주관적 스트레스 수준이 비만에 미치는 영향 (SAS 분석 실전)

"주관적 스트레스 수준이 비만에 미치는 영향"은 보건의료빅데이터 전공 수업 때 기말 프로젝트로 제출했던 리포트 주제이다.

2017년 국민건강영양조사 결과를 바탕으로 분석했고, 이번 포스팅에서는 리포트로 썼던 내용을 정리해보고자한다.

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* 25 미만 - 1; 저체중, 정상

* 25 이상 - 2; 비만

 

관심변수: 주관적 스트레스 수준 (BP1이용 stress 변수 생성)

* stress = 1 - 많음

* stress = 2 - 보통

* stress = 3 - 적음

 

통제변수:

- age (연령)

- sex (성별)

* sex = 1 - 남자

* sex = 2 - 여자

- educ 이용 edu_final 생성 (교육수준)

* edu_final = 1 - 고등학교 이하

* edu_final = 2 - 2/3년제 대학

* edu_final = 3 - 4년제 대졸 이상

- marri_2 이용 marry 생성 (결혼여부)

* marry = 1 - 결혼

* marry = 2 - 이혼

* marry = 3 - 미혼

- ainc_unit1 이용 incomepart 생성 (연간소득 사분위수)

* incomepart = 1 - 1분위 (2400 이하)

* incomepart = 2 - 2분위 (2400 초과 4800 이하)

* incomepart = 3 - 3분위 (4800 초과 7440 이하)

* incomepart = 4 - 4분위 (7440 초과)

- region 이용 new_region 생성 (지역)

* new_region = 1 - 수도권(서울,경기,인천)

* new_region = 2 - 광역시

* new_region = 3 - 그 외 지역

- D_1_1 이용 self_health 생성 (주관적건강상태)

* self_health = 1; 좋음

* self_health = 2; 보통

* self_health = 3; 나쁨

 

> 범주: 비만, 주관적스트레스수준, 성별, 교육수준, 결혼여부, 연간소득사분위수, 지역, 주관적건강상태

> 연속: 연령

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libname ksy '/folders/myfolders/bigdata2021' inencoding="asciiany";

data project;

set ksy.hn17_all(encoding = asciiany);

 

data project;

set a;

if HE_ht = . then delete;

else HE_ht1 = HE_ht/ 100 ;

if HE_wt = . then delete;

if HE_wt / (HE_ht1 * HE_ht1) < 25 then BMI_Final = 1 ;

else if 25 <= HE_wt / (HE_ht1 * HE_ht1) then BMI_Final = 2 ;

 

if BP1 in(1,2) then stress = 1;

else if BP1 in(3) then stress = 2;

else if BP1 in(4) then stress = 3;

else delete;

 

if educ in(1,2,3,4,5) then edu_final = 1;

else if educ = 6 then edu_final = 2;

else if educ in(7,8) then edu_final = 3;

else delete;

 

if marri_2 in(1,2) then marry = 1;

else if marri_2 in(3,4) then marry = 2;

else if marri_2 = 88 then marry = 3;

else delete;

 

if ainc_unit1 =1 then income = ainc_1;

else if ainc_unit1 =2 then income = ainc_1*12;

else delete;

 

if income <= 2400 then incomepart = 1;

else if income <= 4800 then incomepart = 2;

else if income <= 7440 then incomepart = 3;

else if income > 7440 then incomepart = 4;

 

if region in(1,4,9) then new_region = 1;

else if region in(2,3,5,6,7,8) then new_region = 2;

else if region >= 10 then new_region = 3;

else delete;

 

if D_1_1 in(1,2) then self_health=1;

else if D_1_1 in(3) then self_health=2;

else if D_1_1 in(4,5) then self_health=3;

else delete;

 

if sex = 1 then sex_new = 1;

else if sex = 2 then sex_new = 2;

else delete;

 

label age='' ;

run;

if age then age_new;

else delete;

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proc logistic data = project;

class BMI_Final stress(ref = '2') sex_new edu_final marry incomepart new_region self_health;

model BMI_Final (event = '2') = stress age sex_new edu_final marry incomepart new_region self_health; run;

 

proc freq data = project;

table BMI_Final sex_new stress edu_final marry incomepart new_region self_health; run;

 

proc univariate data = project;

var age; run;

 

proc freq data = project;

table (stress edu_final marry incomepart new_region self_health sex_new) * BMI_Final/chisq nocol norow; run;

 

proc ttest data = project;

class BMI_Final;

var age; run;

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변수들의 Univariate 분석

- 범주형 변수의 빈도 및 백분율

연구에 사용된 변수 중 범주형 변수는 “비만 여부, 주관적 스트레스 수준, 성별, 교육수준, 결혼여부, 연간소득 사분위수, 지역, 주관적 건강상태”가 있었다. PROC FREQ 명령문을 이용해 해당 변수들의 빈도와 백분율을 구해보았다.

