서 론

청소년기는 독립성과 정체성을 확립해 나가는 시기인 동시에 아직은 불안정하고 충동성이 높아 외부환경 변화나 압력에 쉽게 좌절되기도 한다[1]. 이와 같은 불안정하고 충동적인 취약성은 자살로도 쉽게 이어져 세계적으로 10대에서 20대 사이 자살현상은 이들 연령대의 두 번째 주요 사망원인이다[2]. 국내의 경우에는 사망의 첫 번째 요인이며 2018년 2.7%에서 2019년에는 9.6%로 증가하여 그 심각성이 더욱 크므로[3], 이들의 자살문제에 관심과 예방을 위한 대책을 마련하는 것이 사회적으로 매우 중요하다[4].

자살은 자신의 자유의지에 따라 스스로 자신의 생명을 끊은 자발적 행위이며, 자살행동은 자살생각, 자살계획, 자살시도라는 일련의 과정을 포함하고 있다[5]. 따라서 자살에 대한 이해는 자살행동의 자살생각, 자살계획과 자살시도를 아우르는 접근이 필요하다[6]. 청소년의 경우 자살을 실행하지 않는 자살생각이 자주 발생하기도 하지만[7], 자살을 시도하는 행위와도 매우 연관성이 높은 것으로 알려져 있다[8]. 자살생각은 실제 자살률에 비해 4~6배 높아 자살생각이 자살시도로 이어지지 않을 가능성이 더 높다. 하지만 생애발달단계에서 청소년시기는 자살시도가 급증하며, 성인기에 비해 충동성이 높은 시기인 만큼 자살을 생각한다는 것만으로도 관심을 기울여야 한다[4,9].

청소년이 경험한 다양한 종류의 폭력과 학대, 자살행동 가족력, 대인관계 어려움, 부모의 별거와 이혼, 부모나 이성친구 상실 및 약물남용을 포함한 정신과적 문제 등은 청소년 자살행동의 위험요인이다[10]. 즉 청소년 자살행동은 인구사회학적 요인, 건강관련행동 요인 및 심리사회적 요인들에 의해 다면적으로 영향을 받는다고 할 수 있다. 그중 스트레스는 청소년의 자살생각의 주요 예측요인으로 확인되고 있고[11-13], 충동성이 강한 청소년시기에 경험하는 스트레스는 자살행동을 촉발시킬 수도 있다[14]. 다만 스트레스 지각 수준이 높아도 이들 중 자살시도는 6.1%이며[4], 스트레스 지각에 응답한 비율 43.7%에 비해 자살생각 비율은 19.3% 수준으로 차이가 있다[15]는 점 등을 보면, 스트레스 자체가 청소년의 자살행동을 직접적으로 영향을 미치지는 않는다는 연구들이 공존하고 있다는[16] 주장도 함께 고려되어야 한다. 즉 청소년기 시기의 자살행동에 있어 스트레스가 미치는 영향이 높더라도 그 외 요인들도 혼재되어 있을 가능성이 높다[10,17]. 그러므로 스트레스가 청소년 자살행동에 영향을 주는데 있어 다른 요인들을 통제한 후의 영향력을 확인하는 것은 중요한 의미가 있을 것으로 보인다. 대부분의 관련 선행연구들은 비확률 편의표집법에 의한 자가보고식 조사자료[11,13-15,17]나 2차자료[4,10,12,16]를 활용하여 회귀분석에 의한 인과성[4,14,15,17] 및 구조방정식에 의한 매개효과[11,13]를 확인한 경우가 많았다. 비확률 표집은 표집의 용이성은 높지만 선택편의 문제로 인하여 인과성을 추론하는데 오류를 발생시킬 수 있다는 한계도 있다[18].

