1. 연구의 필요성

2018년 우리나라 노인 인구의 비율은 14.3%이며 2060년에는 그 비율이 41.0%에 이를 것으로 예상된다(통계청, 2018). 노인 인구의 비율이 꾸준히 증가하기 때문에 노인에 대한 보건복지 분야 연구가 더욱 활발하게 이루어져 노인의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 필요가 있다.

대부분의 사람들은 노년기에 접어들면서 사회적 관계의 축소를 경험한다. 노인은 평생 다녀온 직장에서 은퇴하면서 직장동료들과 헤어지고 배우자와 친구의 상실을 경험하게 된다. 이와 더불어 자녀세대의 부모 부양 의식의 약화와 노인세대의 자녀 의존 의식의 약화가 겹쳐지면서 독거노인가구와 노인부부 가구가 증가하고 있다(김춘남 외, 2018, p.18). 최근 통계에 따르면, 2017년 65세 이상 노인 가구 중 1인 가구와 부부 가구의 비율은 각각 33.7%와 33.4%로 나타나 노년기의 주된 가구형태가 1인 또는 부부 가구로 변화하였다(통계청, 2018). 과거에 비해 노인이 자녀와 동거하는 비율이 낮아지면서 자녀와 교류하는 빈도 또한 감소한다고 볼 수 있다.

노년기 사회적 관계의 축소와 약화는 사회적 고립(social isolation)으로 이어질 가능성이 크다. 사회적 고립은 사회구성원, 집단, 지역사회와 관계를 중단한 상태(Seyfzadeh et al., 2019), 교류와 사회적 지지와 같은 사회적 자본의 부족에 대한 주관적 경험을 의미한다(Cornwell & Waite, 2009). 사회적 고립은 질병과 사망, 우울, 인지기능 저하 등 다양한 건강 관련 지표들과 관련이 있다. 전국적으로 수집된 데이터를 활용한 연구에서 노인의 사회적 고립은 주관적 신체건강, 정신건강과 부적 관계를 보였고(Cornwell & Waite, 2009), 국내 연구에서도 노인의 사회적 고립은 우울, 자살생각에 영향을 미친다고 보고되었다(이묘숙, 2012, p.231; 장수지, 김수영, 2017, p.245).

노인 인구의 증가, 노년기에 나타나는 사회적 관계의 축소, 사회적 관계의 축소가 건강에 미치는 영향은 노인의 사회적 관계에 특별한 관심을 기울여야 하는 이유를 제공한다. 이와 관련하여 사회관계망(social network)의 개념을 고려하는 것이 적절해 보인다. 사회관계망은 다양하게 정의된다. 친구, 가족, 이웃처럼 개인의 가까운 사회환경(immediate social environment)(Meisel et al., 2015, p.73), 사회적 관계에 의해서 연결된 사람들 또는 집단(Gouveia, Matos, & Schouten, 2016, p.1032), 친인척, 친구, 이웃 등으로 구성된 개인의 사회적 관계의 망(Cherepanova, Tukhvatulina, & Mirza, 2016, p.2)으로 정의된다. 사람들은 사회관계망 내 사람들과의 상호작용을 통해서 사회적으로 연결되어 있음을 느끼고 관계망의 규범과 가치에 영향을 받는다(Hong, Casado, & Harrington, 2011, p.320). 또한, 사회관계망은 노인의 사회참여, 자원에 대한 접근성, 삶의 질 등에 영향을 주는 것으로 알려져 있다(Hong et al., 2011, p.320; Gouveia et al., 2016, p.1031). 따라서 노인의 사회관계망이 어떻게 구성되어 있고 노인이 관계망 내 사람들과 맺는 교류의 내용을 파악하는 것은 매우 중요하다.

