통계컬럼

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.

기존 StatEdu 통계이야기 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/259873