조절된 매개효과 검증 질문드립니다(7번 모형)
안녕하세요 현재 논문을 준비 중인 대학원생입니다
논문에 대한 데이터를 수집하고 Process Macro 7번 모형으로 조절된 매개효과 검증을 하려고 하는 중입니다.
분석결과에서 독립변인(a)과 매개변인(b)에 대한 조절변인(d)의 조절효과가 유의하지 않았으나 조절효과가 유의하지 않아도 조절된 매개지수가 유의하면 조절된 매개효과가 있다고 하기에 분석을 해보려고 합니다.
보통은 조절 효과가 유의하고 조절효과를 바탕으로 조절된 매개효과에 대해 언급을 하는데, 이 처럼 조절 효과의 상호작용항이 유의하지 않을 때,
조절변인에 의해 매개변인이 종속변인에 주는 영향이 어떠한지를 무엇을 통해 이야기할 수 있는지 질문 드립니다.
1. 현재 b에 대한 d의 효과(-.370)를 바탕으로 조절변인이 높아질수록 매개효과가 약해진다고 보고하며, d의 간접효과는 d의 수준이 높아질수록 증가한다고 작성해야 하는지(d Effect BootSE BootLLCI BootULCI를 바탕으로 하여 작성) 고민 중인데, 이게 맞는지
2. 아니라면 무엇을 통해 어떻게 해석하는 것이 맞는지 질문드립니다.
Model : 7
Y : c
X : a
M : b
W : d
**************************************************************************
OUTCOME VARIABLE:
b
Model Summary
R R-sq MSE F df1 df2 p
.663 .439 .238 99.789 3.000 382.000 .000
Model
coeff se t p LLCI ULCI
constant .780 .585 1.333 .183 -.370 1.929
a .313 .187 1.668 .096 -.056 .681
d -.370 .140 -2.639 .009 -.645 -.094
Int_1 .077 .046 1.691 .092 -.013 .166
Product terms key:
Int_1 : a x d
Test(s) of highest order unconditional interaction(s):
R-sq F df1 df2 p
X*W .004 2.861 1.000 382.000 .092
———-
Focal predict: a (X)
Mod var: d (W)
Data for visualizing the conditional effect of the focal predictor:
Paste text below into a SPSS syntax window and execute to produce plot.
DATA LIST FREE/
a d b .
BEGIN DATA.
2.286 3.013 .910
2.909 3.013 1.250
3.533 3.013 1.589
2.286 3.806 .757
2.909 3.806 1.134
3.533 3.806 1.512
2.286 4.598 .603
2.909 4.598 1.019
3.533 4.598 1.434
END DATA.
GRAPH/SCATTERPLOT=
a WITH b BY d .
**************************************************************************
OUTCOME VARIABLE:
c
Model Summary
R R-sq MSE F df1 df2 p
.515 .265 .239 69.081 2.000 383.000 .000
Model
coeff se t p LLCI ULCI
constant 1.091 .126 8.689 .000 .844 1.337
a .346 .052 6.671 .000 .244 .448
b .159 .050 3.186 .002 .061 .257
****************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y *****************
Direct effect of X on Y
Effect se t p LLCI ULCI
.346 .052 6.671 .000 .244 .448
Conditional indirect effects of X on Y:
INDIRECT EFFECT:
a -> b -> c
d Effect BootSE BootLLCI BootULCI
3.013 .087 .032 .024 .151
3.806 .096 .036 .026 .167
4.598 .106 .040 .029 .185
Index of moderated mediation:
Index BootSE BootLLCI BootULCI
d .012 .008 .001 .031
Existing replies
이일현 (2020-10-23 17:50:40)
Model 7 의 조절된 매개효과에서는 다음의 3 가지를 생각해야 합니다.
1. X –> M 의 영향을 W 가 조절하는가?
2. X –> Y 의 영향을 M 이 매개하는가?
이때 1,2 는 유의하지 않아도 무방합니다.
조절된 매개효과이 핵심적인 사항은
3. X –> Y 의 영향을 M 이 매개하는데 그 매개효과를 W 가 조절하는가?
즉 조절변수 W 가 X –> M –> Y 의 매개효과를 조절하는가? 입니다.
따라서 이결과에서 가장 중요한 부분은
Index of moderated mediation:
Index BootSE BootLLCI BootULCI
d .012 .008 .001 .031
이 부분입니다.
이것이 바로 X –> M –> Y 의 매개효과를 W 가 조절한다는 것입니다.
조절된 매개효과는
d Effect BootSE BootLLCI BootULCI
3.013 .087 .032 .024 .151
3.806 .096 .036 .026 .167
4.598 .106 .040 .029 .185
입니다. d 3.013 은 조절변수가 낮은집단, d 4.598 은 높은 집단입니다.
X –> M –> Y 는 이 연구에서 (a–>b–>c) 이므로 a 가 c 에 미치는 영향을 b 가 매개한다.
a 가 높아지면 b 가 높아져서 c 높아진다.
여기에서 조절변수가 높을수록 그 매개효과가 강해진다는 것을 의미합니다.
이일현 (2020-10-23 17:55:43)
결과만 보면 Model 7 의 아주 좋은 예제입니다.
혹시 각 변수명을 알 수 있을까요?
eary (2020-10-23 18:39:13)
모형만 놓고 보면 적절하게 나온 거였군요. 근데 가설로 세운 부분은 조절 변인이 높아질 수록 매개효과가 약해진다는 것으로 세웠는데, 이런 결과가 나오니 참 난감하네요
상관관계에서도 조절변인이 독립변인, 매개변인과 부적 상관이 나왔어서 더 당황스럽습니다. 이 경우는 조절변인과의 부적상관을 무시하고 매개효과를 강하게 할 만한 다른 요인이 조절변인 안에 있는 것으로 이해해도 될까요?
eary (2020-10-23 18:39:50)
a – 내현적 자기애
b – 우울
c – SNS중독경향성
d – 영성
입니다
이일현 (2020-10-23 18:52:57)
우울과 영성은 음(부적)의 상관이 나오는 것은 타당해 보입니다.
자기애가 우울에 미치는 영향에 대한 조절효과 부분을 살펴보면
자기애가 높을수록 우울이 높아지는데,
영성이 높은 집단은 처음부터 낮은 집단보다 동일한 자기애에서도 우울이 낮은 것을 확인할 수 있습니다. (비록 유의하지는 않지만)
따라서 이 결과와 결부해서 생각을 해 보면
영성이 높은 집단이 낮은 집단보다 자기애가 우울을 매개하여 중독에 미치는 영향이 높죠.
하지만 한 가지 더 생각해 줘야 할 것은 애초에 영성이 높은 집단이 낮은 집단보다 우울이 낮다는 것입니다.
즉, 영성이 높은 집단은 낮은 집단보다 우울과 중독이 낮은데, 자기애가 중독에 미치는 영향에서 우울의 매개효과가 더 강하게 작용한다는 것입니다.
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