1. 연구의 필요성

우리나라 사행산업 규모는 2000년대 이후 급성장 하여 2005년의 11조 8천억 원이던 사행산업 매출 규모가 2013년 20조 5천억 원으로 증가하였으며, 사행산업 이용객 수는 2013년 32,367천명으로 2005년 26,009천 명에 비해 24% 증가하였다[1]. 이러한 사행산업 확대와 함께 최근 인터넷과 스마트폰을 통한 불법 도박이 확산되고 있으며, 유명 연예인들의 도박 관련 보도가 증가하면서 문제도박에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다[1].

문제도박(problem gambling)은 부정적인 결과가 발생하는 것을 알면서도 자신의 의지로 억제하지 못하고, 도박에 심취하여, 지속적으로 도박행동을 하는 것이다[2]. 문제도박은 도박자의 일상생활, 정신적, 육체적, 재정적 영역에 지나친 문제가 있는 상태로 도박자가 도박행동을 줄이거나 멈추려고 해도 조절하기 힘들고, 도박을 중단할 경우 불안, 초조, 강박적 사고가 나타난다[2, 3]. 뿐만 아니라 지나친 도박은 범죄, 파산 등 사회적 · 법적으로 문제를 야기하며, 나아가 가족, 친구, 지역사회에 심각한 문제를 초래하기 때문에 지역사회간호사의 관심이 필요하다[1, 2].

특히, 초기 성인기에 해당하는 대학생의 경우 합법적 사행성 게임 및 불법 온라인 도박 등이 청소년기에 비해 쉽게 접근이 가능하기 때문에[3], 대학생의 인터넷, 스마트폰을 통한 온라인 도박 참여의 증가는 사회적 문제로 인식되고 있다[4]. 2014년 사행산업 이용실태 조사[1]에 따르면 사행성 게임 이용자의 37%가 20대로 처음 사행성 게임을 경험한 것으로 나타났다. 이러한 결과 대학생의 문제도박 비율은 11%로 성인의 7.2%에 비해 1.5배 높으며[3], 대학생의 문제도박 발생 위험 또한 성인의 6배로 보고 되고 있어 대학생 문제도박의 심각성을 보여주고 있다[1, 3].

대학생의 문제도박은 단순한 도박행동만으로 그치는 것이 아니라, 알코올 남용, 물질남용, 우울, 자살 생각과 자살 시도 등의 정신적, 신체적으로 복합적인 문제를 야기한다[3, 4]. 또한 도박으로 인해 학업 수행능력 저하, 사회부적응, 범죄 등 사회 · 경제적 생산성을 책임져야 하는 미래인재로의 성장을 방해하기 때문에[3], 대학생의 문제도박 예방을 위해 간호사는 위험 요인과 보호요인을 파악하는 것이 중요하다.

선행연구에서는 우리나라 대학생의 문제도박에 영향을 미치는 요인으로 우울, 불안 등 부정적 정서가 높을수록[5, 6], 억제적, 즉각적 대처 등의 대처방법을 사용할수록[7], 도박에 대한 비합리적인 신념이 높을수록 문제도박이 증가된다고 보고하고 있다[8]. 그러나 기존연구에서는 주로 문제도박에 영향을 미치는 위험요인들을 규명하는데 그치고 있다. 따라서 사회적, 정서적, 인지적 요인을 복합적으로 고려하는 이론을 근거로 위험요인 뿐 아니라 보호요인을 규명하고 관련 요인들 간의 상호 작용이 문제도박에 이르게 되는 경로를 설명하는 연구가 필요하다.

Blaszczynski와 Nower [9]의 문제성 및 병적도박 경로모델은 사회적, 정서적, 인지적 요인을 복합적으로 고려한 모델이다. 이 모델은 행동적으로 조건화된 도박자, 정서적으로 취약한 도박자, 반사회적 · 충동적 도박자 등 세 가지 도박자의 특성을 반영하여 각 경로의 위험요인이 문제성 및 벽적도박으로 발전하는 과정을 설명해 주고 있다. 특히 우리나라 대학생은 스트레스 우울, 불안 등 정서적으로 취약한 특성이 있어[10] 반동적으로 흥분과 쾌락을 얻고자 도박을 하는 것으로 보고되고 있다[5, 11]. 따라서 국내 대학생의 정서적 취약 특성을 고려하여 Blaszczynski와 Nower [9]의 문제성 및 병적도박 경로모델의 정서적으로 취약한 도박자 경로를 중심으로 문제도박의 위험 요인과 보호요인을 규명하는 연구가 필요하다.