이때 선택편의로 생길 수 있는 집단 이질성을 해결하는 방법으로 성향점수매칭(propensity score matching, PSM)분석을 생각해볼 수 있다[19]. PSM은 공변량의 불균형을 통제하여 선택편의를 최소화하는 방법으로써, 변인 통제가 쉽지 않은 관찰연구에서 발생하는 선택편의를 최소화하고자 실험군과 대조군을 설정하고 두 집단 간 동질성을 확보하기 위하여 공변량의 속성을 짝짓기하여 구성한다[18]. 따라서 PSM을 이용할 경우, 공변량의 영향을 배제하게 되므로 특정개입효과에 대한 집단 간 결과 차이는 개입효과에 의해 발생한 것으로 보다 명확하게 해석할 수 있다[20].

최근 많은 연구논문에서 성향점수매칭을 사용하고 있지만, 성향점수를 매칭하기 전과 후의 적합도 검사를 보여주는 논문은 많지 않다[18]. 특히 청소년의 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향을 확인하는데 있어 공변량을 통제하여 살펴본 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 청소년을 대상으로 성향점수매칭을 적용하여 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향을 확인하고자 시도되었다.

연구방법

1. 분석자료 및 연구대상

본 연구에서는 청소년들의 스트레스와 자살행동과의 연관성을 확인하기 위하여 질병관리본부의 청소년 건강행태온라인조사 제15차(2019년) 원시자료를 이용하여 분석하였다[21]. 청소년 건강행태온라인조사는 2005년부터 매년 수행되었다. 2015년부터는 생명윤리 및 안전에 관한 법률 시행규칙에 근거하여 심의 없이 조사되고 있는 국가 승인통계조사 자료이다(승인번호 117058호). 본 연구에서의 자료처리과정은 청소년 건강행태온라인조사 원시자료 공개 및 활용 규정에 따라 2020년 1월 연구목적으로 이용을 승인받았다.

원시자료의 대상은 전국 17개 시도를 39개 지역군 및 학교유형(중학교, 일반계고, 특성화계고)을 1차 층화집락추출법을 사용하여 모집한 후 표본학급으로 2차 추출하여 선정된 표본학급인 중학교 400개교, 고등학교 400개교 총 800개교의 60,100명 전원이다. 이들 중 조사에 참여한 자는 57,303명이며, 비참여 학생의 사유는 장기결석, 특수아동 및 문장해독장애가 있는 경우이다. 참여 대상자의 세부적인 특성은 중학생이 29,384명(51.3%)으로 고등학생보다 다소 많았고 폭력경험이 있었다고 응답한 경우는 1,401명(2.4%), 슬픔과 절망감 경험에서 16,028명(28.0%), 약물경험에서 603명(1.1%)이 경험이 있었다고 응답하였다. 스트레스 수준에서는 매우 높음이 6,774명(11.8%), 높음에는 16,004명이(27.9%) 해당되었다. 자살행동에 관련하여 자살생각 7,498명(13.1%), 자살계획 2,306명(4.0%), 자살시도 경험에는 1,731명(3.0%)이 응답하였다(Table 1).

2. 연구도구

본 연구에서는 제 15차 청소년 건강행태온라인조사[21] 자료를 활용하여 연구목적에 따라 다음과 같이 연구도구를 설정하였다.

첫째, 독립변수인 스트레스 수준은 5점 척도로 조사 당시의 질문 ‘평상시 스트레스를 얼마나 느끼고 있습니까?’에 대하여 ‘대단히 많이 느낀다’를 1점에서 ‘전혀 느끼지 않는다’ 5점으로 구성되었다. 본 연구에서는 자료해석 상 오류를 최소화하기 위하여 ‘전혀 느끼지 않는다’를 1점, ‘대단히 많이 느낀다’를 5점과 같이 역채점하여 처리하였다. 따라서 4점, 5점 대상자는 스트레스 수준이 높음을 의미하며 편의상 실험군 ‘1’로 지정하였다. 또한 스트레스 수준을 ‘조금 느낀다’에 해당하는 3점 이하는 스트레스가 낮은 집단인 대조군 ‘0’으로 지정하였다.

