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우리나라의 고령화와 이에대한 대책을 그린 파워포인트 입니다.

우리나라의 고령화 및 대책목 차조사 주제 및 목적과 조사 배경 고령화의 실태 고령화의 심각성 고령화의 원인 대책조사 주제 및 목적과 조사 배경조사 주제 및 목적 : 고령화의 문제점과 그에 따른 대책 마련 자료출처 : 통계청 “2005 고령자 통계” 조사 배경 : 2005년까지 조사 결과를 바탕으로 연령계층별 인구 구성비의 추이와 인구피라미드 그래프, 연도별 출생아수,사망자수 추이고령화의 실태10*************8*************145665세 이상3*************2*************0*************~64세57966**************************9510~14세4977*************2*************509338124총인구**************************951980출처: 통계청 2005년(단위: 천명)고령화의 심각성경제 성장의 둔화 야기생산인구의 감소 및 고령화생산능력 저하경제성장 둔화고령화의 심각성젊은 사람들의 부담 증가고령화의 원인역대 정권의 억압적 출산억제정책 여성의 사회진출 증가로 인한 출산률 저하 (저출산 - 고령화 야기) 의료기술의 발달로 인한 사망률 감소고령화의 원인출산율 저하 1962년 박정희 대통령의 경제개발 5개년 계획과 함께 산아정책 시행, 1980년대 이후 더욱 심각 * 60년(6.0명), 70년(4명), 80년(2명대) 1983년(2.08명), 1984년(1.76명), 2003년 (1.12명)고령화의 원인여성의 경제활동 증가로 인한 출산율 감소고령화의 원인# 연도별 출생아수, 사망자수 자료고령화의 원인# SPSS에 입력 과정고령화의 원인# 연도별 출생아 수와 사망자 수의 막대그래프대책노인들의 가장 큰 문제점 : 경제적 어려움 고령인력의 채용 -임금피크제 -직무재배치 -재고용제도대 책출산 장려 소득보장 의료보장 노인복지결혼 장려 출산 휴가, 육아 휴직 교육비 절감대 책출산 장려 소득보장 의료보장 노인복지-연도별 혼인수대책출산 장려 소득보장 의료보장 노인복지대책출산 장려 소득보장 의료보장 노인복지조기 퇴직 예방 국민 연금의 제대로 된 지급 기초생활 보조자의 엄선과 확대대책출산 장려 소득보장 의료보장 노인복지- 65세 이상 노인인구 비중 8.3%와 비교, 노인인구가 차지하는 비중이 매우 높게 나옴 이는 만성질환 등 노인의 의료서비스에 대한 수요가 크다는 것을 의미 - 노인의료시설 확대 환경개선대책출산 장려 소득보장 의료보장 노인복지-노인복지 서비스 확충 -가정봉사원 파견 -가정봉사원 양성 -주간 및 단기 보호사업-가정의 부양부담 경감 -부양능력 부족으로 인해 부양 포기하는 경우 - 국가부담 증가노인의 여가 및 교육 서비스 증진{nameOfApplication=Show}

사회과학| 2007.11.25| 19페이지| 1,000원| 조회(502)

