이 연구의 목적은 날씨(평균기온, 최고기온, 최저기온, 운량, 강수량 등)변인을 통해 신체활동지수를 개발하고 이를 사용하여 신체활동량을 예측하는 것이 적합한지 확인하는 데 있다. 참여자로는 서울시 서대문구, 은평구, 송파구, 강북구, 강남구 등에서 관할하고 있는 노인복지관에서 신체적, 정신적으로 건강한 60대 여성 노인 200명(나이: 64.7±2.3, 신장: 156.1±3.5, 체중: 57.8±2.4, BMI: 23.8±1.4)을 선정하였고, 일별로 이들의 365일간 평균 보행수를 측정(Omron HJ-106, Japan)하였다. 날씨변인은 한국기상청(Korea Meteorological Administration)에서 제공하는 2007년 1월 1일부터 동년 12월 31일까지의 평균기온, 최고기온, 최저기온, 운량, 강수량 등을 활용하였다. 수집된 날씨정보와 보행수에 대한 자료는 신체활동지수를 개발하기위해 요인분석을 통해 날씨를 대표하는 평균기온, 최고기온, 최저기온, 일강수량, 평균운량 5개 변인을 사용하여 분석하였으며, 요인추출방식으로는 Principal Axis Factoring 방법을 이용하였다. 이때 요인 수는 1로 고정하였고, Regression 방식을 이용하여 요인점수(factor score)를 산출하였다. 이렇게 추출된 요인점수를 신체활동 지수로 활용이 가능하다. 5개의 날씨요인들을 통해 산출된 요인점수를 독립변인으로 설정하고 365일 동안 수집된 노인여성의 일일 평균보행수를 종속변인으로 설정하여 회귀분석을 통해 모형의 적합성을 검증하였다. 모든 통계적 유의 수준은 .05로 설정하였다. 회귀분석을 실시한 결과 모형이 적합하다는 결과(p=.000)를 얻었다. 또한 365일 날씨변인에 의해 산출된 요인점수와 노인여성들의 365일간 평균보행수 간에는 정적상관(r=.369)이 존재하는 것으로 나타났다. 결론적으로 산출된 요인점수는 노인여성들의 신체활동량을 유의미하게 예측할 수 있는데 적합하다고 평가할 수 있다. 앞으로 노인이외의 대상을 통해서도 날씨변인을 활용해 지수를 산출한다면 신체 활동지수는 기상자료와 함께 홍보될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 오존량, 습도 등의 신체활동과 관련된 기후변인을 추가한다면 좀 더 의미있는 신체활동지수로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
Purpose: The purposes of this study were to develop weather-based index to predict physical activity, and to validate the Physical Activity Index by examining relationships between participants` actual physical activity level and the index score. Methods: Participants were 200 healthy older women (age: 64.7±2.3 yrs., height: 156.1±3.5 cm, weight: 57.8±2.4 kg, BMI: 23.8±1.4 kg /m2) from five different Centers for the Welfare of the Aged in Seodaemun-gu, Eunpyeong-gu, Songpa-gu, Kangbuk-gu, and Kangnam-gu in Seoul, Korea. Their daily steps were counted and recorded for 365 consecutive days using Omron HJ-113 pedometer. Weather variables, including daily average temperature, high temperature, low temperature, cloudiness, and precipitation, were obtained from the Korea Meteorological Administration for a one-year period, from January 1st through December 31st in 2007. Analysis/Results: First, the five weather variables were used to calculate the factor score, the Physical Activity Index. Principal Axis Factoring (the number of factors was fixed at one) and regression method were used to obtain factor scores. The factor scores were standardized, such that the distribution has a mean of zero and a standard deviation of one. To establish validity evidence, comparisons were made between the number of participants` steps averaged over the year period and the Physical Activity Index. Two hundred participants` step counts were averaged each day, and were compared to the factor score for that day. The participants` step counts were positively correlated with the Physical Activity Index (r=.40), which supported correlational evidence of validity. Conclusions: Therefore, the Physical Activity Index can significantly predict physical activities of older women. Using meteorological data to develop the Physical Activity Index for other age groups could be beneficial to promote physical activity. A better index could be obtained if more variables (e.g., daily ozone level and humidity) were included in the formation of factor scores. Because increase/decrease in temperature or weather variables do not always mean better/worse weather for participation for physical activities, further development of the Physical Activity Index is necessary.