둘째, 로지스틱 회귀분석을 통해 자살행동에 영향을 미치는 요인인 학교, 폭력경험, 약물경험과 슬픔/절망을 공변량으로 선정하였다. 학교는 중학교와 고등학교, 기타 변수는 ‘있다’와 ‘없다’의 원 도구대로 이용하였다.

셋째, 먼저 종속변수를 청소년의 자살행동의 하위영역에 해당하는 자살생각, 자살계획과 자살시도경험을 각각 지정하였다. 자살생각 문항 ‘최근 12개월 동안 심각하게 자살을 생각한 적이 있습니까?’, 자살계획 문항 ‘최근 12개월 동안 자살하기 위해 구체적인 계획을 세운 적이 있습니까?’ 및 자살시도경험 문항 ‘최근 12개월 동안 자살을 시도한 적이 있습니까?’에 대하여 원척도와 동일하게 ‘없다’ 또는 ‘있다’로 분류하였다.

3. 자료분석

수집된 자료를 다음과 같이 분석되었다.

첫째, 선택모형과 결과모형을 활용하여 성향점수매칭 전 사전분석을 실시하였다.

둘째, R 4.0.3 프로그램을 활용하여 성향점수매칭을 실시하였다. 세부적으로는 성향점수매칭에서 실험군의 각 사례를 대조군에 해당하는 사례들 가운데 가장 근접한 성향점수를 가진 사례와 매칭하는 방법인 최근접이웃매칭(nearest neighbor matching, NNM)을 적용하였다. 매칭 전과 후의 유사도 평가는 지표개선율(percent balance improvement, PBI)과 Hmisc 패키지를 활용하여 histbackback으로 확인하고, 이를 Pearson’s χ²-test와 표준화된 차이로 공변량의 불균형 감소수준을 확인하였다.

셋째, 대상자의 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향에 대한 성향점수매칭 전과 후에 대한 비교는 로지스틱 회귀분석 상의 오즈비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)을 통해 확인하였다.

결 과

1. 사전분석

스트레스 수준에 따라 자살행동에 차이가 있는지를 검증하기 위한 성향매칭분석에 필요한 사전분석은 선택모형과 결과모형으로 실시하였다. 선택모형은 선택절차에 영향을 주는 변수를 이용하여 집단 간 균형을 확인한다. 이때 실험군과 대조군의 불균형을 초래하는 공변량을 추정하는 방법의 하나인 표준화된 차이를 활용하였다[22]. 한편 집단 간 불균형의 원인이 되는 변수가 하나 이상 존재하는지 확인하기 위해, 옴니버스 테스트를 적용하였다[23]. 이때 χ²-test에서 집단 간 불균형 변수가 있는 것으로 확인되어(χ²=7,651, p<.001), 표준화된 차이를 구체적으로 분석하였다. 절대값이 25%보다 큰 경우는 집단 간 불균형이 있음을 의미한다[24]. 학교(12.2%), 약물경험(7.7%), 폭력경험(8.5%)은 집단 간 약간의 불균형을, 이에 비해 슬픔/절망감의 불균형은(76.5%) 다소 큰 것으로 확인되었다.

결과에 영향을 미치는 변수에 대한 결과모형은 스트레스 수준을 독립변수로, 자살행동을 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석 결과 스트레스 수준은 자살생각(B=1.16, p<.001), 자살계획(B=1.03, p< .001) 및 자살시도(B=1.09, p<.001)에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

