순차매개모형에서 매개변인 간 경로 비유의·간접효과 유의 현상 문의
교수님, 안녕하세요.
PROCESS Model 6 분석 결과를 확인하던 중, M1 → M2 경로의 회귀계수가 p = .0517로 비유의하게 나타났습니다. 그런데, 해당 경로를 포함한 순차 간접효과(Ind3: X→M1→M2→Y)는 부트스트랩 신뢰구간에서 0을 배제하며 유의하게 나왔습니다.
매개변인 간 직접 경로가 유의하지 않더라도 전체 순차 간접효과가 유의하게 나올 수 있는 이유가 무엇인지, 그리고 이런 경우 해석 시 주의할 점은 무엇인지 궁금합니다.
Run MATRIX procedure:
***************** PROCESS Procedure for SPSS Version 4.2 *****************
Written by Andrew F. Hayes, Ph.D. www.afhayes.com
Documentation available in Hayes (2022). www.guilford.com/p/hayes3
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Model : 6
Y : 종속
X : 독립
M1 : 매개1
M2 : 매개2
Sample
Size: 287
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OUTCOME VARIABLE:
매개1
Model Summary
R R-sq MSE F df1 df2 p
.7618 .5803 .2454 394.1209 1.0000 285.0000 .0000
Model
coeff se t p LLCI ULCI
constant 1.4217 .0822 17.2885 .0000 1.2598 1.5836
독립 .6131 .0309 19.8525 .0000 .5524 .6739
**************************************************************************
OUTCOME VARIABLE:
매개2
Model Summary
R R-sq MSE F df1 df2 p
.7996 .6393 .4095 251.6697 2.0000 284.0000 .0000
Model
coeff se t p LLCI ULCI
constant 5.3937 .1520 35.4788 .0000 5.0945 5.6930
독립 -.7999 .0616 -12.9899 .0000 -.9211 -.6787
매개1 -.1495 .0765 -1.9542 .0517 -.3001 .0011
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OUTCOME VARIABLE:
종속
Model Summary
R R-sq MSE F df1 df2 p
.8667 .7513 .3269 284.9001 3.0000 283.0000 .0000
Model
coeff se t p LLCI ULCI
constant 2.2702 .3166 7.1706 .0000 1.6470 2.8934
독립 .3605 .0695 5.1892 .0000 .2237 .4972
매개1 .3382 .0688 4.9137 .0000 .2027 .4736
매개2 -.4549 .0530 -8.5795 .0000 -.5592 -.3505
****************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y *****************
Direct effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI
.3605 .0695 5.1892 .0000 .2237 .4972
Indirect effect(s) of X on Y:
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
TOTAL .6129 .0721 .4756 .7598
Ind1 .2073 .0404 .1303 .2892
Ind2 .3639 .0577 .2564 .4846
Ind3 .0417 .0219 .0003 .0870
Indirect effect key:
Ind1 독립 -> 매개1 -> 종속
Ind2 독립 -> 매개2 -> 종속
Ind3 독립 -> 매개1 -> 매개2 -> 종속
*********************** ANALYSIS NOTES AND ERRORS ************************
Level of confidence for all confidence intervals in output:
95.0000
Number of bootstrap samples for percentile bootstrap confidence intervals:
5000
------ END MATRIX -----
댓글
이일현 (2025-08-26 10:33:52)
X --> M1 --> Y 의 매개효과 검정(or X --> M1 --> M2 --> Y)에서 X --> M1 이 유의하지 않아도(or M1 --> M2) 간접효과는 유의할 수 있습니다.
Baron & Kenny 관점에서는 모든 경로(X --> M, X --> Y, M --> Y) 가 유의해야 매개한다고 합니다.
하지만 이후의 연구들(Hayes 등)의 결과를 보면 하나의 경로가 유의하지 않아도 매개하는 경우가 있다는 것이 증명되었습니다.
참고 서적으로 Hayes 교수님의 process macro 책을 보시면 됩니다.
Hayes(2022), Introduction to Mediation, Moderation and Conditional process Analysis: A Regression-Based Approach(Methodology in the Social Sciences Series), 3rd Ed. The Guilford Press
이형권(2024), Process macro 를 이용한 조절된 매개효과 분석, 2nd Ed. 신영사
Legacy document_srl: 307787 / Legacy URL: http://www.statedu.com/QnA/307787
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