노인의 사회관계망의 중요성 때문에 사회관계망을 주요 변수로 포함하는 다수의 연구를 찾아볼 수 있다. 예들 들면, 2007년 이후 3년마다 실시되는 노인실태조사(정경희 외, 2017, p.115)에서 친인척, 친구, 이웃, 지인과의 관계를 측정하는 문항들을 포함하고 있다. 이들 문항은 노인이 친인척, 친구, 이웃, 지인과 만나거나 연락하는 횟수와 가깝게 지내는 친인척, 친구, 이웃, 지인의 수를 측정한다. 2006년부터 시작된 고령화연구패널에서는 1개 문항으로 친구, 친척, 이웃과 만나는 횟수를 측정하며, 국민노후보장패널에서는 사회관계망을 이웃, 친구, 가족 등과의 관계에 대한 만족으로 측정한다(김경호, 2018, p.59). 개별 연구자가 수행한 연구들에서도 사회관계망의 측정방식은 앞서 소개한 방식과 유사하다. 이들 연구는 노인의 사회관계망을 배우자, 자녀, 형제자매, 친구 등 비공식적 관계의 크기와 그 관계에 대한 만족 등으로 측정하였다(김은정, 2012, p.132; 임은의 외, 2014, p.98).

그러나 이상과 같이 주요 변수로 사회관계망을 다루는 연구들은 많지만, 공공기관의 연구와 개인 차원의 연구들은 노인의 사회관계망 측정과 관련하여 문제점을 가지고 있다. 구체적으로 설명하면, 이들 연구는 각기 다른 방식으로 사회관계망을 측정하였고 사회관계망에 포함되는 대상도 상이하였으며 대부분 표준화된 방식으로 측정하지 않은 문제점을 보였다. 각기 다른 방식으로 사회관계망을 측정하였기 때문에 각 연구에서 보고된 노인의 사회관계망 측정결과를 비교하는데 한계를 갖는다. 기존 연구에서 나타난 노인의 사회관계망 측정방법과 관련된 문제점들을 해소하는데 Lubben 사회관계망 척도(Lubben Social Network Scale, LSNS-18)가 유용해 보인다. Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)는 노인이 친인척, 친구, 이웃과 이루는 사회적 접촉의 수와 빈도 그리고 이들로부터 받은 사회적 지지에 대한 인식을 측정하는 표준화된 도구이다. Lubben 사회관계망 척도는 노인을 위해 개발된 도구이며, 사회적 통합(social integration), 사회적 참여(social engagement)를 측정하거나 또는 사회적으로 고립된 노인을 선별하기 위해 사용된다(Lubben et al., 2006, p.504). Lubben 사회관계망 척도의 장점을 소개하면 다음과 같다. 첫째, Lubben 사회관계망 척도는 기존 연구들에서 신뢰도와 타당도를 평가받은 표준화된 도구로 기존의 사회관계망 측정방식이 갖는 문제점을 해소할 수 있다. 둘째, 노년기에는 사회적 관계가 축소되고 주로 친인척, 친구, 이웃과 같은 1차 집단이 노인의 사회적 관계의 중심으로 자리 잡는 것이 일반적이다. Lubben 사회관계망 척도의 3가지 유형 중 18개 문항으로 구성된 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)는 친인척, 친구, 이웃에 관한 문항들로 구성되어 있어 노년기 사회적 관계의 주요 대상 모두를 포함하는 장점을 갖는다. 국내 일부 연구에서 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)가 사용된 적이 있으나 척도에 대한 객관적 평가를 생략하거나 충분한 평가 없이 사용되어 왔다.

2. 연구목적

노인은 퇴직으로 인한 직장동료와 헤어짐, 배우자와 친구의 상실 등 사회적 관계의 축소를 경험하며 사회적 관계의 축소는 노인의 삶에 부정적인 영향을 미치기 때문에 노인이 어떤 사람과 어떤 관계를 맺고 있는지를 파악하는 것은 매우 중요하다. 노인의 사회관계망 측정을 위해 널리 사용되어 온 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)는 노인들이 노년기 사회적 관계의 중심축이라고 할 수 있는 친인척, 친구, 이웃들을 얼마나 많이 가지고 있는지, 이들과의 접촉빈도, 그리고 이들과의 친밀도를 측정한다. 즉 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)는 노인의 사회관계망의 구조적 측면과 기능적 측면 모두를 측정하는 도구이며 다수의 보건복지 분야 연구에서 신뢰도와 타당도를 평가받아 온 표준화된 사회관계망 척도이다. 본 연구의 목적은 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 한국어판을 평가하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 척도 문항에 대한 번역과정과 객관적 평가과정을 수행하여 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)가 우리나라 노인의 사회관계망을 측정하는데 적합한 도구인지를 제시하고자 한다.

