Social Welfare Thorn News, 福智衍, 복지비틀기

일반적으로 사회복지시설은 건축법 시행령 별표 1에 의거 노유자시설로 분류된다.
이에 따라 장애인·노인·임산부 등의 편의증진보장에 관한 법률(1997년 4월 11일 제정)에 의한 편의시설을 설치해야만 한다. 이에 관련한 법령 정보들을 정리해 보았다.

우선 사회복지시설이 설치해야하는 편의시설의 기준은 “장애인·노인·임산부 등의 편의증진보장에 관한 법률 시행령” 제3조(대상시설) 및 제4조(편의시설의종류)에서 명시하고 있다.

한편 편의시설 설치가 구조적으로 곤란하거나 안전상의 문제가 있는 경우 법 제15조(적용완화)에 의거 완화된 기준의 편의시설을 설치할 수 있다.

이러한 편의시설을 설치하지 않는 경우, 동법 시행령 제13조(과태료의 부과기준) 별표 3이 있으나 현재 복지시설에서 의무설치를 위반하였을 경우에 따른 과태료 부과기준은 없다. 대신 법 제23조(시정명령등)에 의거 시설주관기관은 편의시설의 설치 및 개선 등 필요한 조치를 명할 수 있으며, 보건복지부장관이 시설주관기관에게 대상시설의 시정조치를 요청할 경우 특별한 사유가 없으면 응해야만 한다. 한편 시설주는 미이행시 제25조(벌칙)에 의거 5백만원 이하의 벌금을 부과받을 수 있다. 또한 시정명령을 받은 이후 시정기간내 조치가 이루어지지 않으면 법 제28조(이행강제금)에 의거 3천만원 이하의 이행강제금을 부과하게 된다.

관련 세부내용은 동법 시행령 제14조(이행강제금의 산정기준등)에서 설명하고 있다.
주요한 부분만 살펴보면, 아래와 같다.

장애인편의시설_설치기준.hwp

시행규칙 [별표 1] 편의시설의 구조·재질등ì—.hwp

시행규칙 [별표 2] 편의시설의 안내표시기준(.hwp

한편 편의시설 설치의 책임은 시설주로 하고 있는데, 이 시설주란 "대상시설의 소유자 또는 관리자(당해 대상시설에 대한 별도의 관리의무자가 있는 경우에 한한다)"를 말한다.
이 경우 지자체, 건물소유주(주택공사나 도시공사), 사회복지법인/시설장 등이 될 수 있을 듯하다.
끝으로 법 "제13조(설치의 지원) ① 국가 및 지방자치단체는 민간의 편의시설 설치에 따른 부담을 경감하고 설치를 촉진하기 위하여 금융지원과 기술지원등 필요한 조치를 강구하여야 한다."고 명시하여 두고 있다.

장애인편의시설 설치를 위한 "장애인 편의시설 표준상세도"는 보건복지부 홈페이지에서 다운 받을 수 있다.

홈 > 정책 > 장애인정책 > 장애인권익지원 > 장애인편의시설 자료실
http://www.mw.go.kr/front_policy/jc/sjc120603vw.jsp?PAR_MENU_ID=06&MENU_ID=06120603&BOARD_ID=1528&BOARD_FLAG=00&CONT_SEQ=260267&page=1

용량이 큰 관계로 분할하여 첨부하였습니다.

2011년 장애인 편의시설 표준상세도

2011-1.pdf

 2011-2.pdf

update 2015. 6. 8 ====================================== 

정보 > 참고자료 >

http://www.mw.go.kr/front_new/jb/sjb030301vw.jsp?PAR_MENU_ID=03&MENU_ID=0322&CONT_SEQ=318831

용량이 큰 관계로 원본은 위 링크에서 직접 다운 받으세요~!!, CAD 파일도 있습니다!!

상관관계 분석

1) 상관관계의 성격
① 상관관계는 인과관계가 아닐 수도 있다. → 회귀분석 필요
② 상관관계는 대체로 음의 방향 또는 음의 방향과 같은 관계의 방향이 있다.

2) 상관관계 분석

① 등간/비율 척도의 경우는 피어슨 적률상관을 실시합니다.

② 서열 척도의 경우는 스피어만 로 또는 캔달타우b를 실시합니다.

3) 상관관계 계수에 따른 해석

± 0.2 미만       : 상관관계가 거의 없다

± 0.2~0.4 미만 : 상관관계가 있으나 낮다

± 0.4~0.7 미만 : 상관관계가 다소 높다

± 0.7~0.9 미만 : 상관관계가 높다

± 0.9 이상       : 상관관계가 아주 높다

4) 예제 해석 

※ 참고 : 심리적 이웃관계는 역문항으로 "① 매우 친하다 ~ ⑤ 전혀 친하지 않다" 입니다. 한편 이 척도는 서열척도이나 여기서는 해석을 위해 등간척도라고 가정합니다.

(해석)
연령과 심리적 이웃관계에 대한 상관분석 결과 p<0.01에서 Pearson's r이 -.230으로 음의 낮은 상관관계를 보이고 있음을 알 수 있습니다. 즉 연령이 높아질수록 심리적 이웃관계가 친해지는 경향이 있다고 해석할 수 있습니다.
덧붙여 사례의 수(N)이 커지면 커질수록 유의도는 높아지지만, 그것이 상관관계를 높게 하지는 않습니다.

