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청소년의 자기연민에 대한 잠재프로파일 분석: 학업소진과 완벽주의의 차이

A Latent Profile Analysis of Self-Compassion for Adolescents: Differences in Academic Burnout and Perfectionism

초록

본 연구는 잠재프로파일 분석을 사용하여 청소년 자기연민의 다차원적 집단을 확인하고 집단별 학업소진 및 완벽주의에 차이가 있는지 살펴보았다. 이를 위해 서울과 경기도에 소재하는 중․고등학교에 재학 중인 중학교 2학년에서 고등학교 3학년 남․여 681명의 자료를 분석에 사용하였다. SPSS 22.0를 활용하여 빈도분석, 기술통계 및 상관관계를 알아보고 Mplus 7.4를 통해 잠재프로파일 집단을 분석하였다. 청소년 자기연민의 잠재프로파일 집단별 학업소진 및 완벽주의의 차이를 확인하고자 일원 분산분석, 다변량 분산분석 및 사후검정을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 적합도, 분류율 및 해석 가능성을 고려하여 청소년 자기연민의 잠재프로파일을 분석한 결과 자기연민이 5개의 유형으로 분류되는 것을 확인하였다. 5개의 유형은 무관심 집단, 비자기연민 집단, 평균 집단, 자기연민 집단, 과잉반응 집단으로 명명하였다. 둘째, 청소년 자기연민의 잠재프로파일 집단에 따라 학업소진 및 완벽주의와 그 하위요인에 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 자기연민의 다차원성을 확인하고자 하였으며 이를 토대로 청소년 자기연민의 시사점과 본 연구의 제한점 및 후속 연구를 위한 제언에 대해 논의하였다.

keywords
자기연민, 잠재프로파일 분석, 학업소진, 완벽주의, self-compassion, latent profile analysis, academic burnout, perfectionism

Abstract

This study aimed to examine the multi-dimensionality of self-compassion by typology, and identify differences in academic burnout and perfectionism by latent class. Participants were 681 students from middle and high schools in Seoul and Gyeonggi-do. Analyses included descriptive statistics, correlations, and latent profile analysis. One-way ANOVA, MANOVA, and post hoc tests were also conducted to confirm the differences in academic burnout and perfectionism by self-compassion typology. As a result of considering goodness of fit, classification ratio, and analysis possibility, self-compassion was classified into: Indifference, Uncompassionate, Average, Compassionate, and High Responding groups. Additionally, there were differences in academic burnout and perfectionism by sub-factor. Based on the findings, the authors identify the multi-dimensionality of self-compassion, and discuss the implications of self-compassion for adolescents. Limitations and recommendations for further research are also presented.

keywords
자기연민, 잠재프로파일 분석, 학업소진, 완벽주의, self-compassion, latent profile analysis, academic burnout, perfectionism

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