Social Welfare Thorn News, 福智衍, 복지비틀기

※ 자료가 등분산성을 충족하지 못할 때, 즉 이분산일 때에는 OLS(최소제곱법)이 아니라 WLS 방식으로 보정하여 분석을 해야한다.

- 종속변수 : Y

- 독립변수: X1, X2, X3

- 가중치(weights) = 1/σ^2

SPSS를 활용해서 가중치를 구하고, 이를 통해 WLS의 방식으로 회귀분석 하는 방법

① 분석>회귀분석>선형
- 종속변수: Y
- 독립변수: X1, X2, X3
- 저장 > 예측값 > 비표준화 체크 # 예측값을 새 변수(PRE_1)수로 저장
- 저장 > 잔차 > 비표준화 체크 # 잔차를 새 변수(RES_1)수로 저장

② 변환>변수 계산
- 목표변수: absRES # 잔차의 절대값을 absRES로 생성
- 숫자표현식: abs(RES_1)

③ 분석>회귀분석>선형 # 잔차의 절대값과 예측치 간의 회귀분석
- 종속변수: absRES
- 독립변수: PRE_1
- 저장 > 예측값 > 비표준화 체크 # 예측값을 새 변수(PRE_2)수로 저장

④ 변환>변수 계산 # 가중치 계산
- 목표변수: weights # 가중치를 weights 변수로 생성
- 숫자표현식: 1/(PRE_2**2) # 1을 PRE_2의 제곱으로 나눔

⑤  분석>회귀분석>가중추정
- 종속변수: Y
- 독립변수: X1, X2, X3
- 가중변수: weights

--------------------------------------

R을 활용하는 방법: 가중치(weights) 구하는 두가지 계산식

① model <- lm(Y ~ X1+X2+X3, data="데이터") # 회귀분석 실시

② weights <- 1/fitted(lm(abs(residuals(model)) ~ fitted(model)))^2 # 가중치구하는 방법 첫번째
② weights <- 1/lm(abs(model$residuals) ~ model$fitted.values)$fitted.values^2 # 가중치 구하는 방법 두번째

- 둘중 어느 방법을 사용해도 결과값은 동일하다.

- residuals(model) # 회귀모델에서의 잔차 (SPSS에서 RES_1)

- fitted(model) # 회귀모델에서의 예측치 (SPSS에서 PRE_1)

- fitted(lm(abs(residuals(model)) ~ fitted(model))) # 잔차의 절대값과 예측치(PRE_1)간의 회귀모형에서의 예측치 (SPSS에서 PRE_2)

2021.11.07 - [[정보] 복지 이야기/[福] 복지 배우기] - Excel로 통계분석하기 #1

마지막 세번째 방법은 바로 real statistics라는 add in을 설치하는 방법이다.

http://www.real-statistics.com

앞서 분석도구가 단지 계산된 값만을 보여준다면, real statistics는 그 계산을 위한 수식을 그대로 보여준다는 점이다.

통계를 공부하고자 하는 이들이 그 원리를 파악하는데 많은 도움이 된다.

또한 ANOVA의 경우 엑셀에서는 Post Hoc Test(사후검정)를 하는 것이 쉽지 않은데, 여기서는 Tukey HSD, Scheffe 등의 옵션을 제공해준다.

<설치방법>
Real Statistics Resource Pack을 설치하기 전에 Excel의 Solver 기능(해 찾기 추가 기능)이 컴퓨터에 설치되어 있는지 확인해야한다. 다음의 과정을 통해 확인할 수 있다.

첫째, Solver 기능(해 찾기 추가 기능)
1. 빈 Excel 스프레드 시트를 연다.
2. Alt-T I를 누른다(즉, Alt 키를 누른 상태에서 T 및 I 키를 누른다).
3. 나타나는 대화 상자에서 "해 찾기 추가 기능"이 선택되어 있는지 확인한다. 
4. "해 찾기 추가 기능"이 미리 체크되어 있지 않았다면, 다음 단계로 진행하기 전에 Excel을 종료했다가 다시 실행해야한다.

"해 찾기 추가 기능"이 설치되었는지 확인하였다면, 다음 단계를 사용하여 Real Statistics Real Pack을 설치한다.

둘째, 리소스 팩 설치

1. 리소스팩(resource pack)을 다운로드한다. // XRealStats.xlam

https://www.real-statistics.com/wp-content/uploads/2021/10/XRealStats.xlam

2. 리소스 팩을 컴퓨터의 원하는 위치로 옮긴다. (아래 권장) 
   권장 위치: C:\Users\사용자\사용자명\AppData\Roaming\Microsoft\AddIns
   ※ 주의: 특정 위치에 리소스 팩을 설치하고나면, 나중에 이동하기가 더 어려워진다.
3. Excel 을 실행한다. 단, 다운로드한 XRealStats.xlam 파일을 먼저 열려고 하면 안된다.
4. [ 파일 > 옵션> 추가 기능 ]을 클릭한 후, 하단의 관리(A) : Excel 추가 기능 [이동(G)]을 클릭한다.
   이 메뉴의 단축키는 Alt + T I 이다.
5. 이때 나타나는 대화 상자 에서 Xrealstats 를 선택하고, 확인 버튼을 클릭한다.
   ※ 주의: 이전에 Realstats를 활성화한 경우 Realstats  옵션을 선택 취소 해야한다 .
   이 옵션이 나타나지 않으면 찾아보기를 클릭 하여 xrealstats.xlam 파일을 찾아 선택한다. 
   그런 다음 위에서 설명한대로 4단계를 완료한다.