또한, 선행연구에서는 자기통제력이 높을수록 문제도박이 감소한다고 보고하고 있다[11]. 자기통제력은 문제도박 예방에 직접적인 보호요인으로 작용하며, 간접적으로 문제도박에 영향을 미치는 부정적 정서, 비합리적 도박신념 등 위험요인의 부정적 영향을 완화시키는 매개효과가 있는 것으로 나타났다[6]. 비합리적인 도박신념은 도박에 대한 잘못된 생각을 의미하며, 기존 연구에서는 비합리적 도박신념의 변화는 우울 및 불안을 감소시키고 문제도박 수준을 낮추는 것으로 보고하고 있다[12].

따라서 본 연구에서는 우리나라 대학생의 정서적 취약 특성을 반영한 위험요인뿐만 아니라 보호요인인 자기통제력을 추가하여 비합리적 도박신념과 자기통제력을 매개로 이들 간의 경로를 설명하고자 모형을 구축하고 구조모형 분석을 통해 검정하고자 한다. 본 연구의 결과는 대학생의 문제도박 예방 및 정신보건증진을 위한 프로그램 구성 및 간호중재 방안 마련을 위한 기초자료로 제시하고자 한다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 Blaszczynski와 Nower [9]의 문제성 및 병적도박 경로모델과 선행연구를 바탕으로 도박경험이 있는 대학생의 문제도박에 영향을 미치는 요인을 규명하고, 도박경험이 있는 대학생의 문제도박을 설명하는 모형을 구축하고 이를 실증적으로 검증하는 것이다. 구체적인 목적은 다음과 같다.

3. 연구의 개념적 기틀과 가설모형

Blaszczynski와 Nower [9]의 문제성 및 병적도박 경로모델은 도박의 이용가능성과 접근성이 있을 때 시작되며 이후 행동조건화(behaviorally conditioned), 정서취약성(emotionally vulnerable), 그리고 반사회적 충동성(antisocial impulsivity)등 세 경로를 통해 문제도박에 이른다고 설명하고 있다. 이들 중 정서적 취약성 경로는 도박의 이용가능성과 접근성인 생태적 요인이 있을 때 우울, 불안, 스트레스, 부족한 대처능력 등의 정서적 취약 요인을 벗어나기 위해 도박을 시작한다.

생태적, 정서적 취약성 요인은 자극(stimulus)에 반응(response)을 하고 긍정적/부정적 강화, 처벌 등에 의해 행동이 증가 하거나 약화되는 통제력 부족, 잘못된 판단, 인지 등의 고전적 · 조작적 조건화에 직접적으로 영향을 미친다. 이후 도박 행동이 습관화 되고, 손실한 금액을 만회 하고자 도박에 더욱 더 몰입하면서 문제도박에 이른다고 하였다[9, 13].

본 연구는 우리나라 대학생의 정서적 취약 특성을 반영하여[10], Blaszczynski와 Nower [9]의 문제성 및 병적도박 경로모델의 정서취약성 도박 경로를 이론적 기틀로 자기통제력 요인을 추가하여 연구의 개념적 기틀을 구성하고 가설적 모형을 설정하였다. 이때 본 연구의 대상자는 도박을 이용한 경험이 있는 대학생이기 때문에 도박의 이용가능성과 접근성이 이미 충족되었다고 가정하여, 문제성 및 병적도박 경로모델의 생태적 요인은 모델에서 제외시켰다. 문헌고찰을 통해 나타난 대학생의 문제도박 보호요인인 자기통제력을 추가하여 5개의 외생변수(우울, 불안, 숙고적 대처, 억제적 대처, 즉각적 대처)와 3개의 내생변수(비합리적 도박신념, 자기통제력, 문제도박)로 가설적 모형을 구성하였다.