1. 사회관계망의 개념과 역할

network은 우리말로 ‘관계망’이라고 하며 관계망의 사전적 정의는 ‘어떤 사물이나 현상이 서로 연관되어 있어 그물처럼 얽히어 있는 조직이나 짜임새’이다(다음 한국어사전, 2019). 우리의 신체도 관계망과 같은 구조를 가지고 있다. 뇌 신경망은 신경세포와 신경세포들을 연결하는 시냅스로 구성되어 있고 혈액 순환계는 심장과 수많은 혈관들이 서로 연결되어 있다. 뇌 구조와 혈액 순환계의 구조에 대한 이해는 정보가 처리되고 혈액이 순환하는 과정을 이해하는데 유용하다. 사회관계망은 사람들 사이의 관계, 즉 사회적 관계의 구조를 의미하는데(Due et al., 1999), 뇌 구조와 혈액 순환계 구조에 대한 이해의 유용성처럼 사회적 관계의 구조에 대한 이해는 사람들 사이의 관계를 이해하는데 유용하다. 사회적 관계의 구조는 공식적 관계(formal relations, 개인이 사회에서 차지하고 있는 위치나 담당하는 역할과 관련 있는 사회적 관계) 차원과 비공식적 사회적 관계(informal social relations) 차원으로 구성된다(Due et al., 1999, p.662). 여기서 비공식적 사회적 관계가 본 연구의 대상인 사회관계망을 의미한다(Due et al., 1999). “사회관계망은 한 개인과 친밀한 가족적 관계나 정서를 나누는 사람들 그리고 그 사람들 사이의 관계”(Due et al., 1999, p.662)로 부모, 형제, 친구 등이 사회관계망의 일부라고 할 수 있다. 사회관계망은 사람들이 유지하고 있는 비공식적 사회적 관계를 반영하기 때문에(Shiovitz-Ezra & Litwin, 2015) 사회적 관계를 맺고 있는 사람들이 누구인지 그리고 그들과 어떤 종류의 교류를 하는지 파악하는데 도움을 준다.

사회관계망은 노인의 삶에서 매우 중요한 역할을 담당하며 이는 선행연구들에 잘 나타나 있다. 노인의 사회관계망과 삶의 질을 주제로 한 논문 37편을 분석한 연구(Gouveia, Matos, & Schouten, 2016)가 수행되었다. 이 연구는 사회관계망의 크기, 관계망 유형, 지리적 근접성, 접촉의 빈도, 정서적 친밀성을 포함한 사회관계망의 특징들과 삶의 질의 관계를 분석하였다. 주요 분석결과를 살펴보면, 관계망의 크기가 클수록, 관계망 내 사람들과 자주 접촉할수록 노인의 삶의 질이 향상되었다. 또한, 친구로 구성된 관계망이 삶의 질에 더 큰 영향을 주었고 관계망 내 사람들과 정서적으로 친밀할수록 삶의 질이 향상되는 것으로 보고되었다. 유럽 내 16개국에서 수집된 데이터를 분석한 연구(Tomini, Tomini, & Groot, 2016, p.1)에서 사회관계망의 크기는 노인의 삶의 만족과 통계적으로 유의미한 관계를 보였는데 이러한 유의미한 결과는 1개국을 제외한 모든 국가에서 나타났다. 국내 연구 한 편(이지현, 한경혜, 2012)은 노인을 대상으로 친구관계망과 행복의 관계를 분석하였다. 이 연구에서 친구관계망을 구조적 특성과 기능적 특성으로 구분하여 측정하였다. 구조적 특성은 관계망의 크기, 접촉빈도, 지리적 근접성을 포함하고 기능적 특성은 친구의 기능을 경청, 교제, 사회적 자극 제공 기능으로 구분하여 측정하였다. 남성 노인을 대상으로 한 분석에서 대부분의 사회관계망 변수는 행복에 영향을 주지 않은 반면, 여성 노인을 대상으로 한 분석에서는 사회관계망 변수 중 구조적 특성 변수가 행복감과 통계적으로 유의미한 관계를 보였다. 이들 연구 외에도 노인의 사회관계망이 고독감을 낮추고(오영은, 이정화, 2012, p.555) 주관적 건강상태에도 긍정적으로 작용하는 것으로 알려져 있다(김숙영, 최경원, 오희영, 2010, p.58).

이상에서 언급된 연구들에 따르면 노인의 사회관계망은 삶의 질, 삶의 만족, 행복, 건강 등 노인의 삶의 다양한 영역에서 긍정적인 역할을 담당하고 있다고 해석할 수 있겠다.

