조절된 매개와 매개된 조절
조절된 매개와 매개된 조절에 관한 의견을 개진합니다. 건전한 토론의 장이 되기를 희망합니다.
1. 조절된 매개분석
조절된 매개분석은 독립변수(X)가 매개변수(M)를 경유하여 종속변수(Y)에 영향을 미치는 간접효과가 조절변수(W)의 값에 따라 다르게 나타나는지를 분석하는 것입니다. 즉, "X→M→Y"의 매개효과가 W에 의하여 조절되는지를 검정하는 것입니다.
2. 매개된 조절분석
매개된 조절은 X와 W의 상호작용이 M을 경유하여 Y에 영향을 주는지를 검정하는 것입니다. 즉, "XW→M→Y"의 과정을 분석하는 것입니다. 매개된 조절은 PROCESS model 8과 model12 그리고 model 58, 59 등에만 적용되는 것입니다. 이들 모형은 X가 M에 미치는 영향과 X가 Y에 미치는 영향을 동시에 조절하는 모형입니다. 매개된 조절은 이러한 가정이 반드시 필요합니다. 따라서 model 7, model 14 등을 검정하는 경우에 매개된 조절을 언급하면 잘못된 것입니다.
3. Muller et al.(2005)방법의 검토
Muller et al.(2005)의 방법은 기본적으로 PROCESS model 59를 가정하고 있습니다. 따라서 Muller et al.(2005)의 방법을 이용하여 model 8의 매개된 조절을 분석하는 것은 틀린 방법입니다. 왜냐하면 Y 회귀식이 서로 다르기 때문입니다. Y 회귀식이 달라지면 M이 Y에 영향을 주는 효과의 회귀계수(b)가 다르게 추정됩니다.
그리고 Muller et al.(2005)의 방법은 Baron & Kenny(1986)의 방법과 유사한 인과단계방법을 사용하기 때문에 model 59를 분석하는 경우에도 권장되지 않는 방법입니다. 즉, Muller et al.(2005)의 방법은 PROCESS macro의 개발 등으로 인하여 이제는 사용하지 않는 낙후된 방법입니다.
4. 매개된 조절의 비판
매개된 조절분석방법이 가장 많은 비판을 받는 것은 X와 W의 상호작용(XW)은 다른 변수에 영향을 미치는 원인변수로 사용할 수 없다는 점입니다. 이러한 비판은 통계방법론의 권위자인 Hayes(2018), Edwards(2009) 및 Kline(2016) 등이 모두 인정하는 사실입니다. 나아가 Hayes(2018)는 학술지에 매개된 조절연구가 발표되는 빈도는 이 방법의 적절성과는 아무런 관계가 없다고 혹평하고 있습니다. 따라서 연구자들은 더 이상 매개된 조절이라는 용어와 분석을 접고 조절된 매개로 전환하여 분석하는 것이 현명하다 할 것입니다.
5. PROCESS macro에서의 분석
PROCESS macro version 2 series에서는 model 8을 실행하면 두 가지의 결과를 보여 줍니다. 한 가지는 조절된 매개의 유의성을 검정하는 조절된 매개지수(index of moderated mediation)이고 다른 한 가지는 매개된 조절의 유의성을 검정하는 indirect effect of highest order product입니다. 그런데 이들은 항상 동일한 값으로 산출됩니다. 따라서 Muller et al.(2005)은 두 방법을 동일한 동전의 양면(flip sides of the same coin)이라고 부르고 있습니다. 즉, 두 검정방법은 동일한 현상을 다른 각도에서 본 것에 불과합니다. 하지만 version 3 series에서는 indirect effect of highest order product를 더 이상 보여주지 않습니다. 이러한 내용의 의미는 Hayes(2018)는 매개된 조절분석을 반대한다는 것입니다. 실제로 Hayes(2018)는 XW가 아무런 의미가 없고 따라서 매개된 조절도 의미가 없기 때문에 매개된 조절을 완전히 폐기처분해야 한다(abandoning mediated moderation entirely)고 주장하고 있습니다. 음미할만한 주장입니다.
학문을 탐구하는 분들에게 도움이 되기를 기원합니다.
댓글
이일현 (2020-04-19 13:23:24)
Hayes 의 Process Macro 가 나오기 전까지는 Muller(2005)의 매개된 조절(Mediated Moderation : MeMo)과 조절된 매개(Moderated Mediation : MoMe) 개념이 새롭게 나온 방법론으로 개념적으로 많이 사용되었으며, 연구되었습니다.
한동안 MeMo 와 MoMe 를 많이 헷갈려 하는 분들도 많았고 두 방법론에 대한 반대로 기술한 논문들도 많이 있었죠.
MeMo 와 MoMe 를 구분하는 가장 간단한 방법은
조절변수의 역할입니다.
Mo 가 X-->Y 를 조절하는 상태에서 매개효과인 X-->Me-->Y 에서 X-->Me / Me-->Y 두 곳의 어느 곳인가를 조절하면 매개된 조절(MeMo)이고, X-->Y 를 조절하지 않은 상태에서 X-->Me / Me-->Y 두 곳의 어느 곳인가를 조절하면 조절된 매개(MoMe)입니다.
하지만 그후 여러 연구들에서 Muller 의 방법에는 몇 가지 문제점이 발견되었으며, 최종적으로는 매개된 조절이 의미가 없다는 것이 밝혀지게 됩니다.
