조절된 조절(process macro model 3) 관련 질문입니다.
안녕하십니까? SPSS process macro model 3을 사용해서 살펴본 조절된 조절효과 결과와 관련해서 의문이 생겨 여쭤봅니다.
제가 제 2의 조절변인을 성별로 설정하여 조절된 조절을 하였습니다.
이때 이원상호작용은 아무것도 유의하지 않았지만 삼원상호작용의 p값이 .0050으로 유의한 것으로 나타났고, Test of conditional X*W interaction at value(s) of Z에서 여성의 경우에서만 p값이 .0185로 유의한 것으로 나왔습니다.
그런데 Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)에서 '제 1 조절변인이 평균-1sd이면서 남자일 때'와 '제 1 조절변인이 평균 +1sd이면서 여자일 때' 두 경우의 p값이 유의한 것으로 나왔습니다.
Test of conditional X*W interaction at value(s) of Z:
성별 Effect F df1 df2 p
.0000 .1898 2.5682 1.0000 198.0000 .1106
1.0000 -.3062 5.6387 1.0000 198.0000 .0185
Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s):
W 성별 Effect se t p LLCI ULCI
-.6444 .0000 -.2611 .1235 -2.1136 .0358 -.5047 -.0175
-.6444 1.0000 .0897 .1272 .7052 .4815 -.1612 .3406
.0223 .0000 -.1346 .0840 -1.6035 .1104 -.3002 .0309
.0223 1.0000 -.1144 .0938 -1.2190 .2243 -.2995 .0707
.5778 .0000 -.0292 .0986 -.2961 .7674 -.2236 .1652
.5778 1.0000 -.2845 .1181 -2.4093 .0169 -.5174 -.0516
이 결과와 관련해서 여쭤보려 합니다.
이러한 경우 Test of conditional X*W interaction at value(s) of Z에서 여자만 유의한 것으로 나타났으므로 Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)에서 유의한 여성에 대해서만 논의를 하면 되는 것일까요? 아니면 남자가 유의한 경우도 설명을 해야하는 것일까요?
그리고 여성의 경우에도 하나의 경우에서만 유의한 것으로 나타났는데 이게 삼원상호작용이 나타났다고 할 수 있을까요?
마지막으로 조절된 조절 모형은 Johnson-Neyman으로 살펴볼 수 없는건가요?
댓글
이일현 (2025-09-29 13:59:51)
1. 범주형 조절변수의 경우 조절된 조절효과가 유의하다는 것은 조절효과가 집단에 따라 다르다는 것입니다.
즉, 연속형 조절변수(W)를 생각하면
X --> Y 에 미치는 영향을 W 가 조절하는데, 이 조절효과가 남자와 여자 간에 서로 차이가 있다라는 것이죠.
지금 결과를 보면(Test of conditional X*W interaction at value(s) of Z:)
남자 : X --> Y 에 대한 W 의 조절효과가 유의하지 않음. (B=.1898)
여자 : X --> Y 에 대한 W 의 조절효과가 유의함 (B=-.3062)
2개의 조절효과(.1898 vs -.3062)가 서로 유의한 차이가 있다라는 것입니다.
그런데 남자는 조절효과가 유의하지 않고, 여자는 조절효과가 유의하게 나온 것이 하나의 결과가 더 있는 것이죠.
2. 조금 헷갈려 하는 것이
Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s):
이 부분 때문일 것입니다.
남자와 여자를 각각 분리해서 결과를 보면 아래와 같죠.
남자:
W 성별 Effect se t p LLCI ULCI
-.6444 .0000 -.2611 .1235 -2.1136 .0358 -.5047 -.0175
.0223 .0000 -.1346 .0840 -1.6035 .1104 -.3002 .0309
.5778 .0000 -.0292 .0986 -.2961 .7674 -.2236 .1652
여자:
W 성별 Effect se t p LLCI ULCI
-.6444 1.0000 .0897 .1272 .7052 .4815 -.1612 .3406
.0223 1.0000 -.1144 .0938 -1.2190 .2243 -.2995 .0707
.5778 1.0000 -.2845 .1181 -2.4093 .0169 -.5174 -.0516
남자의 경우를 보면 조절변수가 커질수록 X 가 Y 에 미치는 음의 효과가 감소합니다.
이에 반해
여자의 경우를 보면 조절변수가 커질수록 X 가 Y 에 미치는 음의 효과가 증가합니다.
즉, X --> Y 에 미치는 효과가 남자와 여자 간에 서로 다른 패턴을 보이는 것을 알 수 있습니다.