2. 사회관계망의 측정: Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)

Lubben 사회관계망 척도는 노인의 사회관계망의 주요 특징들을 담아내기 위한 목적을 가지고 1988년에 개발되었다. 척도는 처음 개발되었을 때 10개 문항으로 구성되었다. 그러나 일부 문항에 대한 응답자들의 응답이 제한적이었고 일부 문항은 이중질문 문항들로 드러나는 문제점이 발견되어 척도에 대한 수정이 이루어졌다(Sansoni et al., 2010, p.42). 수정 과정에서 친인척 관계망(혈연 관계망)과 친구 관계망(비혈연 관계망)을 원본보다 더 구체적으로 구별하는 작업이 추가되었다. Lubben 사회관계망 척도 수정본(LSNS-R)은 총 12개 문항으로 구성되어 있으며 이 중 6개 문항은 친인척 관계망을 나머지 6개 문항은 친구 관계망을 측정한다. Lubben 사회관계망 척도 수정본이 개발된 후 6개 문항으로 구성된 단축형(LSNS-6)1)이 개발되었다. 단축형도 수정본처럼 6개 문항 중 3개 문항은 친인척 관계망을 나머지 3개 문항은 친구 관계망을 측정한다. 특히 단축형은 문항수가 적어 실천현장에서 사용하기에 적합하며 절단점수(cutoff score)도 포함한다. 단축형의 가능한 총점의 범위는 0점에서 30점이며 절단점수는 12점인데(Lubben et al., 2006, p.504), 단축형 척도에서 절단점수 미만을 얻은 노인들은 사회적으로 고립되어 있는 노인으로 선별된다. 본 연구의 평가대상인 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)는 Lubben 사회관계망 척도 수정본에 6개 문항을 추가하여 18개 문항으로 구성되었다. 이 척도는 수정본을 확장하였다는 의미에서 확장형으로 불리기도 한다. 확장형이 수정본 및 단축형과 구별되는 점은 확장형에는 이웃 관계망이 추가되었다는 점이다. 즉, Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)는 친인척 관계망, 친구 관계망, 이웃 관계망을 각각 6개 문항으로 측정한다. 확장형은 수정본과 단축형에 비해 노인의 사회관계망을 포괄적으로 또는 심도 있게 분석하는데 더 유리한 장점을 갖는다(Sansoni et al., 2010, p.43).

<표 1>은 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 문항들을 담고 있다. 친인척, 친구, 이웃 관계망을 측정하는 문항들이 동일하기 때문에 6개 문항만을 제시하였다. <표 1>과 같이 문항들은 관계망의 크기, 접촉빈도, 친밀도를 측정한다(Sansoni et al., 2010, p.42). 관계망을 구조적 측면과 기능적 측면으로 구분하기도 한다(이지현, 한경혜, 2012). 관계망의 크기와 접촉빈도는 관계망의 구조적 측면 그리고 친밀도는 관계망의 기능적 측면에 해당한다고 볼 수 있어 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)는 관계망의 구조적 측면과 기능적 측면을 모두 측정하는 도구라고 할 수 있겠다. Lubben 사회관계망 척도는 국외의 다수 연구들에서 신뢰도와 타당도를 평가받았으며 다양한 언어로 번역되어 사용되고 있다(Sansoni et al., 2010, p.43). Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)에 대한 평가가 국내 연구 한 편(강보라, 2011)에서 시도되었다. 이 연구는 간호학 분야의 연구로 65세 이상 노인 187명을 대상으로 척도의 신뢰도와 타당도를 평가하였다. 그러나 이 연구는 척도의 요인구조에 대한 평가를 실시하지 않아 한국어판이 원본과 동일한 요인구조를 보이는지를 보고하지 않았고 척도의 판별타당도 평가에 대한 결과도 제공하지 않았다. 또한, 일부 문항의 번역이 다소 어색한 단점을 갖는다. Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18) 외에도 단축형(LSNS-6)과 원본(LSNS)도 국내에서 사용되었다. 단축형은 독거노인의 사회관계망 연구(장수지, 김수영, 2017)에서 사용되었으나 척도에 대한 객관적 평가 결과는 보고되지 않았다. 원본의 한국어판을 개발하려는 목적으로 연구(이경우 외, 2009)가 수행되었으나 한국어판의 요인구조는 원본과 다르게 3개 요인으로 나타났으며 3번째 요인에는 단 1개의 문항만이 적재되는 문제점을 보였다.