문제성 및 병적도박 경로모델의 정서취약성 도박 경로와 선행연구의 결과를 바탕으로 설정된 변수들 간의 경로는 다음과 같다. 우울, 불안은 대학생의 정서적 취약성을 나타내는 변수로서 문제도박과 부정적 상관관계를 갖는다[5, 14]. 또한, 우울, 불안 등 부정적 정서는 비합리적 도박신념을 매개로 문제도박에 영향을 주는 것으로 나타났다[6]. 이때 비합리적 도박신념은 문제도박에 직접적으로도 영향을 미치는 것으로 나타났다[6, 8].

스트레스 대처는 숙고적 대처를 제외한 억제적 대처와 즉각적 대처를 많이 사용하는 대학생의 경우 문제도박 발생 위험이 높아지는 것으로 나타났다[7, 23]. 또한 힘든 스트레스 상황 등에 회피하는 방법을 이용하는 억제적 대처, 감정적, 충동적 방법으로 해결하는 즉각적 대처는 부족한 대처능력에 속한다[9, 15]. 이러한 억제적 대처, 즉각적 대처는 정서취약성을 나타내는 변수로써 비합리적 도박신념 등과 같은 고전적 · 조작적 조건화를 매개로 문제도박에 영향을 미친다고 하였다[9].

본 연구에서는 문제도박에 직접 영향을 미치는 보호요인으로 자기통제력을[6, 11] 문제성 및 병적도박 경로모델에 추가하였다. 자기통제력은 우울, 불안, 비합리적 도박신념과 문제도박 간에 매개효과가 있는 것으로 나타났다[14]. 또한 자기통제력은 스트레스 대처 방식과 문제도박 간에 매개효과가 있는 것으로 나타났다[16].

따라서 이상과 같은 선행연구결과를 토대로 첫째, 우울, 불안, 숙고적 대처, 억제적 대처, 즉각적 대처, 비합리적 도박신념, 자기통제력이 문제도박에 영향을 미치는 것으로 경로를 설정하였다. 둘째, 우울, 불안, 숙고적 대처, 억제적 대처, 즉각적 대처가 비합리적 도박신념에 영향을 미치는 것으로 경로를 설정하였다. 셋째, 우울, 불안, 숙고적 대처, 억제적 대처, 즉각적 대처, 비합리적 도박신념이 자기통제력에 영향을 미치는 것으로 경로를 설정하였다.

1. 연구설계

본 연구는 Blaszczynski과 Nower [9]의 문제성 및 병적도박 경로모델과 선행연구를 토대로 대학생의 문제도박에 영향을 미치는 요인 규명하고, 문제도박에 이르는 경로를 설명하는 가설적 모형을 구축한 후 모형의 적합성과 모형에서 제시된 가설을 검증하는 구조모형 구축 연구이다.

2. 연구대상

본 연구의 대상자는 서울과 경기도에 소재하고 있는 4년제 대학교 4곳에 재학 중인 대학생으로 도박경험이 있으며, 의사소통과 글을 읽고 쓰기가 가능하며 본 연구의 목적과 내용을 이해하고 참여에 동의한 대학생을 편의 추출하였다. 본 연구에서는 사행성 게임(경마, 경룬 등), 복권, 온라인 도박 등 돈내기를 하는 모든 자발적 참여행위를 도박이라고 규정하였다.

연구자는 직접 대상자에게 도박의 정의와 종류 등에 대하여 대상자에게 설명하고 현재까지 도박참여 경험이 없고, 의사소통이 불가능한 자는 본 연구대상에서 제외하였다. 결과적으로 343부의 설문자료가 수집되었고, 불성실한 응답을 보인 13부, 본 연구의 도박 경험에 해당하지 않는 57부를 제외하고, 총 273부가 최종분석에 사용되었다.

구조모형 분석을 하는 경우 표본크기는 일반적으로 150~400정도가 적절하다고 제시한 하고 있으나, 측정 변수 당 최소 15개의 표본이 필요하다고 제안하고 있다[17]. 본 연구의 측정변수는 9개로 최소 권장수준의 표본크기는 135로, 표본 수 273명은 권장 최소표본의 크기를 충족하였다.

