조절효과를 보려고 할 때
안녕하세요, 교수님
매번 많은 것을 배워가게 됩니다.
항상 감사드립니다.
spss macro 모델로 조절효과를 분석하고 있습니다.
model summary에서 p값은 .05이하고 유의하게 나왔지만 model에서는 x변인과 y변인은 모두 유의하지 않고 상호작용항만 유의한 것으로 나왔습니다.
결과값의 test of highest order unconditional interaction을 보니 p값은 .05 이하로 유의하게 나왔습니다.
이 경우 조절효과가 있다고 볼 수 있는지요? 조절효과의 기본 가정이 독립 →종속, 조절→종속의 영향 관계가 성립해야 하는건지 싶어 조절효과로 보아도 되는지 의문입니다.
그런데 conditional effects of the focal predictor at values of the moderator에서는 다음과 같이 나왔습니다.
조절변인 Effect se t p LLCI ULCI
-.736 .136 .070 1.942 .055 -.003 .274
.000 .014 .045 .315 .753 -.075 .103
.736 -.108 .054 -2.002 .048 -.214 -.001
여기서 보면 조절효과가 있다고 볼 수 있는것 같은데요.
만일 조절효과가 있다면, 다음과 같이 해석해도 되는지요?
+1md 와 -1md 그룹간 조절변수의 영향에 따라 조절변수의 값이 낮아지면 종속변수값이 높아지고
반대로 조절변수 값이 높아지면 종속변수값이 낮아진다(조절변인이 음수일때 효과값이 양수니까)...서로 대립효과다...
그런데 그 조절변수값이 높다 낮다의 기준을 어디서 찾을 수 있을까요?
그리고 아래의 표는 무엇을 의미하는지 궁금합니다.
Moderator value(s) defining Johnson-Neyman significance region(s):
Value % below % above
-.776 19.231 80.769
.726 78.846 21.154
답변에 미리 감사드립니다.
댓글
이일현 (2026-01-17 10:21:45)
1. 회귀분석(or process macor)에서 p-value
ANOVA table(model summary) : p1
계수표(Model 의 변수) : p2
는 마치 ANOVA 에서 p-value(p1)와 Scheffe의 사후분석(p2) 이라고 생각하면 됩니다.
ANOVA 에서 유의하다고 해서 사후분석이 모두 유의하게 나오는 것이 아니고, 그 반대로 ANOVA 에서 유의하지 않아도 사후분석(특히 Duncan)에서 유의하게 나올 수 있습니다.
하지만 Model 에서 변수가 유의하지 않은 경우에는 의미가 없습니다.
2. 조절효과 분석에서는 X, Mo 가 유의하지 않아도 XMo(상호작용항)이 유의하면 조절효과가 있는 것입니다.
3. 올려진 결과만으로 본다면
3-1. 조절변수가 높아질수록 X 가 Y 에 미치는 음의 영향이 강해진다.
3-2. 조절변수가 낮아질수록 X 가 Y 에 유의한 영향을 주지 않는다.
3-3. 조절변수가 M+SD 지점 이상에서는 X 가 Y 에 미치는 음의 영향이 강해진다.
3-4. 조절변수가 M, M-SD 지점에서는 X 가 Y 에 유의한 영향을 주지 않는다.
의 정보가 있습니다.
좀 더 자세한 것은 Johnson-Neyman 의 결과를 봐야 합니다.
4. Johnson-Neyman 결과의 일부인데요.
이 결과를 보면 일단 평균중심화해서 분석을 했네요.
M-SD = -.736
M+SD = .736
이었는데, -.776 (M-SD 조다 더 낮은 지점), 726(M+SD 보다 조금 낮은 지점)에서 X 가 Y 에 미치는 영향이 유의하게 나왔네요. 즉,
조절변수가 -.776 이하에서는 X 가 Y 가 양의 영향(조절변수가 낮아질수록 양의 영향이 강해진다)
조절변수가 .726 이상에서는 X 가 Y 가 음의 영향(조절변수가 커질수록 음의 영향이 강해진다)
을 주는 것으로 나옵니다.
4-1. 평균중심화하지 않고 분석을 하면 좀 더 직관적일 것입니다.
예를 들어 평균이 3, 표준편차가 1 이라면
M-SD : 2(평균중심화의 -.736)
M+SD : 4(평균중심화의 .736)
이므로 -.776 은 대략 1.8 정도, .726 이라면 대략 3.95 정도 되겠네요. 즉,
조절변수가 1.8~3.95 사이에서는 X 는 Y 에 유의한 영향을 주지 않는다.
조절변수가 1.8 이하에서 작아질수록 X 는 Y 에 양의 영향이 커진다.
조절변수가 3.95 이상에서 커질수록 X 는 Y 에 음의 영향이 커진다.
정도가 될 것입니다.
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