3. 기존 연구에서 노인의 사회관계망 측정

노인의 사회관계망의 중요성에 비하면 사회관계망의 측정에 대한 노력은 미미한 편이었다. 노인의 사회관계망을 측정할 수 있는 표준화된 도구의 개발을 목적으로 하는 국내 연구를 찾기는 매우 어려운 실정이다. 일반적으로 1개 또는 소수의 문항으로 노인의 사회관계망을 측정하는 것이 일반적이었다. <표 2>는 노인의 사회관계망을 주요 변수로 포함한 국내 연구 중 일부이며 각 연구에서 사회관계망을 측정한 방식을 보여준다. 고령화패널연구의 경우 1개 문항을 가지고 사회관계망을 측정하였고, 오영은과 이정화(2012, p.54)는 관계망의 크기만 측정하였다. 연구마다 사회관계망에 포함되는 대상들이 상이한 점도 눈에 띄는 점이었다. 임은의 외(2014, p.578) 연구에서는 관계망에 친인척과 이웃이 포함되지 않았다. 표준화된 척도를 사용할 경우 척도의 총점을 가지고 응답자의 사회관계망 수준을 제시할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 표준화된 척도를 사용하지 않고 아래와 같이 소수의 문항으로 노인의 사회관계망을 측정할 경우 각 문항에 대한 응답자의 응답을 모두 더하여 하나의 점수로 응답자의 사회관계망 수준을 나타낼 수 없는 단점을 갖는다. 예를 들면, 노인실태조사의 경우 접촉횟수와 관계망의 크기에 대한 응답자의 응답을 더할 수 없어 응답자의 사회관계망 수준을 명확하게 제시하기 어렵다.

1. 조사대상자 및 자료수집방법

본 연구에 참여한 조사대상자는 모두 경기도 OO시에 거주하는 노인이었으며 일부는 OO시 소재 노인종합복지관을 이용하였고 일부는 이용하지 않았다. 조사대상자들을 표집하기 위해 의도적 표집방법을 사용하였으며 그 방법은 다음과 같다. 먼저 복지관 이용 노인 대상 설문조사는 조사원들에 의해서 수행되었다. 조사원들은 복지관 이용 노인들과 개별적으로 만나 면접설문조사를 실시하였다. 조사원이 설문문항을 읽어주고 노인의 응답을 기입하는 방식으로 진행하였다. 설문조사를 실시하기 전에 조사원을 대상으로 설문문항과 설문조사 진행방식 등에 관한 사전교육을 실시하였다. 복지관 비이용 노인 대상 설문조사는 복지관 직원들이 수행하였다. 복지관 비이용 노인들을 섭외하기 위해 노인지회를 접촉하여 설문조사의 목적과 내용을 설명하고 설문조사를 위한 협조를 구하였다. 그 다음 복지관 소속 사회복지사들이 노인지회의 관리 하에 있는 경로당을 방문하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사 방법은 복지관 이용 대상 조사처럼 사회복지사 1명이 노인 1명씩 만나 진행하는 면접설문조사였다. 설문조사에 참여한 사회복지사들은 설문조사를 실시하기 전에 설문지 내용과 설문조사 관련 윤리에 관한 교육을 받았다. 교육은 설문지 개발에 참여한 자문교수가 진행하였고 설문조사원들은 설문문항 내용을 숙지하였고, 특히 설문조사 전에 설문참여에 대한 동의를 조사대상자로부터 반드시 얻도록 교육받았다. 교육에 참여한 사회복지사들은 동일한 방식으로 설문 조사원들에게 사전교육을 실시하였다. 설문조사는 2019년 4월에 실시되었고 517부의 설문지가 회수되었으며 이 중에서 무응답이 많은 3부를 제외한 총 514부가 분석에 사용되었다. 본 연구는 OO시 노인종합복지관이 위와 같은 방법으로 수집한 자료를 사용하였다. 가톨릭대학교 생명윤리심의위원회는 본 연구가 조사대상자의 개인식별정보를 수집하거나 기록하지 않는다고 심의하여 본 연구에 대해서 심의면제 판정을 내렸다(심의번호 1040395-201910-901).