- 연속형 변수의 평균 및 표준편차

연구에 사용된 연속형 변수로는 “연령”이 있다. PROC UNIVARIATE 명령문을 이용해 연령의 평균과 표준편차를 구한 결과는 아래 표와 같다.

 

By-Variate 분석과 통계적 유의성 검정

- 종속변수에 대한 범주형 변수의 빈도 차이와 통계적 유의성

종속변수인 “비만 여부”에 대한 관심변수“주관적 스트레스 수준”의 빈도 차이를 카이제곱 검정을 통해 통계적 유의성을 분석해보았다.

그 결과, P-Value 값이 0.05보다 작으므로 비만 여부와 주관적 스트레스 수준 사이의 빈도 차이는 물론, 그 외 다른 통제변수들과 종속변수인 비만 여부에 대한 빈도 차이 역시 통계적으로 유의한 것을 확인했다.

 

- 종속변수에 대한 연속형 변수의 평균 차이와 통계적 유의성

T-검정을 이용해 분석한 결과, P-Value 값이 0.05보다 작으므로 종속변수“비만 여부”에 대한 연속형 변수 “연령”의 평균 차이가 통계적으로 유의함을 확인했다. 위 표는 T-검정을 통해 통계적 유의성을 분석한 표이다.

 

Multi-Variate 분석, 변수 간 영향 분석

비만 여부를 이용해 비만인 사람과 정상인 사람 두 그룹으로 나눈 후 로지스틱 회귀분석을 실행했다.

성별, 교육수준, 결혼여부, 연간소득 사분위수, 지역, 주관적 건강상태 등 변수를 모두 통제했을 때, 주관적 스트레스 수준이 보통인 사람에 비해 높은 사람이 비만일 확률이 1.213배 높았고, 이는 통계적으로 유의하다.

하지만, 같은 조건에서 주관적 스트레스 수준이 보통인 사람에 비해 낮은 사람이 비만일 확률은 1.006배 높았지만, 이는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.

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- 연구 결과에 대한 코멘트

 분석 결과, 주관적 스트레스 수준이 보통인 사람에 비해 높은 사람이 비만일 확률이 높은 것을 확인했다. 연구를 진행하며 주관적으로 느끼는 스트레스 수준과 비만 사이의 시간적 선후 관계를 확인하지 못했던 점이 아쉽다. 또한, 스트레스를 받으면 분비되는 코르티솔에 의해서 폭식을 하게 되어 비만을 초래한 것인지 아니면 비만을 초래하는 주관적 스트레스 수준이 높은 사람들의 다른 공통점이 있는지를 확인하지 못한 점 또한 아쉽다.

 하지만, 생물학적으로 스트레스를 받을 때 반응하는 코르티솔 호르몬은 렙틴 호르몬의 분비를 억제하므로 폭식을 하게 되고, 지방분해가 느려지는 것으로 알려져 있다. 이에, 주관적 스트레스 수준이 높은 사람들이 보통인 사람들에 비해 비만인 이유 중 하나는 코르티솔 때문이라고 유추할 수 있을 것이다.

 

- 연구 결과를 기반으로 한 제안 사항

 스트레스는 현대인의 만성 질병으로 유명하다. 또한, 한국 성인 남성 기준 비만율이 시간이 갈수록 증가하고 있다. 비만은 당뇨병, 고혈압, 관절염, 암 등을 유발하므로, 현대인들은 폭식이 아닌 스트레스를 해소할 수 있는 건강한 방법을 찾아야 한다.

 가장 건강한 스트레스 해소법은 운동이다. 운동은 코르티솔 호르몬 수치를 낮춰주는 대신 기분을 좋게 만드는 엔돌핀을 방출하는 데 도움이 된다. 또한, 육체가 피로해지면 수면의 질이 향상되므로 운동은 매우 건강한 스트레스 해소 방법이라고 할 수 있다.

 불안감을 완화하는 레몬, 오메가3와 녹차를 마시는 것도 하나의 스트레스 해소법이 될 수 있다. 또한, 요즘 인테리어 용으로도 많이 구입하는 향초 역시 스트레스 해소에 도움이 된다. 라벤더, 카모마일 등의 향을 내는 향초를 이용한 스트레스 해소는 ‘아로마 테라피’로도 유명하다.

 그 외에도 음악 듣기, 불안 해소를 위한 심호흡하기, 카페인 섭취 줄이기 등은 모두 건강하게 스트레스를 해소하는 데에 도움이 된다.

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