이론

조절된 매개효과 ② - 모형의 회귀식

마사미 2021. 12. 13. 01:32

*본 글은 개인이 공부하는 데 이해를 돕기 위해 작성하는 글임
*본 글은 주로 'PROCESS macro를 이용한 매개분석, 조절분석 및 조절된 매개분석' 책을 참고하여 정리함

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조절된 매개효과 ① - 정의, 모형 형태

*본 글은 개인이 공부하는 데 이해를 돕기 위해 작성하는 글임 *본 글은 주로 'PROCESS macro를 이용한 매개분석, 조절분석 및 조절된 매개분석' 책을 참고하여 정리함 조절된 매개효과에 대해서 정

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본 글을 이해하기 위해서는 위의 링크글인 '조절된 매개효과 ①'을 같이 보는 것이 좋다


- 직접효과만 조절되는 경우
조절된 매개효과 ①의 마지막 그림에서 제시된 첫번째 모형을 회귀식으로 나타내면 다음과 같다

필기로 적은 것처럼, X가 Y에 미치는 직접효과는 조절변수 W에 따라 달라진다. 간접효과는 조절되지 않는다

- 간접효과만 조절되는 경우
마지막 그림의 두번째 모형에 대한 회귀식은 다음과 같다

즉, X->M 으로 가는 경로와 M->Y 로 가는 경로를 곱한 것이 간접효과인데
M->Y로 가는 경로가 V에 따라 달라지기 때문에 V에 대한 식으로 나타나서 위의 필기된 식처럼 나타난다
이는 다시말해서 X가 M을 경유하여 Y에 미치는 영향이 V에 의해 조절된다는 것을 의미한다
=> 이를 '조절된 매개효과' 라고 한다

- 직접효과와 간접효과 모두 조절되는 경우
마지막 그림의 세번째 모형은 모든 경로에 조절변수가 영향을 미치는 경우이다

즉, X->M으로 가는 경로는 W에 의해 조절되고, M->Y로 가는 경로는 V에 의해 조절된다
따라서 간접효과가 (W에 관한 식)*(V에 관한 식)으로 표시된다
직접효과도 조절변수 V에 의해 조절되었기 때문에 V에 관한 식으로 표시되었다

- 병렬다중매개모형에서 특정간접효과의 조절효과
책에 따르면 PROCESS Macro로 매개변수를 총 10개까지 도입할 수 있다고 한다
마지막 그림의 네번째 모형은 동일한 독립변수와 종속변수의 관계를 서로 다른 매개변수가 매개하는 모형이다

X->M1을 향하는 효과는 조절변수 W에 의해 조절되었으며, M1->Y를 향하는 효과도 조절변수 W가 조절하였다
따라서 X->M1->Y 의 간접효과는 위의 필기 식처럼 (W에 관한 식)*(W에 관한 식) 형태로 표시된다
X->M2->Y 의 간접효과 및 X->Y 직접효과는 조절변수에 의해 조절되지 않았다

 

+쉽게 말해, 간접효과를 내기 위한 두 경로 중 하나라도 조절변수에 의해 조절되면 그 간접효과는 조절효과를 갖게 되면서 조절된 매개효과가 된다. 단, 이는 어디까지나 효과의 크기가 통계적으로 유의할 때만 의미있다.