3. 연구도구

4. 자료수집

본 연구는 도구개발기관과 도구개발자들에게 직접 승인요청 또는 이메일을 통하여 도구사용의 목적과 논문에 대해 설명하고 승인을 받은 후 수행하였다. 또한 연구대상자의 안전 및 인권 등 윤리적 측면을 보호하기 위하여 자료수집 전 이화여자대학교 생명윤리위원회의 심의(IRB No. 81-13)를 받은 후 자료를 수집하였다.

본 연구의 자료수집기간은 2014년 12월 20일부터 2015년 3월 31일 까지였으며, 서울과 경기도 지역에 소재한 4곳의 대학교에 재학 중인 학생을 대상으로 그들이 활동하는 대학교 내의 단체, 동아리 등을 방문하여 모집문건을 배포하고 광고하였다. 연구참여를 원하는 대상자에게 연구자가 직접 연구목적, 설문의 중도 거부 가능, 대상자의 익명성, 비밀보장, 설문소요시간 등을 설명하였다. 대상자가 연구의 목적과 참여 방법을 이해하고 자발적으로 연구참여에 동의하면 서면으로 연구참여 동의를 구한 후 설문조사를 시행하였다. 설문지 작성 후 소정의 상품권이 사례품으로 제공되었다.

5. 자료분석

SPSS/WIN 22.0 프로그램을 이용하여 대학생의 일반적 특성과 연구변수의 특성은 서술적 통계, 연구도구의 신뢰도는 Cronbach's α, 측정변수들 간의 상관관계 및 다중공선성은 Pearson's correlation coefficient로 분석하였다. 구조모형은 AMOS 20.0 프로그램을 이용하여 다음과 같이 분석하였다. 첫째, 구조방정식의 정규성을 검증하기 위하여 왜도와 첨도를 검토하였다. 둘째, 잠재변수의 타당도를 확인하기 위하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis, CFA)을 실시하였다. 셋째, 구조모형의 추정은 다변량 정규성을 가정하는 최대우도법(Maximum Likelihood Method, MLM)을 이용하였다. 넷째, 구조모형의 적합도 평가는 절대적합지수인 χ², GFI (Goodness of Fit Index), AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation), SRMR (Standardized Root Mean quare Residual)를, 증분적합지수인 NFI (Normal Fit Index), CFI (Comparative Fit Index)를, 간명적합 지수인 CAIC (Consistent Alike Information Criterion) 등을 이용하였다.

1. 대상자의 일반적 특성

본 연구에 참여한 대학생은 평균 연령이 21.92±0.16세로, 남학생이 180명(65.9%)이었다. 종교를 가지고 있지 않은 학생이 153명(56.0%), 거주형태로 자가 거주 학생이 144명(52.7%)으로 가장 많았다. 한 달 용돈사용 금액은 31~40만원 이하가 102명(37.4%), 50만원 이상 67명(24.5%) 순으로 나타났다. 문제도박 수준은 비문제도박자(no risk gambler)가 전체의 187명(68.5%)로 가장 높았고, 저위험도박자(low risk gambler)가 33명(12.1%), 중위험도박자(moderate risk gambler)가 28명(10.3%), 문제도박자(problem gambler)는 25명(9.2%)이었다(Table 1).

Table 1 General Characteristics and Descriptive Statistics of Observed Variables (N=273) Click for larger image

2. 연구변수에 대한 서술적 통계와 상관관계

본 연구의 연구변수에 대한 서술적 통계 결과는 Table 1과 같다. 대학생의 문제도박의 평균은 1.70±3.47점, 우울은 12.33±1.22점, 불안 28.61±1.73점, 숙고적 대처 24.0±4.17점, 억제적 대처가 13.85±3.71점, 즉각적 대처가 14.12±3.32점이었다. 비합리적 도박신념 평균은 63.51±16.3점, 자기통제력 41.72±6.92점이었다. 본 연구에 사용된 변수의 단일변량 정규성 검토에서 왜도와 첨도의 절대값이 3과 10을 넘지 않아 정규분포의 가정을 만족하였다[17]. 가설 검증 전 연구변수들 간의 다중공선성을 확인하기 위해 상관관계를 분석하였다(Table 2). 일반적으로 변수간의 상관계수가 0.8 이상이면 다중공선성의 문제를 제기할 수 있으나, 본 연구의 모든 측정변수의 상관계수가 0.8 미만으로 나타나 다중공선성의 문제는 없었다[17].