3. 조절변수 2개가 모두 연속형 조절변수인 경우에는 Johnson-Neyman 의 결과를 볼 수 있습니다.
하지만 범주형 변수인 경우에는 의미가 없으며, 결과도 나오지 않습니다.
마곰지 (2025-09-29 14:56:06)
교수님, 답변 정말 감사드립니다.
교수님께서 주신 답변을 읽고 '삼원상호작용이 유의했으므로 w의 조절효과가 성별에 따라 유의한 차이가 있는 것을 의미하고, 성별 중 여자의 경우에만 조절효과가 유의하다.'라고 이해했습니다.
질문 1) 그렇다면 성별에 따른 차이가 있는 와중에 여자의 경우만 w의 조절효과가 유의하므로(test of conditional X*Y interaction at value(s) of Z가 여자의 경우에만 유의하므로) conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)의 결과들 중 '여자의 높은 수준의 W'에 대해서만 해석을 하면 되는 것일까요? 아님 성별에 따라 유의한 차이가 있으므로 남성에서 유의하게 나타난 '남성의 w수준이 낮은 경우'에 대해서도 해석을 해야하는 것일까요?
즉, 삼원상호작용효과가 유의할 경우 Test of conditional X*W interaction at value(s) of Z에서 유의하게 나온 집단 중 Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)에서도 유의한 결과에 대해서만 해석을 하면 되는 것인지, 아니면 Test of conditional X*W interaction at value(s) of Z에서는 유의하지 않고 Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)에서만 유의했더라도 해석을 해야하는 것인지 궁금합니다.
그리고 교수님께서 '남자의 경우 조절변수가 커질수록 X가 Y에 미치는 음의 효과는 감소하고, 여자의 경우에는 증가한다'고 알려주셨습니다. 저는 conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)에서의 p값이 유의하지 않으면 의미 있는 결과가 아니니 p값이 유의한 조절변수 수준의 효과만을 봐야하는 것인줄 알았습니다.
질문 2) 혹시 p값이 유의하지 않더라도 삼원상호작용의 효과가 유의하다고 나타났다면 모든 결과를 패턴을 해석하는데 사용해도 되는 것인가요?
모르는 것이 많아 여러가지를 여쭙게 되었습니다. 바쁘신 와중에 시간 내어 읽어주셔서 감사합니다.
이일현 (2025-09-29 15:04:17)
1. 남자의 조절효과는 유의하지 않게 나타났습니다.
여기에서 착각할 수 있는 것은 남자의 조절효과가 유의하지 않았다는 것이지, 남자의 X --> Y 의 효과가 유의하지 않다라는 것은 아닙니다.
남자:
W 성별 Effect se t p LLCI ULCI
-.6444 .0000 -.2611 .1235 -2.1136 .0358 -.5047 -.0175
.0223 .0000 -.1346 .0840 -1.6035 .1104 -.3002 .0309
.5778 .0000 -.0292 .0986 -.2961 .7674 -.2236 .1652
조절변수가 M-SD 경우에는 95% CI(-.5047 ~ -.0175) 로 유의하게 나옵니다.
그런데, M 일 때와 M+SD 일 때는 유의하지 않죠.
위 결과를 보면 조절변수가 M-SD 이하인 경우에는 X --> Y 에 미치는 음의 효과는 유의할 것입니다.
그리고 어느 특정 지점 이상에서부터는 X --> Y 가 유의하지 않게 나올 것이라는 것을 알 수 있습니다.
즉, 조절효과가 유의하지 않다고 해서 X --> Y 가 유의하지 않다는 것이 아닙니다 .
그럼 조절효과가 유의하지 않다는 것은 무엇을 의미하는가?
조절변수가 M-SD(W=-0.444) 일 때 X --> Y 의 효과(B=-.2611)
조절변수가 M(W=0.0223) 일 때 X --> Y 의 효과(B=-.1346)
조절변수가 M+SD(W=0.5778) 일 때 X --> Y 의 효과(B=-.0292)
3 개만 생각해 보면 B 값 3개(-.2611/-.1346/-.0292) 이 3 개의 B 값 간에는 유의한 차이가 없다는 것입니다.
마치 t-test, ANOVA 처럼 2개의 평균값(회귀분석에서는 B값), 3개의 평균값(3개의 B값) 간에는 유의한 차이가 없다라는 것이죠.
지금은 조절변수 W 가 연속형 변수이므로 조절변수의 모든 값에서 X --> Y 의 모든 B 값이 유의한 차이가 없다라는 것입니다.
