교수님 매개효과 관련하여 문의 드립니다.
지난번에 PROCESS macro model 4를 적용하여 매개효과를 보는 연구에 관련하여 문의드렸습니다.
추가적으로 여쭤보고 싶은 부분이 있어 글을 남깁니다.
독립변수 X (A,B,C)와 종속변수 Y의 관계에서 다중회귀 분석 시 독립변수 B는 유의하지 않은 것으로 나왔습니다.
제 연구 결과에서 위의 통계 결과와 같이 B가 유의미한 변수가 아니라는 전제조건일 때
문헌고찰을 바탕으로 독립변수 B가 매개효과가 있다는 가설을 세워서 매개효과를 보는 것이 통계학적으로 의미가 있을지 궁금합니다.
위의 가설에 따라 매개효과 분석을 실시한 결과
독립변수 A- 매개변수(독립변수B)-종속변수 Y 분석시 a와 c 경로는 유의하나 b경로는 유의하지 않은 것으로 나타났습니다.
또한 독립변수 C-매개변수(독립변수B)- 종속변수Y 분석시에는 a,b,c 경로가 모두 유의하게 나와 매개효과가 있는것으로 나타났습니다.
매개효과 분석 시 다중회귀 분석을 같이 살펴보지 않는 것 같지만 여러 방법의 통계를 돌려본 바 회귀분석에서 관련 요인이 아닌 변수를 매개변수로 설정하여 매개효과를 보는 것이 통계학적으로 타당한 방법인지 궁금합니다. 매개효과 분석 시 필요한 전제조건들이 있을까요?
조금 더 의미 있는 연구 결과를 제시하고자 교수님의 통계적인 견해를 듣고 싶어 글을 남깁니다.
좋은 답변 부탁드립니다.
감사합니다.
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이일현 (2025-09-17 15:39:06)
회귀분석이나 매개효과의 통계 분석 결과 유의하다고 해서 그 분석이 타당한 것은 아닙니다.
통계 분석은 연구 모형이나 가설에 맞는 분석을 선택하는 것입니다.
매개효과 분석 시 필요한 전제 조건은 연구모형 or 연구가설입니다.
선행 연구 등에서 모형이나 가설을 설정한 것이 타당하다면 매개효과 분석을 하는 것은 문제 없습니다.
Baron & Kenny 에서는 X --> Y, X --> M, M --> Y 가 유의해야 매개한다고 합니다.
하지만 이후 연구들에서 확인된 사실이지만 Sobel test 나 Bootstrap(process macro) 에서는 그러한 조건이 없습니다.
결과적으로 연구모형 or 연구가설 설정이 타당하다면 process macro 에서 간접효과가 있다라고 나오면 됩니다.
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