above 65 59,649 27.7 2.59±0.99 Education None Schooling 26,833 12.4 2.38±0.96 Elementary 35,032 16.2 2.77±0.95 Middle 24,145 11.2 3.07±0.89 High 71,584 33.2 3.41±0.84 Above College 58,133 26.9 3.54±0.76 Household Below 1,000 52,884 24.5 2.65±1.01 Monthly 1,001-2,000 39,022 18.1 3.16±0.92 Income 2,001-3,000 39,477 18.3 3.35±0.84 (K won) 3,001-4,000 25,044 11.6 3.42±0.81 Above 4,001 52,800 24.5 3.47±0.81 No response 6,500 3.0 3.13±0.95 Marital Status None married 36,916 17.1 3.65±0.82 Divorced, Bereaved 30,961 14.4 2.72±0.82 Married 147,850 68.5 3.19±0.90 Neighborhood Rare 80,144 37.2 3.00±0.99 Contact Occasional 74,919 34.7 3.23±0.93 Frequent 60,664 28.1 3.33±0.88 Friend Rare 51,534 23.9 3.28±0.95 Contact Occasional 118,495 54.9 3.28±0.87 Frequent 45,698 21.2 2.79±1.02 Family Rare 46,076 21.4 3.15±0.96 Contact Occasional 131,510 61.0 3.19±0.93 Frequent 38,141 17.7 3.15±0.99

[Table2] Correlation between Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (1) Self Rated -0.13-0.39 0.39 0.29-0.07 1 Health *** *** *** *** *** (2) Gender 1 0.04-0.18-0.05 0.14 *** *** *** *** (3) Age 1-0.67-0.44 0.03 *** *** *** (4) Education 1 0.49-0.15 *** *** (5) Income 1-0.19 *** (6) Marriage 1 (7) Family Contact (8) Neighborhood Contact (9) Friend Contact (10) Qualitative SC 0.00 0.14 *** -0.16 *** -0.10 *** -0.05 *** -0.08-0.10 0.06 0.01 0.01 *** *** *** -0.05-0.38 0.14 0.36 0.25 *** *** *** *** *** 0.03 0.39-0.14-0.34-0.20 *** *** *** *** *** 0.01 0.25-0.11-0.20-0.08 *** *** *** *** *** 0.09 0.06-0.03-0.06-0.07 *** *** ** *** *** 1 0.19 0.11-0.11-0.06 *** *** *** *** 1 0.05-0.51-0.35 *** *** *** 1 0.00-0.01 1 0.88 *** (11) Gap SC 1 SC : Social capital (11) Gap SC : Gap between regional level social capital and individual level social capital * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

[Table 3] Result of Within and Between variance analysis Variable Self Rated Health Qualitative Social Capital Etas Correlation Components Correlation Between Within Between Within Between Within Group Group Group Group Group Group 0.032 0.968 0.7243 0.219 0.781 0.756 0.095 0.0053 0.0719 Result BC<WC PARTS

[Table 4] 단수준및다수준회귀분석결과 Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Variable Estimate p- p- p- p- Estimate Estimate Estimate value value value value Intercept -3.044 *** -2.917 *** -2.825 *** -3.02 *** Gender Man 1 1 1 Woman -0.115 *** -0.12 *** -0.118 *** Age Group 19-45 1 1 1 46-65 -0.161 *** -0.158 *** -0.147 *** Above 65-0.455 *** -0.451 *** -0.437 *** Education None Schooling 1 1 1 Elementary 0.204 *** 0.199 *** 0.2 *** Middle 0.355 *** 0.344 *** 0.35 *** High 0.52 *** 0.504 *** 0.51 *** Above College 0.578 *** 0.56 *** 0.57 *** Household Below 1,000 1 1 1 Monthly 1,001-2,000 0.171 *** 0.168 *** 0.174 *** Income 2,001-3,000 0.235 *** 0.231 *** 0.238 *** (K won) 3,001-4,000 0.254 *** 0.248 *** 0.26 *** Above 4,001 0.288 *** 0.282 *** 0.296 *** No response 0.165 *** 0.162 *** 0.167 *** Marital Status None married 1 1 1 Divorced, Bereaved 0.18 *** 0.18 *** 0.177 *** Married -0.023 *** -0.026 *** -0.027 *** Family Rare 1 1 1 Contact Occasional -0.001 0 0 Frequency Frequent -0.036 *** -0.04 *** -0.05 *** Neighborhood Rare 1 1 1 Contact Occasional -0.036 *** -0.05 *** -0.046 *** Frequency Frequent -0.072 *** -0.106 *** -0.104 *** Friend Rare 1 1 1 Contact Occasional -0.049 *** -0.049 *** -0.053 *** Frequency Frequent -0.202 *** -0.201 *** -0.215 *** Qualitative SC 0.071 *** - - Centering SC - 0.054 *** - Level 2 Qualitative SC (regional) 0.068 *** Adj. R2 0.235 0.233 σ2 (Level 1) 0.869 *** 0.681 *** τ00 (Level 2) 0.028 *** 0.007 *** ICC 0.031 0.01 * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001