매개된 조절효과 성별 비교 (독립변수 2개)
교수님~ 안녕하세요. 교수님의 책과 강의를 보고 들으면서 통계를 하나씩 하고 있는 학생입니다.
제가 설문조사를 한 후 독립변수 2개(x1, x2) 매개변수 1개(me), 조절변수 1개(mo), 종속변수1개로 (y) 매개된 조절효과를 분석하고 있습니다.
그런데 processmacro로는 조절효과가 유의하지 않은데, jamovi와 spss로는 조절효과에 대해 유의한 결과가 나왔습니다.
그래서 교수님의 회귀분석 책을 보면서 매개된 조절효과(모형 15)를 각 단계별로 실시하고 있습니다.
독립변수가 2개의 경우 매개된 조절효과는
1단계 x1, x2, mo, x1mo, x2mo-> y
2단계 x1, x2, mo, x1mo, x2mo->me
3단계 x1, x2, me, mo, x1mo, x2mo, xemo->y
를 각 단계별로 개별적으로 spss 회귀분석을 하면 되는 건가요?
독립변수가 2개일 경우의 모형식이 궁금합니다. (상호작용항은 평균중심화하여 직접 만들었습니다.)
그리고 이것을 다시 성별로 나눠서 남성의 매개된 조절효과, 여성의 매개된 조절효과를 비교하라시는데, 담당교수님께서 참고로 주신 자료는 매개효과를 다중집단분석한 것입니다. .
제가 통계초보라서 amos 등 구조방정식 모형을 통해 조절효과의 다중집단비교는 어려워서, jamovi로 하다가 포기를 했습니다.
다른 연구들을 보니 성별 비교 등의 경우 데이타를 남성데이타와 여성데이타를 나눠서(spss splite file 기능 활용) 각기 회귀분석한 후 단순비교하기도 하더라구요. 이렇게 해도 될까요? 그리고 두 변수간 유의성을 비교하려면 z검정을 하면 된다고 하는데... 이런 식으로 회귀분석하면 되는지요?
매개된 조절효과의 경우 성별 비교 등을 쉽고 간편하게 할 수 있는 방법이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다.^^
댓글
이일현 (2025-11-01 10:51:56)
제 책에 소개된 방법은 Muller 의 방법입니다.
이 방법에서는 조절된 매개와 매개된 조절이 별개로 되어 있습니다.
이후 나온 Hayes 등 에서는 두 개 모형은 통계학적으로 동일한 모형이라는 것이 증명되었고 지금은 모두 "조절된 매개"로 통일해서 부릅니다.
지금과 같은 경우(x1, x2, me, mo, y)는 process macro 4.* 버전에서는 "명령어"를 이용해서 옵션에 /seed= ****, 5.* 버전에서는 메뉴상에서 seed 를 지정해서 분석하면 됩니다.
독립변수가 2개 이므로 x1 의 효과를 볼 때는 x2 를 공변량에 넣고, x2 의 효과를 볼 때는 x1 을 공변량에 넣고 분석합니다.
그리고 bootstrap 의 sample 을 고정하기 위해서 seed 넘버를 동일하게 고정해서 분석하면 됩니다.
process macro, spss, jamovi 등 어떤 프로그램을 사용하던 동일 조건으로 분석을 하게 되면 조절효과는 동일한 p-value 가 나와야 합니다.
남성과 여성의 모형 간 차이를 본다면 회귀분석에서는 조절변수가 2개(mo, sex)로 설정해서 분석해야 합니다.
구조방정식으로 분석한다면 다집단분석으로 가능합니다.
하지만 구조방정식으로 하는 경우에는 모형적합도 등을 먼저 확인해야 합니다.
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