직장 내 여성을 대상으로 한 성희롱 피해의 측정과 분석방법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정진성 | - |
dc.contributor.author | 이훈 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-11T10:43:42Z | - |
dc.date.available | 2021-08-11T10:43:42Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 1598-6322 | - |
dc.identifier.issn | 2714-1004 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/5095 | - |
dc.description.abstract | 직장 내 성희롱에 대한 국내 연구는 성희롱 피해를 대부분 유무로 측정하고 이항변수에 적합한 로지스틱 회귀모형을 적용해왔다. 그런데 성희롱은 개념이 광범위하여 행위태양이 다양하고 종종 반복적으로 발생하기도 한다. 심각한 성희롱을 경험하거나 반복적으로 피해를 당하는 경우를 단순히 피해 있음으로 측정하는 것은 실태를 제대로 반영하지 못하는 연구결과로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 한국형사정책연구원의 2016년 설문조사자료 중 698명의 직장 여성을 대상으로 직장 내 성희롱 피해를 측정함에 있어 심각성과 반복성을 반영해보고, 이렇게 가산자료로 수집된 피해를 음이항 회귀모형으로 모델링하였다. 기존의 유무 방식 측정으로는 여성의 51.9%가 피해를 경험했다는 사실만 파악되었지만, 새로운 방식을 적용하여 측정한 결과, 피해 경험이 있는 경우 그 평균이 8.89에 달해 직장 내 성희롱이 상당히 심각하고 만연한 문제임을 알 수 있었다. 가산변수를 모델링 한 음이항 회귀분석 결과는 로지스틱 회귀분석과 비교하여 총 12개의 독립변수들 가운데 혼인상태, 월소득, 조직내남녀차별, 약한처벌, 성역할수용에서 차이를 보였다. 모형의 설명력을 간접비교할 수 있는 카이제곱 값이 음이항 회귀모형에서 더 큰 점, 추정 회귀계수에 대한 95% 신뢰구간이 음이항 회귀모형에서 더 좁은 점은 음이항 회귀분석 결과가 로지스틱에 비해 더 신뢰할만함을 보여주었다. 최근 많은 국외연구에서 가산자료를 이항자료로 단순화시키는 문제점을 지적하고 있다. 본 연구가 이러한 논의를 국내에 활성화시켜 직장 내 성희롱 피해를 좀 더 상세히 파악하고 그 원인을 보다 정확히 규명하는데 도움이 되길 바란다. | - |
dc.format.extent | 26 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국경찰연구학회 | - |
dc.title | 직장 내 여성을 대상으로 한 성희롱 피해의 측정과 분석방법 | - |
dc.title.alternative | Measurement and Analysis of Women’s Workplace Sexual Harassment Victimization | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.doi | 10.38084/2019.18.2.8 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국경찰연구, v.18, no.2, pp 183 - 208 | - |
dc.citation.title | 한국경찰연구 | - |
dc.citation.volume | 18 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 183 | - |
dc.citation.endPage | 208 | - |
dc.identifier.kciid | ART002475616 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Workplace Sexual Harassment | - |
dc.subject.keywordAuthor | Measurement | - |
dc.subject.keywordAuthor | Logistic Regression Model | - |
dc.subject.keywordAuthor | Count Data | - |
dc.subject.keywordAuthor | Negative Binomial Regression Model | - |
dc.subject.keywordAuthor | 직장 내 성희롱 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 측정 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 로지스틱 회귀모형 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 가산자료 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 음이항 회귀모형 | - |
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