💔[이혼③]데이터로_예측드립니다💔젊을 때만 이혼한다? 나이 들면 이혼도 겁낸다?

🎂  "나이 들수록 이혼은 사라진다: 충격적인 이유"

"이 자세, 30년째 유지 중"

 

🔍 나이 들수록 이혼도 사치다?

 
안녕하세요, 🧙‍♂️ 데이터 블랜딩 해드리는 마법사입니다! 🪄✨
오늘도 숫자에 생명을 불어넣어,
여러분의 궁금증을 현실로 소환하러 왔어요. 🚀
 
"👂 젊을 땐 쉽게 다투고,
👵 나이 들면 서로를 더 이해한다?"
우리가 익숙하게 듣던 이 말,
과연 데이터는 뭐라고 말할까요? 🎯
 
이번엔 무려 46,534명의 리얼 인생 데이터를 모아, 📚
KLoSA 패널 데이터를 꺼내 들고,
마법처럼 정밀한 분석을 시작했습니다. 🧙‍♂️🪄
🪄 로지스틱 회귀 모형 (Logistic Regression)
🪄 한계효과 분석 (Marginal Effects Analysis)
🪄 그리고 갬성 한 스푼 🌷
 
🎬 지금부터 펼쳐질 이야기.
단순한 숫자가 아닙니다.
사랑, 시간, 그리고 우리 삶에 대한
작고도 따뜻한 진실을 찾아가는 여정입니다. ⏳💞
✨ "데이터는 차갑지만, 우리의 이야기는 따뜻하다." ✨
 

📊  나이가 들수록 이혼은 진짜 멀어질까?

 
🔮 마법 관측자 수 (Observations)
🧙‍♂️ 46,534명
 
🪄 독립 변수 (Independent Variables)

• 🧓 w08A002_age (나이)
• 🚻 w08gender1 (성별)

🧹 종속 변수 (Dependent Variable)

• 💔 divorced (이혼 여부)

🔧 사용한 모형 (Model)

• logit (로지스틱 회귀) 📈

나 그냥 유리구슬 잡고 허세부리는중

연령대	한계효과 (dy/dx)	해석
20대	-0.0037	1살 많아질 때 이혼 확률 약 0.37% 감소
30대	-0.0015	1살 많아질 때 이혼 확률 약 0.15% 감소
40대	-0.0011	변화는 완만하지만 여전히 감소
50대 이후	-0.0007 이하	거의 영향 없음

 
처음에는 저도 의문이 들었습니다.
"단순히 나이 때문일까? 아니면 다른 이유가 숨어 있을까?"
데이터는 명확했습니다. 젊은 연령대에서는 한 살 더 먹을 때마다 이혼 확률이 뚜렷하게 감소했지만, 중년 이후에는 그 변화 폭이 눈에 띄게 줄어들었습니다.
젊을 때 한 살은, 이혼 위험을 눈에 띄게 줄였지만,
50대 이후에는 나이 한 살이 거의 의미를 잃어버립니다.
 

🎨 한 살, 한 살이 만들어내는 이혼 리스크의 변화

 
나이와 이혼 확률의 관계를 그래프로 그려봤어요. 📈➡️📉
그 결과는 마치 부드러운 곡선을 타고 천천히 내려가는 느낌이었어요. 🌙✨
 
20대 초반에는 이혼 확률이 급격하게 뚝 떨어졌어요. 💔🔻
하지만 시간이 지날수록, 나이가 들수록, 그 하락 폭은 점점 잔잔해졌어요. 🌊
 
특히 50대 이후부터는, 나이라는 숫자가 이혼 확률에 거의 영향을 주지 않았어요. 🕊️
그 순간부터 데이터는 조용히 속삭이는 것 같았어요.
 