로지스틱 회귀분석 모형의 적합성을 평가하기 위해 최대우도비와 과분산비율(variance to mean ratio, VMR)을 확인하였다. 최대우도비 평가는 모수의 추정값에서 표본의 결과가 실제로 얼마나 발생하는지를 검사하는 방법이다[25]. VMR은 ‘0’과 ‘1’ 범위 안에 있어야 한다. 만약 로지스틱 회귀분석에서 VMR 값이 1보다 큰 과분산 상태이면 음이항 회귀분석을 고려할 필요가 있다[26]. 최대우도비를 이용한 모형 적합성에서 이탈도의 감소량(이탈도란 모형의 최대로그우도에서 포화모형의 최대로그우도를 뺀 것에 -2를 곱한 값으로, 이탈도가 작을수록 모형은 적합하다)은 통계적으로 유의한 수준으로 감소되어 자살생각(6639.3, p<.001), 자살계획(1912.8, p<.001)과 자살시도에서(1591.7, p<.001) 귀무가설이 기각되어 모형의 적합성이 확보되었다. 또한 VMR은 자살생각 0.66, 자살계획 0.30 및 자살시도 0.24로 과대산포는 아니므로 로지스틱 회귀분석 결과를 수용할 수 있는 것으로 확인되었다.

이를 토대로 성향점수매칭 전 스트레스 수준과 자살생각에 대한 로지스틱 회귀분석 결과는 실험군과 대조군의 OR은 exp (1.16)=3.18로 ‘스트레스 수준이 한 단위 증가할 때, 자살생각을 할 확률은 자살생각을 하지 않을 확률보다 3.18배 증가한다’고 할 수 있다. 자살계획 및 자살시도에서의 OR은 exp (1.1)=2.80, exp (1.09)=2.96으로 ‘스트레스 수준이 한 단위 증가할 때, 자살계획을 할 확률은 자살계획을 하지 않을 확률보다 2.80배 증가한다’ 및 ‘스트레스 수준이 한 단위 증가할 때, 자살시도를 할 확률은 자살시도를 하지 않을 확률보다 2.96배 증가한다’고 해석할 수 있다.

2. 성향점수매칭 분석 및 유사도 평가

본 연구에서의 성향점수매칭은 R 4.0.3 프로그램을 활용하고 method 옵션은 NNM을 적용하였다. NNM에서 두 집단이 겹치는 공통영역에서만 매칭이 되도록 discard 옵션을 ‘both’로 두었으며, 실험군의 1개 개체에 대해 대조군에서도 1개씩 매칭되도록 ‘ratio=1’로 설정하였다. 또한 NNM의 질 저하를 최소화하기 위해 caliper를 0.02로 다소 작은 수치를 적용하였다. 이는 성향점수 매칭 후 PBI를 100.0%가 되도록 조정한 수치이다. PBI는 매칭 전과 후 변량의 평균 차이를 측정하여 매칭의 질을 확인하는 방법으로 값의 범위는 -∞에서 100.0%이며, 계산식은 다음과 같다.

스트레스 수준이 높은 군을 실험군으로, 스트레스 수준이 낮은 군을 대조군으로 하여, 분석대상 중 스트레스 수준이 높은 22,778명, 스트레스가 낮은 34,525명을 성향매칭하여 실험군과 대조군을 각각 16,958명으로 재구성하였다. 매칭되지 않은 대상자는 실험군 5,820명, 대조군 17,568명이었다. 이때 공변량은 로지스틱 회귀분석 상 통계적으로 유의수준 1%에서 유의한 학교, 폭력경험, 약물경험 및 슬픔과 절망감 변수가 선택되었다.

실험군의 평균값에서 대조군의 평균값을 차감한 평균차이로 살펴보면, 매칭 전에는 학교 0.12점, 약물경험 0.07점, 폭력경험 0.08점, 슬픔/절망감 0.66점에서 매칭 후에는 모두 0점으로 나타나 개선율이 100.0%인 것으로 나타났다(Table 2).

이에 대한 집단 간 유사도를 시각적으로 확인하기 위하여 Hmisc 패키지를 활용하는 ‘histbackback’을 수행하였다. 매칭 전에는 집단 간 불균형적이었던 성향점수 분포가 매칭 후에는 집단 간 선택편의가 상당 부분 보정된 것으로 나타났다(Fig. 1).