Table 2 Descriptive Values and Correlations among Variables (N=273) Click for larger image

3. 가설적모형의 검증

2) 가설적 모형의 검증 및 수정

본 연구의 가설적 모형에 대한 적합도 검정 결과 χ²통계량은 7.75 (p=.256), GFI는 .99, AGFI는 .95, CFI는 .99, NFI는 .99, RMSEA는 .03, SRMR는 .01로 나타났다(Table 3).

Table 3 Validation of Fit Hypothesis Model and the Modified Model Click for larger image

가설 모형의 적합도 지수 기준은 χ² 통계량의 경우 p>.05일 때 모형이 적합한 것을 의미하며, GFI, AGFI, CFI, NFI는 1에 가까울수록 완벽한 모형임을 의미하는데, .90 이상이면 양호한 적합도로 판단한다. SRMR은 0에 가까울수록 좋으며, .05 이하이면 좋은 모형으로 평가한다. RMSEA는 .05보다 작을 때 모형의 적합도가 좋으며, .05~.08 이하이면 적합도가 양호하며, .08~.10 이하 이면 보통, .10보다 클 때는 그 모형을 채택하지 않는 것이 좋다[17].

본 연구의 가설적 모형의 적합도 지수는 모두 기준에 부합하였다. 그러나 모형 전체의 적합도가 우수하여도 가설적 모형의 간접효과 경로들 때문에 유의한 경로까지 나타나지 않을 수 있다. 따라서 잠재변수간의 경로를 추가 하거나 제거 하는 방법을 사용하여 모형의 간명도를 높이고, 동시에 수정지수를 고려하여 수정 모형을 도출하였다[17].

이러한 모형 수정 과정을 통해 우울이 비합리적 도박신념과 자기통제력로 가는 경로, 숙고적 대처가 비합리적 도박신념으로 가는 경로, 억제적 대처가 비합리적 도박신념과 문제도박으로 가는 경로, 즉각적 대처가 문제도박으로 가는 경로 6개의 경로를 제거한 후 가설적 모형과 수정 모형을 비교 평가 하였다.

수정모형의 적합도 지수는 χ²통계량은 13.410 (p=.340), GFI는 .98, AGFI는 .96, CFI는 .99, NFI는 .98, RMSEA는 .02, SRMR는 .02로 수정 모형은 경험적 자료를 잘 대변하는 것으로 나타났다. 모형의 적합도 지수가 모두 기준에 부합 할 경우 CAIC의 값이 작을수록 좋은 모형으로 판단한다. 본 연구에서 수정 모형의 CAIC=231.99로 가설적 모형의 CAIC=265.52보다 값이 더 작음으로 수정 모형을 최종 모형으로 설정하였다(Table 3).

3) 수정모형의 모수 추정과 효과분석

연구모형에서 표준화 경로 추정계수 값과 유의성에 대한 분석결과는 Table 4와 같으며, 표준화 경로계수를 중심으로 수정 모형을 제시하면 Figure 1과 같다. 총 12개의 경로 중 11개의 경로가 유의하게 나타났다. 본 연구에서 연구모형의 구조적 관계를 파악하고 통계적 유의성을 검증을 위해 부트스트래핑(bootstrapping) 방법을 사용하여 효과를 분석하였다[17].

Figure 1 Path diagram for the modified model. Click for larger image

Table 4 Direct, Indirect, and Total Effects for the Modified Model (N=273) Click for larger image

문제도박은 우울(β=.17, p=.013), 불안(β=.25, p=.016), 숙고적 대처(β=−.16, p=.009), 비합리적 도박신념(β=.17, p=.012), 자기통제력(β=−.18, p=.016)에 의해 직접적으로 영향을 받았으며, 설명력은 38%였다. 불안(β=.05, p=.001)은 비합리적 도박신념을 통해 문제도박에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 불안(β=.05, p=.001), 숙고적 대처(β=−.03, p=.015), 비합리적 도박신념(β=.02, p=.017)은 자기통제력을 통해 문제도박에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다.