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The Effect of Family Strengths on Depression among Parents of Children with Disabilities: The Mediating Role of Self-Esteem
Jang, AYeong(Jeonbuk National University) ; Kim, Soongyu(Jeonbuk National University) ; Park, yeonhui(Jeonbuk National University) 보건사회연구 , Vol.46, No.2, pp.565-584 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.2.565
Abstract
This study examined the effect of family strengths on depression among parents of children with disabilities and empirically examined the mediating effect of self-esteem in this relationship. Through this, the study aimed to provide a basis for policy development and practical intervention strategies to strengthen psycho-emotional support for families of children with disabilities. The research questions proposed were as follows: First, how do family strengths affect self-esteem and depression among parents of children with disabilities? Second, does self-esteem mediate the relationship between family strengths and depression among parents of children with disabilities?The data used for analysis were drawn from the 4th wave of the Panel Survey on the Lives of Persons with Disabilities. The study population consisted of parents of adolescents with disabilities who identified themselves as either “father” or “mother” in relation to the panel respondent. A total of 347 participants were included in the final analysis. Descriptive statistics were generated using SPSS, and the mediation analysis was conducted using the SPSS PROCESS macro. The results indicated that higher levels of family strengths were significantly associated with higher self-esteem and lower levels of depression among parents of children with disabilities. Furthermore, self-esteem was found to partially mediate the relationship between family strengths and depression. This study presented policy and practical implications that consider both family strengths and self-esteem to reduce depression among parents of children with disabilities.
초록
본 연구는 장애아동 부모의 가족건강성이 우울에 미치는 영향을 분석하고, 이 관계에서 자아존중감의 매개효과를 실증적으로 검증하였다. 그리고 이를 통해 장애아동 가족의 심리정서적 지원 강화를 위한 정책 수립과 실천 현장에서의 개입 방향의 근거를 제시하고자 하였다. 이에 본 연구가 제시한 연구문제는 첫째, 가족건강성은 장애아동을 둔 부모의 자아존중감과 우울에 어떠한 영향을 미치는가? 둘째, 자아존중감은 장애아동 부모의 가족건강성과 우울 간의 관계를 매개하는가?이다. 분석 자료는 장애인 삶 패널조사 제4차 자료를 활용하였으며, 연구대상은 패널과의 관계에서 ‘아버지’ 또는 ‘어머니’로 응답한 10대 장애아동의 부모, 347명을 대상으로 하였다. 자료 분석은 SPSS를 이용한 기초분석 후, SPSS PROCESS 매크로를 적용하여 매개효과를 검증하였다. 가족건강성이 높을수록 장애아동 부모의 자아존중감은 유의하게 높고 우울 수준은 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 또한 가족건강성과 우울 간의 관계에서 자아존중감은 부분 매개효과를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구는 장애아동 부모의 우울을 완화하기 위해 가족건강성과 자아존중감을 함께 고려한 정책적, 실천적 함의를 제시하였다.
Factors Associated with Happiness among Korean Ninth-Grade Students: A Comparative Machine Learning Analysis
Lee, Sangmi(Dongyang University) 보건사회연구 , Vol.46, No.3, pp.546-567 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.3.546
Abstract
This study aimed to identify factors related to happiness among Korean ninth-grade students using machine learning. Data were drawn from the 16th wave (2023) of the Panel Study on Korean Children (PSKC), conducted by the Korea Institute of Child Care and Education, and the final sample included 1,154 ninth-grade students. Happiness was used as the outcome variable, while sociodemographic, psychological, academic, relational, and lifestyle characteristics were included as predictors. Multiple linear regression, Elastic Net, Random Forest, and XGBoost models were compared. Feature importance, SHapley Additive exPlanations (SHAP), and Random Forest partial dependence plots (PDPs) were used to examine predictor importance, direction of predictive contribution, and nonlinear prediction patterns. Model performance rankings differed between cross-validation and final validation, with the models demonstrating broadly comparable predictive performance. In the tree-based machine learning models—Random Forest and XGBoost—self-esteem was the most important predictor, followed by depression, peer attachment, ego-resilience, academic stress, paternal and maternal attachment, self-regulated learning, smartphone overdependence, and subjective socioeconomic status. SHAP analyses showed broadly consistent directions of predictive contribution across the two models, while the Random Forest PDPs indicated nonlinear prediction patterns for several major variables. These findings demonstrate that happiness among Korean ninth-grade students is associated with diverse psychological, relational, and academic factors and provide foundational evidence for understanding adolescent happiness.
초록
본 연구는 중학교 3학년 청소년의 행복감 관련 요인을 머신러닝을 활용하여 파악하기 위해 육아정책연구소의 2023년 제16차 한국아동패널 Ⅱ 자료를 이용하였으며, 분석대상은 중학교 3학년 학생 1,154명이었다. 행복감을 결과변수로 하고, 청소년의 인구사회학적·심리적·학업적·관계적 및 생활습관 특성을 예측변수로 구성하였다. 분석에서는 평균예측모형을 기준으로 다중선형회귀, 엘라스틱넷, 랜덤포레스트 및 XGBoost의 예측 성능을 비교하였다. 또한 변수 중요도와 SHAP 분석을 통해 주요 변수의 상대적 중요도와 예측 기여 방향을 확인하고, 랜덤포레스트의 부분의존도 분석을 통해 비선형적 예측 양상을 탐색하였다. 분석 결과, 교차검증과 최종 검증에서 모형 간 성능 순위는 일관되지 않았으며 전반적으로 유사한 수준을 보였다. 트리 기반 머신러닝 모형(랜덤포레스트 및 XGBoost)에서 자아존중감이 가장 중요한 변수로 나타났으며, 우울, 또래애착, 자아탄력성, 학업스트레스, 부모애착, 자기조절학습, 스마트폰 과의존 및 주관적 사회경제적 지위도 주요 관련 요인으로 확인되었다. SHAP 분석에서 주요 변수의 기여 방향은 두 모형 간 대체로 일관되었으며, 부분의존도 분석에서는 일부 주요 변수와 행복감 간의 비선형적 관계 양상이 나타났다. 이러한 결과는 중학교 3학년 청소년의 행복감이 다양한 심리적·관계적·학업적 요인과 관련되어 있음을 보여주며, 청소년 행복감 이해를 위한 기초자료를 제공한다.