매칭 후의 공변량의 불균형 정도를 측정하기 위해 χ² 검정을 실시한 결과, 성향점수가 동일하게 매칭되어 집단 간 균형이 우수한 것으로 나타났다(χ²=3.15e−21, p=1). 사전분석에서 집단 간 심한 불균형을 보였던 슬픔/절망감 변수 및 다소 불균형을 보였던 학교, 폭력경험, 약물경험 변수에 대한 추가적인 표준화된 차이 검정에서도 모든 값이 0.0%로 나타나 집단 간 불균형이 해소된 것으로 확인되었다.

3. 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향 비교

성향점수매칭 이후 최종적으로 대상자의 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석하고(OR, 95% CI), 성향점수매칭 전과 비교한 결과는 다음과 같다(Table 3).

첫째, 자살생각에서는 매칭 후 스트레스 수준은 자살생각에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(B=0.83, p<.001). 최대우도비 검정 상 이탈도 감소량은 통계적으로 유의한 수준으로 감소되어 2058.3 (p<.001)으로 모형의 적합성은 확보되었고, VMR도 0.75로 과대산포되어 있지 않아, 로지스틱 회귀분석 결과를 수용할 수 있다. 두 집단 간 OR은 exp (0.83)=2.30으로 ‘스트레스 수준이 한 단위 증가할 때, 자살생각을 할 확률은 자살생각을 하지 않을 확률보다 2.30배 증가한다’고 할 수 있다. 매칭 전 OR은 3.18배였는데, 이는 성향점수 관점에서 선택편의가 존재하여 스트레스 수준이 자살생각에 미치는 영향이 과대평가된 것으로 해석될 수 있다.

둘째, 자살계획에서는 매칭 후 스트레스 수준은 자살계획에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(B=0.72, p<.001). 최대우도비 검정 상 이탈도 감소량은 통계적으로 유의한 수준으로 감소되어 530.6 (p<.001)으로 모형은 적합하였으며, VMR도 0.33로 과대산포되어 있지 않아, 로지스틱 회귀분석 결과를 수용할 수 있다. 두 집단 간 OR은 exp (0.72)=2.06으로 ‘스트레스 수준이 한 단위 증가할 때, 자살계획을 할 확률은 자살계획을 하지 않을 확률보다 2.06배 증가한다’고 할 수 있다. 매칭 전 OR은 2.80배로 높았는데, 이는 성향점수 관점에서 보면 선택편의로 인해 스트레스 수준이 자살계획에 미치는 영향이 과대평가된 것을 의미한다.

마지막 자살시도에서는 매칭 후 스트레스 수준은 자살시도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(B=0.76, p<.001). 최대우도비 검정에서 이탈도 감소량이 통계적으로 유의한 수준으로 감소되어 435.7 (p< .001), VMR이 0.26으로 과대산포되어 있지 않았으므로, 로지스틱 회귀분석 결과는 수용될 수 있다. 두 집단 간 OR은 exp (0.76)=2.13으로 ‘스트레스 수준이 한 단위 증가할 때, 자살시도를 할 확률은 자살시도를 하지 않을 확률보다 2.13배 증가한다’고 할 수 있다. 매칭 전 OR 2.96배와 비교하여 PSM 이후 상당 부분 낮아졌음을 확인하였다. 성향점수 관점에서 볼 때, 선택편의로 인하여 PSM 분석 전 자료에서 대상자의 스트레스 수준이 자살생각에 미치는 영향은 과대평가된 것을 의미한다.

고 찰

본 연구는 비무작위 표본추출법에 의한 자료의 선택편의 한계를 보완하고자 PSM을 활용하여 청소년 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향을 확인하고자 시도되었다.