"함께한 시간들이 쌓이면서, 이혼이라는 단어는 점점 멀어져 가는 거야"라고. 🕰️❤️
단순한 수치가 아니라,
서로를 지켜온 시간들이 그래프 위에 고스란히 담겨 있었던 거예요. 🌟👫
 

💬 나이가 아니라 시간이 쌓이는 것

 
이 데이터를 보며 문득 이런 생각이 들었습니다.
🎂 "젊을 때 한 살은 사랑을 지키는 힘이었다.
 
하지만 시간이 흐르면, 나이보다 중요한 것은 함께 견뎌낸 시간이 된다." 서로 다른 두 사람이 만나 함께하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.그러나 함께한 세월 속에서, 서로를 이해하고, 포기하지 않고,
서로의 부족함을 감싸 안는 시간이 쌓입니다.
 
나이가 들면서 이혼이 줄어드는 건,
'나이가 들어서'가 아니라, '함께한 시간'이 길어졌기 때문이었습니다. ⏳
 

📝 오늘의 요약

"Amor vincit omnia."
👉 "사랑은 모든 것을 이긴다."
(– 라틴어 속담 베르길리우스, 『에클로그』 중)

📚 데이터와 함께, 현실을 읽다

• Korean Longitudinal Study of Aging (KLoSA) 제8차 패널 데이터
• Stata Logistic Regression and Marginal Effects Analysis Manual (v17)
• 데이터는 차갑지만, 우리의 이야기는 따뜻합니다.
  숫자 속에 숨은 우리의 현실을, 데이터 마법사가 감성으로 풀어드립니다.✨

📚 팩트체크

• Korean Longitudinal Study of Aging (KLoSA) 제8차 패널 데이터
• Stata Logistic Regression and Marginal Effects Analysis Manual (v17)
• 데이터는 차갑지만, 우리의 이야기는 따뜻합니다.
  숫자 속에 숨은 우리의 현실을, 데이터 마법사가 감성으로 풀어드립니다.✨

📚 BONUS: Global Infographic 갬성

• 해외 데이터 연구도 이와 비슷하게 진행되고 있어요. 다른 해외 데이터도 참고해보세요
• 논문 제목: Rising Divorce Among Middle-Aged and Older Adults, 1990–2010
  저자: Susan L. Brown & I-Fen Lin
  출처: Journal of Gerontology: Social Sciences, 2012

 

🚀 다음 이야기: 배운것들이 더해! 학벌도 이혼에 영향을 줄까?

다음 편에서는 "학력과 이혼"에 대해 데이터로 풀어봅니다! 🍼
통계로 팩트체크하는 감성 실증 여행, 계속 함께해요! 🌟
 

🧙 “클릭 한 번으로 마법서재 입장 완료! 구독은 열쇠일 뿐이죠.”
© 2025 The Data Whizard. All rights reserved. | 감성 실증 데이터 마법사 ✨

 

🧙‍♂️ The Data Whizard®
| 관계의 온도를 수치로 읽는 따뜻한 분석가
💬 사랑이 끝나는 이유도,
끝까지 버티는 이유도 결국 데이터 안에 남아 있습니다.
📊 저는 이혼이라는 단어 뒤에 숨은
수많은 감정과 선택, 그리고 현실의 무게를
수치로 기록하고, 조심스럽게 읽어내는 사람입니다.
🧠 단순한 통계가 아닌,
사람의 이야기를 담은 분석을 통해
마음에 닿는 글을 쓰고 싶습니다.
👨‍👩‍👧 Ph.D. in Economics | 데이터 경제학 박사
🏆 정보기술응용학회 빅데이터 경진대회
  3연속 Grand Slam 수상 (대상 · 최우수 · 우수논문상)
📚 『Journal of Information Technology Applications and Management』
  데이터 기반 사회현상 분석 부문 상임이사
📈 KCI 등재 저널 4년간 18편 연속 게재 (이혼, 고령화, 가족 구조 등)
🔮 “데이터를 통해 삶의 해석을 돕는 연구소” 운영자
📧 the.datawhizard@gmail.com