그래서 Hayes 의 Process Macro 3.* 버전부터는 더 이상 매개된 조절효과에 대한 언급은 없으며 현재는 모두 조절된 매개효과 통일되었습니다.
통계최고수 (2020-04-19 14:40:29)
이일현 교수님의 글 잘 읽어보았습니다. 이일현 교수님의 다음 statement에 대하여 저의 의견을 말씀드립니다.
"Mo 가 X-->Y 를 조절하는 상태에서 매개효과인 X-->Me-->Y 에서 X-->Me / Me-->Y 두 곳의 어느 곳인가를 조절하면 매개된 조절(MeMo)이고, X-->Y 를 조절하지 않은 상태에서 X-->Me / Me-->Y 두 곳의 어느 곳인가를 조절하면 조절된 매개(MoMe)입니다."
가장 기본적인 분석논리부터 살펴보겠습니다.
1. 단순매개분석
"X→Y"의 효과가 매개변수 M에 의하여 매개되는가?
2. 단순조절분석
"X→Y"의 효과가 조절변수 W에 의하여 조절되는가?
3. 조절된 매개분석(예: PROCESS macro model 7)
"X→M→Y"의 효과가 W에 의하여 조절되는가?
위의 세 부류에서 따옴표 안의 효과가 유의하지 않아도 해당분석을 실시할 수 있습니다. 특히 3.번은 Hayes의 초판(Hayes, 2013)에는 언급이 없다가 재판인 Hayes(2018)에 추가되었습니다. 즉, 비조건부 간접효과(단순매개효과)가 유의하지 않아도 조절된 매개분석을 실시할 수 있습니다. 이 내용은 많은 연구자들이 잘못 알고 있는 사항입니다. 이러한 내용은 통계방법론 분야에서 정설로 받아들이고 있습니다.
4. 매개된 조절분석
"XW→Y"가 M에 의하여 조절되는가?( XW→M→Y)
단순매개분석과 마찬가지로 매개된 조절에서도 따옴표안의 효과가 유의하지 않아도 분석할 수 있습니다. 즉, X와 W의 조절효과(XW)가 유의하지 않아도 매개된 조절을 분석할 수 있습니다. 논리는 위와 동일합니다. 더욱 중요한 사실은 매개된 조절을 분석하기 위해서는 모형과 회귀식에서 조절변수 W가 X→M경로와 X→Y경로를 동시에 조절한다는 것이 필요조건입니다.이러한 내용은 Hayes(2013, p. 436)가 매개된 조절의 결과물은 PROCESS models 8 and 12에서만 제시하고 있다는 내용과 상응하는 것입니다. 두 모형은 모두 W가 X→M경로와 X→Y경로를 동시에 조절하는 모형입니다. 이와 마찬가지로 매개된 조절의 공식적인(formal) 검정방법을 제안한 Morgan-Lopez & MacKinnon(2006)의 연구에서도 동일한 방법을 사용하고 있습니다.
5. 조절된 매개
다시 언급하지만 조절된 매개는 "X→M→Y"의 효과가 W에 의하여 조절되는지를 분석하는 것입니다. 따라서 W가 "X→Y"를 조절하지 않아야 한다는 전제조건은 불필요한 것입니다. 예를 들어 model 8은 W가 "X→Y"를 조절하는 모형이지만 model 7은 조절하지 않는 모형입니다. 하지만 이들은 모두 조절된 매개모형입니다. 즉, W가 "X→Y"를 조절하는 모형도 조절된 매개모형입니다. PROCESS model 59를 분석하는 연구인 Muller et al.(2005)의 p. 856에서 조절된 매개(매개된 조절 포함)의 성립요건을 인과돤계전략(causal steps strategy)방법에 의하여 기술하고 있는데 이러한 인과단계방법은 지금은 사용하지 않고 있습니다. 따라서 Muller et al.(2005)이 제안한 조절된 매개와 매개된 조절의 성립요건은 불필요하다고 할 것입니다.
이일현 (2020-04-19 16:11:07)
예. 맞는 말씀입니다.
제 댓글은 기존의 Muller 방법론에서의 설명을 위해서 쓴 글입니다.
현재의 연구 결과에서는 Hayes 의 조절된 매개효과로 이해하고 분석, 기술해야 합니다.
가장 간단히 매개효과나 조절효과 검정에서 Baron & Kenny 방법론에서 발전시킨 방법이 Muller 의 방법입니다.
하지만 Baron & Kenny 의 여러 가지 문제점이 나와서 그걸 보완안 것이 Sobel test 이고, 좀 더 발전한 기법이 Process macro 이듯이 Muller 의 여러 가지 문제점 등을 보완하고 발전한 방법이 조절된 매개효과이죠.
즉 현재 매개효과와 조절효과의 가장 안정적인 방법은 process macro 입니다.
다만 Q&A 게시판의 매개, 조절효과 등의 질문에는 질문한 내용에 한해서 답변을 달고 있는 것이죠.
이일현 (2020-04-21 13:12:16)
조절된 매개에 관련된 좋은 글이므로 "통계 강좌" 코너로 이동, 복사하겠습니다.
기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/259873
댓글
로그인 후 댓글을 남길 수 있습니다.