<사용방법>

1. "추가 기능"이라는 메뉴가 새롭게 생기고, 이를 클릭하면 "Real Statistics"라는 메뉴와 그 아래에 "Data Analysis Tools"가 나타난다.

2. 다양한 통계분석을 위한 메뉴들이 나타난다.

3. 구체적인 사용법은 직접 하나씩 배워보도록 하자.

다양한 예제와 활용법에 대한 워크북도 제공한다.

https://www.real-statistics.com/free-download/real-statistics-examples-workbook/

Download

아래에 있는 다양한 파일들을 다운받아 확인하고 배워보자.

굳이 비싼 통계 프로그램을 사용하지 않더라도, 업무에서 많이 사용하는 엑셀로도 간단한 통계분석은 충분히 할 수 있다.

그 방법 몇가지에 대해 안내하고자 한다.

첫째, 통계분석에 대한 수식을 직접 입력하여서 구하는 방법

이건 조금 숙련도를 요구하는데, 이에 대해 가르쳐주는 곳이 있다.

통계청의 통계교육원(https://sti.kostat.go.kr/)이라는 곳이다.

굳이 엑셀뿐만 아니라 통계관련 프로그램에 대해 전반적으로 잘 설명해주고 있다.

이러닝을 통해 관심있는 분야를 배워보는 것도 좋을 것이다.

이 포스팅과 관련하여서는 "엑셀로 배우는 통계분석(2021)"라는 강좌가 있다.

기본적인 개념도 잘 설명해주고 내용도 충실하다. 강력추천!!!

둘째, 엑셀의 추가기능으로 "분석도구"를 사용하는 방법

"엑셀 + 분석도구"로 구글 검색하면 방법이 많이 나오니 참고하자.

셋째, real statistics 애드온(add on)을 추가설치

... to be contineued

「장기요양급여 제공기준 및 급여비용 산정방법 등에 관한 고시」제11조의2에 따르면, 2021년 방문요양사업에 있어 인건비 지출비율은 86.6%로 명시되어 있다.

그리고 같은 조 제3항에는 인건비에 기본급여, 수당, 장기근속 장려금, 사회보험 기관부담금, 퇴직적립금 등을 포함한다고 밝히고 있다. 지출비율은 1년을 기준으로 산정하며, 소숫점 둘째자리에서 반올림한다고 매우 구체적으로 명시하고 있다.

제11조의2 (인건비 지급비율)

③ 제1항의 인건비는 모든 장기요양요원에게 지급된 기본급여, 수당 등을 포함한 일체의 임금, 제11조의4에 따른 장기근속 장려금, 사회보험 기관부담금 및 퇴직적립금을 포함한다.
④ 제1항의 인건비 지출비율은 1년(1월 1일 ~ 12월 31일)간 제공된 급여에 대해서 장기요양기관이 장기요양요원에게 지급한 제3항에 따른 인건비가 제2항에 따른 장기요양급여비용에서 차지하는 비율을 말하고, 계산 결과 소수점 둘째자리에서 반올림한다.

이를 기초로 요양보호사의 시급을 산출하기 위해 역산으로 맞추어보았다.

86.6%에 포함되어야 하는 항목은 다음과 같다.
월 지급총액 = 월급 + 사회보험부담금 + 퇴직적립금의 1/12 + 연가보상비의 1/12

월급 = (시급*월근무시간) + (주휴수당*당월의 주휴일수)
- 주휴일수: 월평균 약 4.33일 

+ 퇴직적립금 (월급의 1/12 = 약 8.333...%)
+ 연가보상비 = 시급*연가일수(15일 이상) = 일당의 약 1.25배
+ 사회보험 회사부담금 (월급의 약 9.90...%)
   국민연금 4.5%, 건강보험 3.06%, 고용보험 1.36%, 산재보험 0.78%
   장기요양보험 0.20043% (건강보험의 6.55%)
 

I*86.6%=s+i+r

         =s+s*9.90%+s/12

         =s*(1+9.90%+1/12) 

         =s*1.1823376....

         ={(m*h)+(m*h)/d*e+(m*h)/d*15/12}*1.1823376...

         =(m*h)*(1+1/d*e+1/d*15/12)

여기서 I(급여비용), h(월 근무시간), d(월 근무일수), e(주휴일수)는 상수이기 때문에 위 수식을 통해 m값(시급단가)을 역산할 수 있다.

하지만 이게 다가 아니다.

장기근속수당과 사회복지사와 센터장의 인건비도 고려해야만 한다.

명절수당과 같은 별도의 수당이 있을 수도 있다.

따라서 위의 추가적인 요소를 고려해 86.6%를 맞춘다면 시급은 조금더 낮아질 것이다.