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Process macro를 이용한 조절된 매개효과분석 (제2판)
이형권 | 신영사
43,240원 | 20240120 | 9788955018387
변수 간의 인과관계를 분석하기 위해 그동안 여러 가지 통계기법들이 개발되어 왔습니다. 초기 연구는 주로 두 변수, 즉 선행변수 X와 결과변수 Y 간의 관계에 대한 증거확보에 초점이 맞추어져 있었습니다. 하지만 연구영역이 확장되면서 관심의 초점이 두 변수 간 관계의 확인에서 이러한 관계가 작동하는 메커니즘(how) 그리고 두 변수 간 관계의 한계상황(조건부상황:when)을 규명하는 단계로 이동하고 있습니다. 이러한 어떻게(how)와 언제(when)의 문제를 해결하는 것은 연구 중인 현상의 심도 있는 이해를 도울 것입니다. 분석적으로 “어떻게”에 관한 문제는 과정분석(process analysis) 혹은 매개분석(mediation analysis)을 이용하여 접근하고 “언제”에 관한 문제는 조절분석(moderation analysis)을 통하여 해결합니다. 매개분석의 목적은 원인변수 X가 한 개 이상의 매개변수(M)를 통하여 결과변수 Y에 영향을 주는 정도를 분석하는 것이고, 조절분석은 X가 Y에 미치는 영향의 크기와 부호가 특정한 방식으로 조절변수에 의존하는지(조절변수와 상호작용하는지)를 분석하는 것입니다. 최근 들어 연구방법론 학자들은 “어떻게”에 관한 문제만 다루거나 “언제”의 문제만 다루는 것은 불완전하다는 데에 인식을 같이하고 있습니다. 이러한 견해는 매개분석과 조절분석을 통합하여 메커니즘(매개과정)의 조건부상황(contingencies of mechanism)을 설정하는 것인데, 이는 “어떻게가 언제 발생하는가(when of the how)”의 문제로 귀결됩니다. “어떻게”와 “언제”를 결합한 분석을 Hayes는 조건부과정분석(conditional process analysis)이라고 명명하였는데, 이러한 분석이 바로 조절된 매개분석(moderated mediation analysis)입니다. 이러한 분석과 관련하여 Hayes는 “모든 효과는 무언가에 의하여 매개된다(All effects are mediated by something)” 그리고 “모든 효과는 무언가에 의하여 조절된다(All effects are moderated by something)”라고 주장하였습니다. 첫 번째 주장은 X가 Y에 미치는 영향에 매개변수(들)를 도입할 필요가 있다는 의미이고, 두 번째 주장은 X→M→Y의 매개과정에 조절변수(들)를 도입하여 조절된 매개분석을 실행할 필요성이 있다는 내용을 말한 것입니다. 본서는 Hayes(2013, 2018, 2022)의 저서(Introduction to Mediation, Moderation and Conditional Process Analysis)를 중심으로 하고 필자가 추가한 설명내용을 담고 있습니다. 특히 최근에 Hayes(2022)는 매개분석과 조절분석 및 조건부과정분석에 대한 개정판(제3판)을 출간하였습니다. 본서도 이러한 Hayes의 제3판의 개정내용을 모두 반영하여 집필되었습니다. 다만 Hayes의 제3판에는 R을 이용한 PROCESS command(PROCESS for R)를 추가하였는데, 본서는 R을 다루지 않고 SPSS만을 이용하기 때문에 이러한 R code는 생략하였습니다. 본서의 내용은 앞부분에서 매개분석을 다루고 다음으로 조절분석을 다루며 마지막으로 이들 매개분석과 조절분석을 결합한 조절된 매개분석(조건부과정분석)을 다루고 있습니다. Hayes(2013, 2018, 2022)의 저서에서는 조절변수가 하나인 두 개의 조절된 매개모형(PROCESS models 8 and 14)만 다루고 있지만 본서에서는 이와 더불어 조절변수가 하나인 또 다른 조절된 매개모형 및 조절변수가 두 개인 조절된 매개모형 그리고 다중매개모형과 조절모형을 결합한 조절된 매개모형도 소개하고 있습니다. 특히 조절변수가 두 개인 모형들 중에서 조절된 조절된 매개모형(moderated moderated mediation model)은 가장 복잡한 조절된 매개모형으로 미개척분야에 속하는 연구영역입니다. 본서에서 다루는 PROCESS macro는 회귀분석에 기초한 방법입니다. 또한 잠재변수(요인)를 구성하고 있는 지표변수들을 평균하여 하나의 값을 해당 변숫 값으로 결정하여 분석하는 방법입니다. 만일 잠재변수와 지표변수들을 모두 이용하는 경우에는 구조방정식 모델링(SEM) 방법 중에서 Mplus를 이용하여 분석할 것을 권장합니다. 특히 잠재변수와 지표변수를 모두 도입하여 조절분석 혹은 조절된 매개분석을 실행하는 경우에는 Mplus가 매우 유용하고 강력한 소프트웨어입니다. Hayes와 그의 동료들이 2007년에 조절된 매개분석을 분석하기 위한 MODMED macro를 설명한 논문을 발표한 이후로 최근 10여 년 동안 조절된 매개분석에 관한 연구가 국내와 해외에서 폭발적으로 증가하고 있습니다. 우리나라도 2008년 이후로 조절된 매개분석에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 차원에서 본서가 연구자들의 조절된 매개분석의 올바른 이해에 도움이 되기를 기원합니다.
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