성향점수 매칭 전 스트레스 수준이 높은 집단은 22,778명, 낮은 집단은 34,525명이었으며, 매칭 후에는 각각 16,958명씩 구성되었다. 매칭 전과 후 변량의 평균차이가 0이 되어, 성향점수 매칭 후 지표 개선율인 PBI가 100%로 확인되어, 스트레스 수준에 의해 나누어진 두 집단 간 대상자의 특성이 매우 동일하게 매칭된 것을 알 수 있었다. 이는 histbackback 수행결과 그래프로도 확인되었다. 한편, 로지스틱 회귀분석 상 우도비의 값은 작을수록 좋은 모형이라 할 수 있는데[26], 본 연구에서 검정한 자살생각, 자살계획 및 자살시도의 우도비 값은 매칭 후 모두 작아졌으므로 로지스틱 회귀분석 모형이 더 적합한 모형임을 보여주었다.

이를 토대로 본 연구대상자에 있어 스트레스 수준은 성향점수매칭 분석 전 뿐만 아니라 분석 후에도 그들의 자살생각, 자살계획 및 자살시도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 요인이었다. 특히 본 연구의 핵심은 성향점수매칭으로 인하여 청소년의 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향의 차이를 확인하는 것이었다. 성향점수매칭 분석 전과 분석 후의 결과를 비교할 때, 연구대상자인 청소년의 스트레스 수준이 자살행동에 정(+)의 영향을 미친다는 점에서는 다르지 않았다. 즉 ‘스트레스 수준이 높아지면 자살생각을 비롯하여 자살계획과 자살시도의 자살행동의 경향이 높아진다’는 부분을 재확인하였다. 다만 공변량을 집단 간 균형있게 매칭하기 전과 후의 OR이 자살생각, 자살계획 및 자살시도 모두에서 상당히 낮아졌다. 이는 성향점수를 매칭하기 전에는 자료 내 선택편의가 존재하여 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향이 과대 평가되었다고 할 수 있었다. 즉 성향점수분석은 성향점수 관점에서 선택편의를 줄여주어 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향을 외생변수에 의한 왜곡된 해석을 배제하는데 유용하였다.

그간 많은 선행연구에서 각종 스트레스가 청소년의 자살행동의 주요 요인임을 주목해왔다. 세부적으로는 스트레스와 자살생각[1,27-29] 및 자살행동[30]과 같이 초점을 두고 구분하거나 스트레스 유형을 일상 스트레스[31,32] 혹은 학업스트레스[28,33-35]로 탐색하기도 하고 청소년 대상을 저소득층 밀집지역 청소년[36]이나 다문화 청소년[37] 등 매우 세분화하여 스트레스와 자살행동과의 연관성을 규명하였다. 본 연구에서도 선택편의를 최소화하였을 때도 청소년들이 겪고 있는 스트레스는 자살행동에 미치는 영향이 크다는 점을 다시 한번 확인하여 앞서 제시된 많은 선행연구 결과들이 지지되었다.

취약성-스트레스 모형에서는 이상행동이나 정신장애가 스트레스만으로 발생하기 보다는 개인의 취약성과 상호작용하는 것으로 본다[38]. 그러나 취약성-스트레스 모형에서도 언급하였듯이 개인의 취약성이 큰 문제가 되지 않을 청소년이라 하더라도 심리사회적 스트레스가 높은 상황이 되면 이상행동이 발현되며, 취약성이 높은 수준의 청소년이라면 작은 스트레스에도 극단적인 행동으로 발현될 수 있다는 것을 간과해서는 안될 것이다[1]. 즉 스트레스는 청소년들에게 있어 불균형적인 변량들을 조정하고도 자살행동에 커다란 영향을 미치는 요인으로 확인되었는데, 스트레스 특성에 대해서도 보다 심층적인 탐색이 필요할 것으로 생각된다. 상대적으로 빈도는 높지 않으나 강도는 큰 주요 생활사건과 일상 생활사건의 비교, 혹은 일상 생활사건 중에서도 청소년의 특성을 다원적으로 고려한 반복연구가 이루어진다면 보다 명확한 관리방안을 마련할 수 있을 것으로 보인다.