대책, 조사, 고령화, 인구피라미드

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설득의 심리학

설득의 심리학·줄거리- 우리는 살아가면서 필요없는 물건을 사고, 원치않은 기부금을 내는등 ‘설득’을 당하면서 살고 있다. 어미 칠면조가 “칩칩” 소리에 반응을 하고,사람들이 일반적으로 “왜냐하면”이라는 말에 쉽게 넘어가는 것처럼 무의식적으로 의사결정을 하게 되는 ‘유발기제’라는 것이 있는데, 많은 종의 동물들과 사람들이 이에 따라 행동하며 또한 “비싼것=품질이 좋은것”이라는 고정관념에 의해 움직이기도 한다. 현대같이 복잡한 사회에서 사람들이 의사결정을 하는데 유발기제나 고정관념등의 지름길식 의사결정방법을 사용하고 있는데, 이에 크게 6가지 법칙이 있다. 상호성의 법칙,일관성의 법칙,사회적 증거의 법칙,호감의 법칙, 권위의법칙 ,희귀성의 법칙이 그것이며, 수많은 불로소득자들이 이를 악용해 우리를 설득시켜 이득을 취하고 있다. 우리는 지름길식 의사결정 방법의 신뢰성을 볼모로 이윤을 추구하는 자들에 맞서 공격적인 대응을 해야 한다.·상호성의 법칙상호성의 법칙은 우리는 누군가 선물, 초대등의 호의를 베풀면, 그에 상응하도록 갚아야 한다는 것이다.이 법칙은 인류의 사회 발전 과정에서 거의 모든 문화에 걸쳐 오랫동안, 강력하게 존재해 왔고, 현재도 놀랄 만큼 우리의 의사 결정에 영향을 미치고 있다. 한 예로 인도의 한 종교 단체 HKS의 기부금 모금 전략을 들 수 있는데, 이들은 행인에게 단지 선물이라며 꽃을 한 송이 쥐어준다. 이렇게 행인에게 호의를 베풀어 빚진 산태로 만들어 놓고 기부금을 헌사 해 달라고 부탁한다. 그러면 일반적으로 많은 행인들이 기부금을 내게 된다는 것이었다. 또,상호성을 이용한 일보 후퇴, 이보전진 전략이란 설득 전략을 소개하고 있는데, 예를 들어 A가 나에게서 원하는 것이 하나 있다면, A가 나에게 엄청나게 무리한 부탁을 먼저 하는 것이다. 이를 거절 당하면 처음보다는 작지만 원래 A가 원했던 부탁을 한다.그러면 나는 일반적으로 “그정도야..”하는 생각에 A의 부탁을 들어주게 된다는 것이다.-나의 예; 이 책을 읽으며 실제로 이 상호성의 법칙을 마케팅 전력으로 사용하는 곳이 많은것 같다는 생각이 들었다. 약 1년전, 친구들과 우정반지를 맞추기로 약속하고 함께 반지를 구경하러 다닌 적이 있다. 그냥 구경하러 시내에 있는 금은방을 모두 돌아다녔는데, 한 가게에서는 구경만 하러 들어갔음에도 불구하고 우리에게 요구르트를 하나씩 주었다. 조금 부담스러워서 그냥 구경하러 왔다고 했음에도 가게 점원은 그냥 하나씩 드시라며 거듭 권했고, 단지 ‘100원짜리 요구르트’였지만, 점원의 친절과 더불어 호의를 받은 우리는 왠지 그가게를 나설 수가 없었고, 결국은 그 가게에서 반지를 맞추게 되었다.지금 생각해 보면 100원짜리 요구르트 하나에 5만원 상당의 반지를 얻었으니 참 효과적인 마케팅전략이라는 생각이 든다.·일관성의 법칙일관성의 법칙이란 사람들은 자신의 심리적 일관성에 대해서 높은 가치를 부여하면서 만족감과 안정감을 느끼고, 따라서 사람들이 일단 어떤 입장을 취하게 되면, 그 입장에 대한 일관성이라는 심리적인 압력에 따라, 결정된 입장을 정당화 하는 방향으로 행동하게된다는 것이다. 그 예로, 경마장에서 사람들이 특정 말에 돈을 건 후에는 돈을 걸기 전과 걸고 난 후의 우승확률은 동일함에도 불구하고 돈을 걸기 전과 비교하여 그 말이 경마에서 우승할 확률이 더 높다고 생각한다는 것이다. 일관성의 법칙은 우리의 행동을 결정짓는데 엄청난 영향력을 행사한다. 이런 일관성의 테이프를 활성화 시키는 역할을 담당하는 것은 “개입” 이다. 어떤사람이 어떤 일에 아주 작은 부분에 개입하기 시작했다면, 그는 그 작았던 일이 커지더라도 계속해서 그 일에 적극적으로 나서게 된다는 것이다.시민들의 선거일의 투표의사를 물은 집단과 묻지 않은 집단의 투표율의 차이등으로 이를 확인 할 수있다.-나의 예: 6가지 법칙 모두 공감이 되고 신기했지만, 일관성의 법칙이 가장 마음에 와 닿는 법칙이었다. 사람이 살다보면 인간관계를 맺으며, 어떤 사람이 순간적으로 싫어지기도 하고 다시 좋아지기도 한다. 나 역시 그럴 때가 있었고, A 라는 친구가 싫어졌을 때, “나 A 가 너무 싫어. 나 앞으로는 A에게 말 걸지 않을거야” 라고 다른 친구들에게 말을 한 적이 있다.그 말을 내뱉은 후 당분간 나는 정말 A에게 말을 걸지 않았었다. 