프로세스 매크로 조절된 매개모형(7번, 14번 모형)

안녕하세요. 오늘은 프로세스 매크로를 활용해서 조절된 매개모형을 분석하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

1. 조절된 매개 모형? 매개된 조절 모형?

정선호, 서동기. (2016). 회귀분석을 이용한 매개된 조절효과와 조절된 매개효과 검증 방법. Korean Journal of Psychology: General, 35(1), 257-282.
의 논문에 따르면
조절된 매개모형과 매개된 조절을 구분하는 방법은
독립변수와 종속변수사이에 조절을 보면 매개된 조절
그렇지 않으면 조절된 매개라고 봅니다.

 

그림으로 살펴보면
붉은선은 매개된 조절
파란선은 조절된 매개
입니다.

2. 조절된 매개모형의 유형 2가지

오늘 실습할 조절된 매개 모형은 주로 사용하는 2가지 모형입니다.

앞에 조절이 붙은 7번 모형

뒤에 조절이 붙어있는 14번 모형 2가지입니다.


각 모형별 템플릿은 아래 링크를 가시면 볼 수 있습니다

https://speedspeed.tistory.com/19

SPSS process maco 프로세스매크로 설치법 및 메뉴 설명(모델 설명 첨부)

 

 

3. 조절이 앞에 있는 경우 분석(7번)

조절된매개실습7번.sav

0.01MB

실습데이터는 단순하게 구성되어있습니다.

분석 → 회귀분석 → PROCESS를 클릭합니다.

종속은 y
독립은 x
매개는 m
조절은 w
로 설정하고 확인 버튼을 클릭합니다.

 

분석결과는 다음과 같습니다.
7번 모형은 조절이 먼저 나오기 때문에 조절분석에 대한 결과가 나옵니다.
조절분석에서는 붉은 박스안에 있는 상호작용항을 우선적으로 살펴봐야합니다 .
상호작용항의 p값이 .05보다 낮으면 조절효과가 있다고 볼 수 있습니다.

그 다음으로 봐야할 것은
조건부 조절효과입니다
조절효과는 일반적으로 독립이 종속에 미치는 영향을 약화시키거나 강화시키는데
-1SD상황(여기에선 3.9231)일 때는 영향력을 약화 시킨다고 볼 수 있고
+1SD상황(여기에선 4.9231)일 때는 영향력을 강화 시킨다고 볼 수 있습니다.
하지만 여기에서 –1SD에서는 통계적으로 유의하지 않기 때문에 조절변수는 독립이 종속에 미치는 영향을 강화시키지만 약화시킨다고 볼 수 는 없습니다.
즉 조절효과는 조건부로만 이루어진다고 볼 수 있습니다.

그다음으로는 두 번째 매개효과의 결과를 살펴봅니다.
매개효과가 있는지 없는지를 살펴보기 위해서는 조건부 간접효과를 먼저 살펴봐야합니다
여기에선 조절변수가 –1SD인 상황에만 간접효과가 없습니다

마지막으로 조절된 매개효과의 지표를 살펴봅니다.
BootLLCI와  BootULCI의 부호가 같으면 조절된 매개효과가 있습니다.
아래 결과에서는 
BootLLCI = .0147,  BootULCI = .2847로 부호가 같으니 조절된 매개효과가 있다고 볼 수 있습니다.

4. 조절이 뒤에 있는 경우 분석(14번)

예제파일은 똑같이 단순하게 구성되어있습니다

조절된매개실습14번.sav

0.01MB

종속은 y
독립은 x
매개는 m
조절은 w
모델넘버는 14번
으로 설정하고 확인 버튼을 클릭합니다.

먼저 나오는 분석결과는 독립변수가 매개변수에 미치는 영향입니다.
독립변수가 매개변수에 미치는 영향이 유의한지를 확인합니다. p값이 .05이하면 통계적으로 유의한 겁니다.

다음은 조절효과 결과입니다.
상호조절항이 통계적으로 유의한지 먼저 확인합니다

다음으로 살펴봐야할 결과는 조건부 조절효과입니다
p값이 모두 통계적으로 유의한지 확인하면 됩니다.
–1SD +1SD 모두 통계적으로 유의합니다.

마지막으로 직접효과와 간접효과를 확인하는 과정입니다
간접효과는 네모박스안의 p값이 모두 통계적으로 유의한지 확인하면 됩니다.
평균, –1SD, +1SD 모두 통계적으로 유의합니다.

마지막으로 조절된 매개효과를 살펴봅니다.
BootLLCI와  BootULCI의 부호가 같으면 조절된 매개효과가 있습니다.
아래 결과에서는 
BootLLCI = .0106,  BootULCI = .3263으로 부호가 같으니 조절된 매개효과가 있다고 볼 수 있습니다.

조절된 매개효과는 표를 보는 방법만 알면 쉽게 할 수 있습니다.