상관관계.hwp

분포의 차이 : 카이제곱 (χ²)

■ 확인사항
1. 자유도가 1인 경우
전체사례수가 30보다 크면서 각 셀(cell)의 빈도가 5 이상일 때 적용 가능

2. 자유도가 1보다 큰 경우
사례수가 30보다 크면서 5미만의 기대빈도의 셀이 전체의 모든 칸의 20%보다 적고, 모든 셀에 1.00이상의 기대빈도가 있다면 척도에 관계없이 사용 가능

카이제곱 분포표를 토대로 자유도와 비교하여 분포차이의 여부를 봅니다.
해당 자유도와 유의수준에서의 카이제곱 값보다 크다면 분포차이가 있다고 봅니다.
이때 p값을 표시해주는 것은 기본입니다.

(해석)
위 예제에서 우리는 Pearson Chi-Square(χ², 이하 카이제곱)의 값만 읽는 것으로 합니다.
우선 아래에서 N이 604로 30보다 크면서, a에서 언급한 것처럼 기대빈도가 5보다 작은 셀이 1개 이며 이는 전체 셀의 10%에 해당하여 20%보다 적기 때문에 확인사항에서 언급했던 기본적인 활용의 조건은 충족합니다.
이에 카이제곱의 값은 21.591이면서, 자유도(df)가 4이고, 양방향 검정(양측 검정)에 따른 유의도는 0.000으로 바꿔 표현하면 p<0.001이기 때문에 두 변수 간에는 분포의 관련성이 있다고 볼 수 있습니다.
이때 자유도와 양측검정의 유의도에 대한 카이제곱분포표를 살펴보면, 18.47이 나옵니다. 따라서 카이제곱 값(21.591)이 분포표의 값(18.47)보다 크기 때문에 분포에 있어 관계가 있다고 해석할 수 있습니다.

카이제곱.hwp

한편, 자유도와 양측검정의 유의도만 가지고 분포의 관련성 여부를 파악하려면, 카이제곱 분포표나 엑셀의 CHIINV 함수를 사용하시면 됩니다. 위 예제의 경우, 분포값은 20.00(단측검정의 경우는 18.47)이 나옵니다. 따라서 카이제곱 값(21.591)이 분포표의 값(20.00)보다 크기 때문에 분포에 있어 관계가 있다고 해석할 수도 있습니다.

첨부한 엑셀을 참조하세요~

단, 단측검정과 양측검정에 대한 해석은 제가 참조한 교재에서는 설명이 제대로 되어 있지 않았습니다.

때문에 틀린 점이 있을 수도 있음을 미리 밝혀둡니다.

카이제곱 교차분포표.xls

○ 신뢰도 : 실험도구가 갖는 실험(조사, Research)결과 반영의 일관성 정도 또는 실험결과의 일관성

○ 타당도 : 실험도구가 목적하는 실험/조사를 측정할 수 있는가에 대한 도구 또는 결과의 적절성

- 내적 타당도 : 이 조사는 해당 실험집단에 대한 실험효과를 정말로 반영할 수 있는가?

- 외적 타당도 : 이 실험결과를 어느 정도 일반화할 수 있는가?

사회복지조사론/자료분석론에서 사용되는 유의확률과 유의수준을 통해 1종 오류에 대하 간단히 정리해 보았다.

실은 용어가 비슷하고 또 같은 의미인데도 다른 표현을 쓰는 등 헷갈리는게 많은 것이 사실이다.

그중 가장 헷갈리는 1종 오류와 2종 오류를 유의수준, 유의확률을 통해서 정리해 보았다.

○ 유의확률 : 1종 오류를 일으킬 확률

→ 유의확률이란 결국 대부분 참인데 "우연" 등이 개입되어 참의 결과가 나오지 않을 확률을 얘기한다.

    통상 우리는 95%의 신뢰수준에 동의하고 있으며, 이를 p<0.05라고 표시하고 있다.

○ 유의수준(α) : 1종 오류를 범할 수 있는 최대허용치

→ 한편, 유의수준은 유의확률과 크게 다르지 않지만 그 최대값이 얼마냐로 구분할 수 있을 것이다.

    자료분석을 실시해보면, 딱 떨어지는 어떤 값으로 표기되어 나온다.

    즉, 허용할 수 있는 오류의 최대치라고 보면 될 것이며, 오류의 최대치인 유의수준은 유의확률보다 커야만 영가설을 기각할 수 있고, 곧 그것은 내가 원하던 연구가설을 채택한다는 것과 같은 의미라 볼 수 있다.

○ 1종 오류 : 귀무가설이 참인데, 그것을 기각하는 경우

→ 지금까지 언급했던 모든 유의수준, 유의확률은 곧 1종 오류와 관련이 있다.

    내가 원하는 연구가설은 채택되어야 한다. 하지만 반드시 그렇게 되는 것은 아니기에 우리는 1종 오류에 주목해야한다. 곧 실제로는 참이 아님에도, 내가 억지로 우겨서 기각해야하는 것을 채택하고 있지는 않을까? 다시금 귀무가설의 입장에서 본다면, 귀무가설을 채택해야함에도 기각해서 본질을 흐리게 되었을 확률 그리고 그 결과가 바로 1종 오류이다.

○ 2종 오류 : 연구가설이 참인데, 그것을 기각하는 경우

→ 2종 오류는 바로 1종 오류의 반대개념으로 이해하면 될것이다.

<결론>

▶ 유의확률 < 유의수준 → 귀무가설 기각, 연구가설 채택 : 유의미하다.

→ 이때 만일 귀무가설을 채택해야함에도 잘못하여 기각하였다면 이는 1종 오류이다.

▶ 유의확률 > 유의수준 → 귀무가설 채택, 연구가설 기각 : 관계없다.

→ 반대로 오류가 있을 확률이 허용치를 넘어선다면 우린 당연히 귀무가설을 채택(연구가설 기각, 관계가 없음)해야하는데, 그렇지 못했다면 우리는 2종 오류를 범하게 되는 것이다.