하지만 몇 주 후 A라는 친구가 더 이상 싫지 않았음에도 불구하고, 다른 친구들 나를 'A를 싫어하면서 웃으면서 A에게 말을 거는 가식적인 사람'또는 ‘사람을 쉽게 좋아하고 싫어하는 사람’으로 볼까봐 A에게 말을 걸지 못했다.이 부분을 읽으면서 이 때의 내 마음에는 일관성의 법칙이 작용했다는 생각이 들었다.·사회적 증거의 법칙사회적 증거의 법칙이란 특별히 주어진 상황에서 우리 행동의 옳고 그름은 얼마나 많은 사람들이 우리와 같은 행동을 하느냐에 의해 결정된다는 법칙이다. 다른 사람들이 하는대로 행동하면, 실수할 확률이 줄어들기 때문이다. 이 예로는 TV 코미디 프로그램에서 자주 등장하는 ‘가짜웃음’을 들고 있는데 우리는 코미디를 보면서 진짜 웃기지 않는 장면에서도 이러한 ‘가짜 웃음’에 속아서 나도 모르게 웃고 있는 다는 말이다.또 하나 책에서 설명하고자 하는 내용은, 만약 어떤 사람이 길에서 생명이 위험한 상황에 처하게 되더라도, 다수의 사람들이 그 사람을 보면 모두들 ‘누군가 도와주겠지’ 하는 사회적 증거의 법칙에 따른 다수의 무지효과에 의해 자신이 도와주겠다는 생각을 하지 않게 된다고 한다. 반대로 위험한 상황에 빠진 사람을 어떤 사람 혼자서 보게 되면 그는 반드시 위험에 빠진 사람을 도와준다는 것이다.-나의 예; 사회적 증거의 법칙 역시 실생활에서 많이 설득하고 설득당하는 법칙인듯 싶다.위에서 예로 코미디 프로그램의 “가짜웃음”을 들었는데, 간혹 친구들과 이야기를 하던 도중 잠시 딴 생각을 하기도 하고, 친구의 유머가 웃기지 않는 경우도 있는데 주변에서 다른 친구들이 모두 웃으면 괜히 웃긴것도 같고 웃어야 할 것도 같아 과장해서 웃게 되는 경우가 참 많은것 같다. 또 평소에 여러명의 친구가 함께 있을때에도 “누구 나갔다 오는김에 휴지좀 가져다 주지 않을래?”하고 물어보는 것 보다는 “A야, 나갔다 올 때 휴지좀 가져다 줄래?”라고 말하는 편이 훨씬 빠르고 효과적이다.·호감의 법칙이 법칙은 사람들로 하여금 예쁘고 잘생긴 사람에게 관대하고, 설득 당하기 쉽다는 법칙이다. 사람들은 자신과 사소한 공통점에 유사성을 부여해 공통적 결과를 이끌어 내는 것에 대해서 아주 만족하며 칭찬을 해 주는 사람들에게 더 호감을 느낀다고 한다. 그리고 기본적으로 사람들은 외모가 잘 생긴 사람에게 더 호감을 갖기 마련이고, 예쁘고 단정하게 생긴 여자가 피의자로써 법률 전문가들을 만나게 되면, 그들도 “설마 그녀가 범죄를 범했을까” 하는 오류를 가끔씩 저지르곤 한다. 때문에 아름다운 여성 피의자는 유죄판결을 받지 않을 확률이 높다고 한다. 호감의 법칙으로 외모만이 작용하는 것은 아니다.호감은 첫째로 신체적 매력, 사소한 공통점 ,작은 유사성으로 나타날 수 있다.-나의 예; 이 법칙은 정말 사람이 이러면 안되지 하면서도 자주 설득당하게 되는 법칙 인거 같다. 고등학교때 나는 동아리 생활을 했었고, 내가 2학년이 되어 동아리 장을 역임한 적이 있다. 우리 동아리는 영화감상 동아리 였기 때문에 별다른 능력이 필요하지 않았고, 동아리를 들어오기 위한 오디션을 보는 과정에서 많은 신입생들이 지원을 했었는데, 두 명의 신입생 중 한명을 선택해아 하는 상황이 왔었다. 한 명은 뚱뚱하고 못생겼지만, 정말 열정적으로 오디션을 준비해 온 아이였고 다른 한명은 나와 같은 아파트에 사는 예쁘장하지만 내성적인 편이라 부끄러워 하면서 오디션을 본 아이였는데 오디션 자체는 첫 번째 아이가 더 잘 봤지만, 결국은 두 번째 아이를 동아리원으로 뽑은 기억이 난다. 떨어뜨리면서 정말 미안했던 기억이 나는데, 회사 입사할때에도 이래서 얼굴도 중요하다는 말이 있구나 하는 생각이 든다.·권위의 법칙이 법칙은 일반적으로 사람들은 전문가 혹은 카리스마가 있는 자 혹은 직위가 높은 사람에게 복종하려는 경향이 있다는 것이다.한 예로 귀에 염증을 앓고 있는 환자의 주치의가 환자의 오른쪽 귀에 투약할 것을 처방전에 “Place in R ear" 이라고 적었는데 (여기서의 R ear은 Right ear이다.) 간호사가 이 R ear을 착각하여 Rear(뒤.즉, 항문) 으로 착각하고 귀에 넣어야 할 약을 환자의 항문에 집어넣고 말았다는 웃지 못할 사례를 들 수있다. 귀에 염증을 앓고 있는 환자의 항문에 투약한다는 것은 상식적으로 잘 이해가 가지 않는 행동이지만, 간호사와 환자 모두 이 처방전에 의의를 달지 않았던 이유는 의사의 처방을 맹목적으로 믿었기 때문이다. 이러한 권력의 원천은 보상권력, 강제권력, 합법권력, 참조 권력, 전문성 권력 등으로 분류된다.