2. 조사도구

3. 자료분석방법

본 연구의 주요 자료분석방법은 다음과 같다. 첫째 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 요인구조를 분석하였다. 이 척도는 이미 외국에서 개발되었고 척도의 요인구조가 밝혀졌기 때문에 확인적 요인분석을 사용하여 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)도 영어판과 동일한 구조를 갖는지를 확인하였다. 모형적합도 평가를 위해 다양한 적합도 지수를 사용하였다. 절대적 적합도 지수는 연구자가 구체화한 이론모형이 자료와 얼마나 부합하는지를 평가하는 지수로(Hair et al., 2006) χ²/df와 Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)를 사용하였다. χ²/df와는 3 이하가 RMSEA는 .08 이하가 권고기준이다(홍세희, 2000). Comparative Fit Index(CFI)와 Tucker Lewis Index (TLI)는 상대적 적합도 지수로서 최악의 모델과 이론적 모델을 비교하는 지수이다(홍세희 2000). CFI와 TLI는 .90 이상을 권고기준으로 한다. 확인적 요인분석을 위해 Mplus 6.0을 사용하였다. 둘째, 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 내적 일관성 신뢰도(internal consistency reliability)를 평가하였다. 내적 일관성 신뢰도 평가를 위해 Cronbach’s alpha를 계산하였고 문항 간 상관관계, 문항-총점 간 상관관계를 분석하였다. 개별문항 간 상관관계의 크기는 .30 이상, 개별문항과 총점 간의 상관관계의 크기는 .40 이상, Cronbach’s alpha는 .70 이상일 때 척도의 내적 일관성 신뢰도가 인정된다(Gliem & Gliem, 2003; Hair et al., 2006). 셋째, 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 타당도 또한 다양한 방식으로 평가하였다. 분산추출값(variance extracted)과 개념구성 신뢰도(construct reliability)를 계산하였다. 분산추출값은 .5 이상 그리고 개념구성 신뢰도는 .7 이상일 때 척도의 수렴타당도가 양호하다고 해석한다. 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)과 행복, 신체적･정신적 건강의 상관관계를 분석하였다. 기존 연구들에서 사회관계망은 건강을 포함한 노인의 삶의 다양한 측면과 정적 관계가 있다고 보고되었다. 본 연구에서도 노인의 사회관계망은 행복, 신체건강, 정신건강과 정적 관계가 있을 것으로 예견되었다. 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 판별타당도 평가를 위해 특정 요인의 분산추출값과 그 요인과 다른 요인 간 상관계수의 제곱값과 비교하였다(Hair et al., 2006).

1. 조사대상자의 일반적 특성

<표 4>는 조사대상자의 일반적 특성을 보여준다. 조사대상자 중 복지관 이용자는 324명으로 전체의 63.0%를 차지하였다. 복지관을 알고 있지만 이용하지 않는다고 응답한 비율이 22.2%였고 복지관을 모른다고 응답한 비율이 14.8%였다. 성별로는 여성의 비율이 높았고 연령별 비율은 비슷하였는데 81세 이상인 조사대상자의 비율이 약간 높았다. 학력별 비율을 보면, 고등학교를 중퇴 또는 졸업하였다고 응답한 비율이 가장 높았고 초등학교를 중퇴 또는 졸업하였다고 응답한 비율이 2순위였다. 무학자의 비율은 13.8%였다. 배우자와 동거하는 조사대상자의 비율과 혼자 산다고 응답한 비율은 각각 40.1%, 41.6%로 서로 비슷하였다. 수급자의 비율은 9.5%였다.

2. Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 문항별 기술통계

<표 5>는 Lubben 사회관계망 척도의 문항별 기술통계를 보여준다. Lubben 사회관계망 척도의 요인별 문항내용은 동일하다. 각 문항의 평균 비교를 용이하게 만들기 위해 아래와 같이 <표 5>를 구성하였다. 한 달에 한 번 이상 만나는 친인척, 친구, 또는 이웃의 수를 묻는 문항에 대해서 친구의 평균이 3.05로 가장 높았고 이웃의 평균이 가장 낮았다. 이는 조사대상자가 접촉하는 사람들 중에서 친구들이 가장 많음을 의미한다. 가장 자주 접촉하는 친인척, 친구, 또는 이웃과 얼마나 자주 접촉하는지에 대한 질문에도 친구와 만나거나 연락하는 빈도가 가장 높게 나타났다. 본 조사에 참여한 노인들은 개인적인 일을 더 편하게 얘기하는 대상으로 이웃을 더 많다고 응답한 반면, 가깝게 지내는 대상으로는 친인척이 더 많다고 응답하였다. 친인척, 친구, 또는 이웃 중 친인척이 중요한 결정을 내려야 할 때 조사대상자와 의논하는 정도가 높았고, 조사대상자 본인이 중요한 결정을 내려야 할 때도 친인척과 의논하는 정도가 높았다.

