3. 청소년 가출과 자살위험 간의 관계 분석: 다중로지스틱회귀모형의 추정
1) 다중로지스틱회귀모형의 적합도 검정
일반적인 회귀분석과는 달리 로지스틱회귀분석에서는 분산분석표의 F통계량이나 결정계수(R2)로 회귀모형의 통계적 유의성과 설명력을 검정하지 않는다. 본 연구에서는 청소년 자살생각/자해·자살기도를 예측하는 추정모형의 적합도를 검정하기 위하여 다음의 세 가지 방법을 사용했다. 청소년 자살생각의 예측모형을 중심으로 설명하면 다음과 같다. 첫째, 우도비검정(likelihood ratio test)에 사용되는 로그우도함수비제곱값에 해당하는 카이제곱값을 검정통계량으로 사용하였다(이훈영, 2008). 우도비검정을 통해 상수항만으로 구성된 모형과 설명변수들이 포함된 회귀모형의 적합도 차이의 통계적 유의성을 검증한 결과, ‘모형에 포함된 독립변수들의 영향력은 0(로지스틱 회귀식이 종속변수를 예측하는 데 유용하지 않다)’라는 귀무가설을 기각할 수 있었다(p<.001). 둘째, Hosmer와 Lemeshow 검정의 카이제곱 값을 사용하였다(김순귀·정동빈·박영술, 2009). Hosmer와 Lemeshow 검정의 카이제곱 값은 관측값과 추정된 기대도수를 분할표에 적용한 피어슨의 카이제곱 통계량의 계산하여 얻을 수 있다. 이 값은 종속변수의 실제 관측된 확률과 모형에 의한 예측된 확률 간의 일치정도를 나타내는데, 이 값이 작을수록 모형의 적합도가 높다. 본 연구의 모형에서 카이제곱 값은 4.433이고 유의확률은 비유의적으로 나타났으므로(p=.816), 이를 통해 추정된 모형이 수용할만한 적합도 수준임을 알 수 있었다. 셋째, 일반적인 회귀분석에서의 결정계수와 비슷한 유사결정계수(pseudo-R2)를 통해 로지스틱 회귀모형의 적합도를 검증하였다. 실제 설명력이 높음에도 불구하고 낮은 유사결정계수를 갖는 경우도 있으므로, 유사결정계수의 값이 .2를 넘으면 수용할 수 있다고 본다(이훈영, 2008). 본 연구모형의 Nagelkerke의 결정계수는 .314으로 나타났다. 청소년 자해·자살기도의 예측에서도 다항로지스틱회귀모형은 이러한 세 가지 기준을 충족할 수 있었다. 즉 우도비검정(p<.001), Hosmer와 Lemeshow 검정(p=.346), Nagelkerke의 결정계수(.259)로 보아 모형의 적합도가 수용할 수 있는 수준임을 알 수 있었다.