독후감/창작| 2007.11.25| 4페이지| 1,000원| 조회(291)

심리학, 설득의 심리학, 설득, 법칙

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회귀모형의 설명력과 적합결여검정

1>회귀 모형의 설명력(결정계수)표에 표시된 모형에 대한 결정 계수. 모형에 대한 결정 계수는 모형의 예측 변수가 설명하는 반응 데이터의 변동 비율을 나타냅니다. 이 값은 전체 제곱합에 대한 회귀 제곱합의 비율로 계산됩니다.R은 모형이 데이터에 적합한지 여부를 확인하는 데 사용되는 기준 중 하나입니다. 그러나 R은 모형에 항을 너무 많이 포함시키면 커질 수 있기 때문에 모형 선택의 유일한 기준이 되어서는 안 됩니다.결정계수는 반응 데이터 중에서 모형에 의해 설명되는 변동의 비율입니다. R이 클수록 모형이 데이터를 잘 적합합니다.R-제곱 값은 예측 변수에 의해 설명되는 각 반응 변수의 변동 비율을 나타내며 이 값을 통해 각 모형이 데이터를 적합하는 정도를 알 수 있습니다.선택된 모형의 R은 분산 분석표의 제곱합을 기초로 합니다.회귀방정식에 의하여 설명되는 변동이 총 변동에 비하여 어느정도인가를 나타내 주는 값.adj (수정 결정계수)모형의 예측 변수 수에 따라 수정된 R의 변형. 클수록 모형이 데이터를 잘 적합모형의 항 수에 따라 수정된 R의 변형입니다. 불필요한 항을 포함시키면 R이 비정상적으로 커질 수 있습니다. R과 달리 R(수정)은 모형에 항을 추가하면 더 작아질 수도 있습니다.R(수정)을 사용하면 예측 변수 수가 다른 여러 모형을 비교할 수 있습니다.회귀 모형에 항을 필요 이상으로 많이 포함시키면 R을 인위적으로 높게 만들 수 있습니다. 모형에 필요 없는 예측 변수를 추가하면 반응에 대한 추가 정보는 얻지 못하지만 일반적으로 R 값이 증가합니다. R(수정)은 모형의 예측 변수 수를 고려하므로 예측 변수 수가 다른 모형을 비교할 경우에는 R보다 유용합니다.predict(예측 설명계수)결정계수와 비슷한 통계량으로 모형이 이후 데이터를 예측하는 정도.이러한 통계량을 사용하여 각 단계에서 모형이 데이터를 적합하는 정도를 비교할 수 있습니다.예측 R은 R과 비슷하지만 모형에서 새 관측치에 대한 반응을 예측하는 정도를 나타내는 반면, R은 모형에서 데이터를 적합시키는 정도를 나타냅니다. 예측 R은 모형을 지나치게 적합하는 것 즉, 모형을 현재 데이터 집합의 데이터에 지나치게 근접하게 적합하는 것을 막을 수 있으므로 새 데이터를 예측하는 데는 유용하지 않습니다. 예측 R은 모형 계산에 포함되지 않은 관측치를 사용하여 계산되므로 모형을 비교할 때 R(수정)보다 유용할 수 있습니다. 예측 R은 0과 1 사이에 있으며 PRESS 통계량으로부터 계산됩니다. 예측 R 값이 클수록 모형의 예측 능력이 뛰어납니다.2> Lack of Fit test적합성 결여회귀 모형에서 반응 변수와 실험 요인의 함수 관계를 적절하게 설명하지 못하는 경우 적합성 결여를 나타냅니다. 교호작용 또는 2차 항 같은 중요한 항이 모형에 포함되어 있지 않은 경우 적합성 결여가 발생할 수 있습니다. 또한 모형을 적합하게 만든 결과 비정상적으로 큰 잔차가 나타난 경우에도 적합성 결여가 발생할 수 있습니다.적합결여검정적합 결여 분석(Lack of Fit Analysis)은 가정된 회귀선이 자료에 잘 적합되는지 여부를 공식적으로 검정하는 분석 절차로서, 적어도 하나 이상의 동일한 회귀 변수들의 수준에서 반응 변수가 반복 측정된 자료에만 적용할 수 있습니다.

공학/기술| 2007.11.18| 3페이지| 1,000원| 조회(1,939)

회귀모형, 결정계수, 수정결정계수, 예측결정계수, 적합결여검정

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