3. 확인적 요인분석 결과

<표 6>과 [그림 1]은 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)에 대한 확인적 요인분석 결과이다. 모든 요인적재값은 .5 이상으로 그 크기가 충분히 컸고 통계적으로도 유의미하였다. 그러나 모형적합도 지수 중 일부 지수가 권고기준을 충족하지 못하였다. χ²=1829.825, df=132로 χ²/df=13.86으로 권고기준인 3을 초과하였고 RMSEA=.158로 권고기준(.08 이하)을 초과하였다. 따라서 수정지수를 사용하여 모형을 수정하였다. Mplus는 수정지수(modification index)를 제공하는데 이 지수를 사용하여 모형적합도를 개선할 수 있다. 일반적으로 수정지수가 큰 지수를 우선적으로 고려한다. 수정지수가 제일 큰(521.958) 문항12와 문항11 간 오차상관을 포함하여 6개의 오차상관을 추가하였다. 이들 오차상관을 모형에 추가한 후 확인적 요인분석을 재실시하였고 그 결과 모형적합도가 <표 7>과 같이 개선되었다. χ²/df 값이 권고기준을 충족하지 못했으나 나머지 모든 모형적합도 지수는 권고기준을 충족하였다. 또한 모형적합도의 개선은 χ² 차이 검증(χ² difference test)를 통해서도 확인될 수 있었다. 수정 전 모형과 수정 후 모형의 χ² 차이(1300.148, df_diff = 6)는 통계적으로 유의미하여 수정 후 모형은 수정 전 모형과 비교할 때 유의미한 개선을 보였다. 모든 요인적재값은 .5 이상이었고 통계적으로 유의미하였다. 요인 간 상관관계는 .5 수준이었다. 각 요인의 문항내용이 동일함에도 불구하고 상관관계의 크기가 크지 않아 각 요인이 구별되는 개념을 측정한다고 해석할 수 있겠다.

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그림 1.

한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 요인구조

4. 신뢰도 및 타당도 평가 결과

한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 내적 일관성 신뢰도는 우수하였다. 친인척 관계망의 모든 문항 간 상관계수는 .4 이상이었고 문항-총점 간 상관계수도 .5 이상으로 권고기준을 충족하였다. α 값도 .7 이상으로 보수적 기준 이상이었다. 친구 관계망과 이웃 관계망의 내적 일관성 신뢰도에 대한 평가 또한 모두 양호하였다.

앞에서 기술하였듯이 수렴타당도는 다양한 방법으로 평가하였다. 먼저 <표 9>에서 요인적재값, 분산추출값, 개념구성 신뢰도는 한국어판 Lubben 사회관계망 척도의 수렴타당도가 양호함을 보여준다. 먼저 18개 요인적재값 모두 권고기준인 .5 이상이고, 분산추출값도 권고기준(.5 이상)을 충족하였고 개념구성 신뢰도 또한 .7 이상으로 권고기준 이상이었다. <표 10>은 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)와 이론적으로 관계있는 변수들과의 관계를 보여준다. 행복, 신체건강, 정신건강과 모두 유의미한 정적 상관관계를 보였다. 또한, 한국어판 Lubben 사회관계망 척도는 단축형(LSNS-6)과도 정적 상관관계를 보였다. 이러한 상관관계를 모두 예견된 관계였다.

<표 11>은 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 판별타당도 평가 결과이다. 잠재변수의 분산추출값이 잠재변수 간 상관계수의 제곱값 보다 크면 척도의 판별타당도가 인정된다. <표>에서 대각선에 있는 값들이 분산추출값이고 대각선 아래에 있는 값들이 상관계수를 제곱한 값들이다. 모든 분산추출값이 상관계수를 제곱한 값들보다 커 한국어판 Lubben 사회관계망 척도(LSNS-18)의 판별타당도가 확보되었다.