21대 총선 당락 여부와 사회인구학적 변인 간의 연관성 연구

국문 초록 (Abstract)

각종 선거 결과는 대의 민주주의 근간을 이루는 큰 이슈가 되기 때문에 피선거권자는 물론이고 일반 유권자들에게도 큰 관심사가 아닐 수 없다. 본 연구는 다중로지스틱 모형을 이용하여 21대 총선 개표 결과를 바탕으로 후보자의 당락 여부와 사회인구학적 특성 간의 연관성을 분석하였다. 데이터의 구성은 21대 지역구 선거가 실시된 전국 253개의 지역구에 대하여 당선자와 2위 낙선자를 매칭하 여 성별, 소속정당, 현역 여부 등 6개의 사회인구학적 특성을 나타내는 변수를 설명변수로 사용하였다. 당락여부와 범주형 설명변수들 간의 연관성을 평가하는 가장 간단한 방법으로는 2원 분할표를 이용하는 카이제곱 검정을 시도할 수 있겠으나 이는 나머지 변수들의 효과를 함께 고려할 수 없는 단점이 있다. 본 분석에서는 나머지 설명변수들의 효과를 고정하고 각 설명변수의 영향력을 평가하기 위하여 다중로지스틱 모형을 가정한 편회귀계수 추정치와 오즈비를 이용하여 결과를 분석하였다. 분석 결과를 보면, 성별, 21대 이전 당선 횟수, 나이 변인들은 당선 여부와 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의한 연관성을 갖지 못했으나 소속정당, 현직 여부, 지역구변경 여부 등은 통계적으로 매우 유의한 연관성을 갖는 것으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper aims to analyze the relationship between candidate’s success and socio-demographic characteristics based on the results of the 21st general election counting held on April 15, 2020 using a multiple logistic model. For the data, 253 regions across the country were selected and election winner’s sociodemographic characteristics were matched with second-place losers, and six socio-demographic characteristics such as gender, affiliation, and active duty were used as explanatory variables. Usually, a Pearson chi-square test using a two-way crosstabulation can be attempted as the simplest way to evaluate the association between response variable and categorical explanatory variables, but this has a disadvantage that the effects of the remaining variables cannot be considered together. In this analysis, a multiple logistic regression model, a method of fixing the effects of the remaining explanatory variables and evaluating the influence of each individual explanatory variable, was used, and the results were analyzed using coefficient estimates and odds ratios. According to the analysis results, gender, re-election status, and age group did not have a statistically significant relationship at the significance level of 0.05, but their party, active duty, and district change were statistically very significant.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 자료수집
• 3. 모형구축
• 4. 분석결과
• 5. 결론 및 고찰
• References
• Abstract

참고문헌 (Reference)

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