이해하기 쉬운 조절된 매개효과

조절된 매개효과는 데이터 분석과 연구 설계에서 중요한 개념입니다. 이 글에서는 그 기본 개념, 이론적 배경, 분석 방법, 그리고 해석 방법을 상세히 탐구합니다, 이해를 돕기 위해 실제 예시와 함께 설명됩니다.

 

 

• 1. 조절된 매개효과의 기본 개념과 중요성
• 2. 조절된 매개효과 이론: 정의, 모델, 그리고 분석 방법
• 3. 조절된 매개효과의 해석방법

 

1. 조절된 매개효과의 기본 개념과 중요성

조절된 매개효과는 하나의 변수가 다른 변수에 미치는 영향이 세 번째 변수(조절변수)의 수준에 따라 달라질 수 있음을 나타냅니다.
이는 변수 간의 관계가 항상 일정하지 않고 상황에 따라 변할 수 있음을 보여주며, 복잡한 현실 세계의 관계를 이해하는 데 필수적입니다.
특히 심리학, 사회학, 경영학 등 여러 분야에서 변수 간 복잡한 동적 관계를 설명하는 데 중요한 도구로 활용됩니다.

 

2. 조절된 매개효과 이론: 정의, 모델, 그리고 분석 방법

조절된 매개효과 이론은 변수 A와 B 사이의 관계가 매개변수 M을 통해 조절변수 W의 수준에 따라 어떻게 달라지는지를 설명합니다.
PROCESS macro의 7번 또는 14번 모델은 이러한 복잡한 관계를 분석하기 위해 자주 사용됩니다.
다음은 PROCESS macro의 7번 모델을 사용한 조절된 매개효과 분석의 예시 코드입니다:

* SPSS 코드 예시.
PROCESS
  /VARIABLES=
    Y=response
    X=predictor
    M=mediator
    W=moderator
  /MODEL=7
  /BOOT=5000
  /PLOT.

 

이 코드는 'predictor'와 'response' 사이의 관계에 'mediator'가 매개 역할을 하며, 이 매개효과가 'moderator'의 수준에 따라 어떻게 달라지는지 분석합니다.
'/BOOT=5000'는 부트스트래핑을 통해 통계적 유의성을 평가하는 데 사용되는 샘플링 횟수를 설정합니다.
분석 결과는 'predictor'와 'response' 사이의 매개 관계가 'moderator'의 수준에 따라 어떻게 달라지는지를 보여줄 것입니다.
이를 통해 연구자는 복잡한 인과 관계를 보다 명확하게 이해하고, 실제 세계에서의 다양한 상황에 적용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

 

3. 조절된 매개효과의 해석방법

조절된 매개효과의 해석은 복잡한 관계와 상호작용을 이해하는 데 중요합니다.
해석의 첫 단계는 통계적 유의성을 확인하는 것입니다.
이는 조절변수가 매개효과에 미치는 영향이 우연에 의한 것이 아님을 보장합니다.
다음으로, 조절효과의 방향과 크기를 평가해야 합니다.
이는 매개효과가 조절변수의 특정 수준에서 강화되거나 약화되는지를 나타냅니다.
또한, 해석에는 시각적 도구가 자주 사용되며, 상호작용 플롯이나 간단한 슬로프 분석이 포함될 수 있습니다.
이러한 시각적 도구는 결과의 이해를 돕고, 복잡한 데이터를 명확하게 전달합니다.
아래는 PROCESS macro를 사용하여 조절된 매개효과를 해석하는 방법에 대한 예시 코드입니다:

* SPSS 코드 예시.
PROCESS
  /VARIABLES=
    Y=response
    X=predictor
    M=mediator
    W=moderator
  /MODEL=7
  /BOOT=5000
  /PLOT.

 

이 코드는 PROCESS macro의 7번 모델을 사용하여 조절된 매개효과를 분석하고, '/PLOT' 옵션을 사용하여 상호작용 효과를 시각화합니다.
분석 결과는 부트스트랩 신뢰 구간과 함께 제공되며, 이는 유의성과 결과의 신뢰도를 평가하는 데 중요합니다.
시각화된 플롯은 조절변수의 다양한 수준에서 매개효과의 크기와 방향을 명확하게 보여줍니다.
해석 시에는 연구 맥락과 이론적 배경을 고려해야 하며, 가능한 한 다양한 설명을 탐색하는 것이 중요합니다.
이는 결과의 복잡성을 이해하고, 실제 세계에 적용할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공합니다.