그 외 본 연구대상자에서는 스트레스 수준을 집단으로 구분하였을 때 성별이 그들의 자살행동의 영향요인은 아니었으므로 성향점수매칭 변인으로 포함되지는 않았다. 같은 연구방법을 적용한 선행연구가 거의 없어서 직접적인 비교는 어렵지만, 청소년 건강행태온라인조사 자료를 이용한 경우, 2012년 자료 중 다문화가정 청소년의 자살생각에서의 성별은 영향요인이 아니었다[7]. 그러나 2014년도 대상자의 자살생각, 자살계획과 자살시도 영향요인[6] 및 2019년도 동일 원시자료를 이용하여 자살생각과 비자살생각 집단으로 구분하여 각 집단 내에서의 성별은 차이를 보여주는 요인이기도 하였다[4]. 국외 연구 중에는 67편을 메타분석한 연구[10]에서의 자살행동의 영향요인으로 성별은 매우 의미 있는 요인이었으며, 두 의학 교육과정을 집단으로 나누어 학생들의 지각된 스트레스 수준을 비교한 연구에서는 여학생이 남학생보다 통계적으로 유의하게 높았다[39]. 스트레스 수준을 고려하지 않았거나[4], 연구대상의 연령범위가 다소 넓었거나, 북미와 북유럽 국가가 중심이었던 점[10,39]에서 다르게 나타났을 가능성이 있다. 다만 이들 연구는 PSM 검증을 하지 않았으므로 선택편의에 의한 집단 간 이질성 통제 및 인과성을 추론함에 있어 과대 혹은 과소 추정하는 오류를 확인할 수 없다[18]. 즉 본 연구결과는 청소년의 스트레스와 자살행동 간 성별 요인에 대하여 신중한 해석이 필요함을 시사한다.

본 연구의 제한점으로는 첫째, 청소년 건강행태온라인조사 자료를 이용하였기 때문에 원시자료에서 포함된 변수를 중심으로 분석이 이루어졌고, 둘째, 일부 변수를 다시 범주화하는 과정에서 원시자료의 의미를 충분히 반영하지 못하였을 가능성도 있다. 셋째, 대상 청소년임에도 불구하고 온라인상 참여가 어려운 특정 비참여자는 제외되었고, 횡단적 연구설계이므로 결과의 일반화와 변수 간 인과성 설명에 제한적일 수 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 국내 청소년을 전국 규모에서 비무작위 층화집락추출법에 의해 확보된 자료를 활용하여 성향점수매칭 분석을 실시함으로써 청소년의 스트레스 수준이 자살행동에 미치는 영향을 확인하였다. 인과성 추론이 과대 혹은 과소 추정될 경우, 교육이나 정책의 방향성의 정확도가 저하되어 불필요한 비용은 증가하고 실효성은 낮아지게 될 것이다. 그러므로 본 연구는 자료의 정교한 분석을 통해 국가차원의 빅데이터의 질향상에 기여하였다는데 의의가 크다고 할 수 있다.

따라서 성향점수매칭 분석을 이용하여 청소년들의 스트레스가 자살행동에 미치는 영향을 파악하되, 종단연구를 통해 좀더 심도 있는 자료를 마련할 것을 제언한다. 또한 국내외 청소년의 심각한 자살행동 문제의 주요 요인으로 재확인된 스트레스를 효과적으로 관리하기 위한 실증적 자료마련에 있어, 스트레스 수준을 다원화한 탐색과 이를 기초로 청소년 접근성을 높일 수 있는 스트레스 중재프로그램을 개발할 것을 제언한다.

Notes

Conflicts of Interest

The authors declared no conflict of interest.

Funding

This study was supported by Konyang University (2020A0101).

Fig. 1

Distribution of propensity score.

References

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