이일현 (2025-09-29 15:06:11)
2. 남자의 조절효과는 유의하지 않고, 여자에서는 조절효과가 유의하게 나타났으며, 성별의 조절된 조절효과가 있다라는 것은
X --> Y 에 미치는 W 의 조절효과가 남자와 여자는 다르다는 것입니다.
따라서 남자, 여자 각각에서 어떻게 조절효과가 있으며, 그 차이가 어떻게 나오는지를 설명해야 합니다.
단순히 여자에서만 조절효과가 유의했기 때문에 여자에서 X --> Y 의 조절효과가 어떤지를 설명하는 것은 층화분석입니다.
즉 여자만 분석에서 여자 내에서 조절효과가 이렇게 나왔다는 것이지, 남자의 조절효과와 비교하는 것이 아닌 것이죠.
마곰지 (2025-09-29 16:45:14)
교수님 알려주셔서 감사합니다. 그럼 혹시 다음과 같이 이해하면 되는 걸까요?
1. 삼원상호작용이 유의하다.
: X가 Y에 미치는 영향을 W가 조절하는데 이는 성별에 따라 W의 조절효과가 다르다.
2. Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)의 결과
: 남성의 경우 X가 높을수록 Y가 감소하는데 W가 M-1SD일 경우 W가 유의한 영향을 미치지만 M-1SD와 M 사이 어느 특정 값 이상부터는 유의한 영향을 미치지 않는다.
: 여성의 경우도 X가 높을수록 Y가 감소하는데 W가 M+1SD일 경우 W효과가 유의하지만 M+1SD와 M사이의 특정 값 이하에서부터는 유의한 영향을 미치지 않는다.
3. Test of conditional X*W interaction at value(s) of Z의 결과
: 남성의 경우 유의하지 않았으므로 W의 수준에 따른 차이가 유의하지 않다. 즉, 남성의 경우 X가 증가할수록 Y가 감소할 때 W의 조절효과는 유의하지 않다.
: 여성의 경우 유의했으므로 W의 어느 수준부터의 효과 차이가 유의하다. 즉, 여성의 경우 W가 특정 값 이상일때는 X가 증가할 수록 Y가 보다 가파르게 감소한다.
이일현 (2025-09-30 09:58:43)
예.
마곰지 (2025-09-30 10:56:39)
알려주셔서 감사합니다.
마곰지 (2025-12-01 17:19:59)
교수님, 안녕하십니까? 다시 궁금한 점이 생겨 이렇게 또 찾아오게 되었습니다.
제가 여기에 언급하지 않았는데, 남자와 여자 각각 선형회귀분석을 진행하였고 남자의 선형회귀분석 결과 X가 Y에 유의한 부적 영향을 가지는 것을 나타났습니다.
조절된 조절효과 분석 결과 남자의 조절변인 수준에 따른 차이가 없는 것으로 나타났는데, 그럼 이때 남자의 경우 조절변인의 수준에 따라 X가 Y에 미치는 영향의 차이가 없는 것으로 나타났다. 라는 해석이면 충분한 것일까요? 아니면 남자의 조절변수가 낮은 경우 유의한 결과에 대한 해석을 따로 해야하는 것일까요?
이일현 (2025-12-02 10:52:14)
각각 분석했을 때와 조절효과로 분석했을 때는 결과가 다릅니다.
각각 분석하는 경우는 층화 분석으로 그 이유가 있어야 합니다.
특별한 이유가 없다면 조절효과의 결과만으로 해석을 하면 됩니다.
유의하지 않게 나타났으면 조절효과가 없다라고 해석하면 됩니다.
마곰지 (2025-12-02 15:47:26)
바쁘신 와중에 읽어주셔서 감사합니다.
그렇다면 남여를 구분하지 않은 상태에서 독립변인이 종속변인에 미치는 영향을 살펴본 선형회귀분석 결과가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 이후 조절된 조절에서 남성의 조절효과가 유의하지 않은 것으로 나타났다면 '남성은 조절변인의 조절효과 없이 독립변인이 종속변인에 유의한 영향을 미친다.'라고만 해석하면 되는 것일까요? 남자의 조절변인 수준에 따라 독립변인이 종속변인에 미치는 영향(‘Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s)’ 결과)에 대해 제시하거나 설명은 하지 않아도 되는 것인가요?
이일현 (2025-12-03 10:28:32)
예. 지금 내용만으로 볼 때는 맞습니다.
마곰지 (2025-12-03 10:57:50)
교수님 정말 감사합니다.
처음 질문 드렸을 때와 달리 날이 많이 추워졌습니다.
추위 조심하시고 항상 건강하십시오.
다시 한 번 가르쳐주셔서 감사드립니다.
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