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이일현 (2024-12-12 10:53:53)

1. 선택입니다. 

엄격하게 통제하고자 한다면, 독립, 매개, 조절, 종속변수에 하나라도 유의하면 통제합니다.

러프하게 통제하고자 한다면(이게 보통 일반적) 종속변수에 유의한 변수만 통제합니다.

2. 상관분석에서는 양(+) 으로 유의하게 나왔는데, 회귀분석이나 process macro 에서 음(-) 으로 나왔다는 것이죠?

그런데 지금 결과를 보면 

                  coeff         se          t            p        LLCI       ULCI

enviro        -.021       .064      -.331       .741      -.148       .105

음(-)으로 나왔지만 유의하지 않습니다. 

유의하지 않은 경우 부호는 의미가 없습니다. 

3. Model 1 에서는 

X --> Y 

Model 15 에서는 

X, M --> Y 

로 분석하는 것이기 때문에 조절효과 역시 

           Model 1                    Model 15

   X, W, XW ---> Y        X, M, W, XW, MW ---> Y        

의 조절효과를 보고 있습니다. 

즉, Model 1 에서는 1개의 조절효과를 Model 15 에서는 2개의 조절효과를 보는 것이기 때문에 Model 15 에서 조절효과는 Model 1 의 조절효과와 다를 수 있습니다.

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이일현 (2024-12-12 11:04:24)

4. 조절효과는 Johnson-Neyman 그래프로 확인할 수 있습니다. 

아래의 결과로 조절효과 그래프를 그릴 수 있습니다. 

          :                                                                                    

조절효과 부분을 보면 B=-.276 으로 음수입니다. 

여기에서 많은 분들이 혼동하는 곳입니다. 

조절효과가 음수(-)가 나왔다고 해서 음의 영향을 준다는 것이 아닙니다. 

조절변수인 enviro 의 값은 -1.136, -1.007, ..., 1.321, 1,450 으로 점점 커질 때 조절효과인 B 값은

.681, .645, ..., .002, -.033 으로 점점 작아집니다. 

조절효과가 음주가 나왔다는 것은 조절변수(W)가 커질수록 독립변수(X)가 종속변수에 미치는 양(+)의 영향이 점점 감소하는 것을 의미합니다. 

즉, 환경의 정도(W)가 커질수록 환경에 따른 의사소통(X)이 인간중심(Y)에 미치는 양의 영향력이 감소한다. 

.761       .157       .080      1.972       .050       .000       .314

조절변수는 -1.136 에서 .761 까지는 독립변수가 종속변수에 유의한 양의 영향을 준다.

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이일현 (2024-12-12 11:07:58)

5. 조절된 매개효과의 Johnson-Neyman 결과는 model number 에서는 지원하지 않습니다.

process macro 를 명령어를 이용해서 결과를 만들어야 합니다. 

위와 같은 모형은 "사용자 정의 모델" 로서 연구자가 명령어를 이용해서 모델을 설정해서 분석을 해야 합니다. 

process macro 서적(Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: A Regression-Based Approach (Methodology in the Social Sciences Series): 9781462549030: Medicine & Health Science Books @ Amazon.com) 을 보면 방법론이 설명되어 있습니다. 

또는 저희 강좌(교육 - [동영상 강좌] 30. Process Macro - 사용자 정의 모델 (statedu.com))에서 이 강좌를 공부하는 것도 방법입니다.

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김간호 (2024-12-13 05:42:30)

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김간호 (2024-12-13 14:49:01)

교수님 모든 질문에 정성스럽게 답변해주셔서 감사합니다.

제가 설정한 가설대로 분석을 진행하게되면
매개효과(model 4), 조절효과(model 1), 조절된 매개효과
순으로 Process macro를 돌리게 됩니다.

그런데 조절효과 가설검증을 위해 model 1으로 X->Y, M->Y를 2번 분석 시

모두 조절효과는 통계적으로 유의미 하지 않다고 나옵니다.

1) 그렇다면 조절효과가 model 15가 아닌 model 14가 모형에 적합한건지요?
-> 그러나 model 14는 조절된 매개효과가 없다고 나옵니다(아래 댓글에 결과 첨부).

2) model 15는 본문에서의 같이 조절된 매개효과가 있다고 나옵니다.
-> 조절효과는 없어도 조절된 매개는 있을 수 있으니
-> 그러면 model 15에 대해 기술하게되면
Int_1는 직접효과(X->Y)를 조절, Int_2는 간접효과(X->M->Y)를 조절하는 것으로 기술하면 될까요?

3) 조절된 매개효과 model을 최종 15번으로 선택했을 때,

조절효과가 M->Y에 있는지만 확인하고, X->Y의 조절효과는 model 15번으로 서술해도 될까요?

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