Volunteer activities among older adults play a crucial role not only in contributing to the public good but also in enhancing their physical and mental health and fostering social relationships. However, the volunteer participation rate of older adults in South Korea remains at a relatively low level. To promote wider participation, it is essential to build a deeper understanding of the phenomenon. This study examines the frequency of volunteer activity among older adults as the dependent variable and compares the results of the Negative Binomial Regression model with those of the Zero-Inflated Negative Binomial Regression model, in order to highlight the importance of applying an analytical method that reflects the data structure. The results show that the standard Negative Binomial model fails to adequately account for the excess zero values—representing non-participation—which may lead to inaccurate estimation of explanatory variables. In contrast, the Zero-Inflated Negative Binomial model, which is better suited to data with an excessive number of zeros, yields significantly different results. Specifically, only educational attainment (positive), housing status (renter), depressive symptoms (negative), and institutional trust (negative) were found to significantly influence the intensity of volunteering among older adults in the zero-inflated model. These findings suggest that, in order to achieve an accurate understanding of older adults’ volunteer behavior, it is crucial to apply analytical approaches that align with the characteristics of the data. This study underscores that the appropriate choice and application of statistical models are essential tasks in the knowledge-building process.
노인의 자원봉사 활동은 사회적 기여와 더불어 노인의 신체적·정신적 건강 증진, 사회적 관계 형성 등의 측면에서 중요한 의미를 갖는다. 현재 국내 노인의 자원봉사 참여율이 낮은 수준이다. 따라서 이의 확산을 위해서 무엇보다도 현상에 대한 이해 구축이 필요하다. 이에 본 연구는 노인 자원봉사 참여 빈도를 종속변수로 설정하고 일반 음이항 회귀모형과 영포화 음이항 회귀모형을 비교·분석하면서 자료 속성에 맞춘 정교한 분석의 필요성을 강조해 보고자 한다. 분석 결과, 일반 음이항 회귀모형은 과도하게 분포된 0값, 즉 자원봉사에 참여하지 않는 노인에 대한 정보를 충분히 반영하지 못해 설명 변수의 영향력이 정교하게 추정되지 못하는 경향을 가졌다. 반면, 과도한 0값이 다수 분포하는 상황에서 정교하고 신뢰성 있는 분석을 용이하게 하는 영포화 음이항 회귀모형은 음이항 회귀분석과 상이한 결과를 제시하였다. 영포화 음이항 회귀분석 모형에서는 교육수준(+), 거주형태(임차가구), 우울감(-), 제도신뢰(-)만이 노인 자원봉사 참여 강도를 설명하는 변수이었다. 본 연구는 노인 자원봉사에 대한 정확한 이해를 위해 자료의 속성을 고려한 보다 정확한 분석 방법에 대한 이해와 적용이 지식의 구축 과정에서 무엇보다도 필수적인 과제란 사실을 제시해준다.