매개효과와 조절효과의 차이점이 궁금해!

“독립변수(X)가 종속변수(Y)에 영향을 미친다.”

 

우리는 통계 분석에서 이런 인과관계를 자주 봅니다. 그런데 실제로는 단순한 영향만 있는 게 아니라, 그 영향이 ‘어떻게’ 전달되는지, 또는 ‘어떤 조건에서’ 달라지는지도 매우 중요해요. 

 

바로 이걸 설명하는 개념이 매개효과와 조절효과랍니다!

 

매개효과(Mediation Effect)는 독립변수가 종속변수에 영향을 미칠 때, 그 영향이 제3의 변수(매개변수)를 통해 간접적으로 전달되는 현상을 의미해요.

 

“독립변수(X)가 종속변수(Y)에 영향을 미치는데, 그 사이에 매개변수(M)가 작동한다.”

매개효과는 영향이 전달되는 과정에 주목합니다. 독립변수(X)가 종속변수(Y)에 직접 영향을 미치기도 하지만, 그 사이에 매개변수(M)가 개입되어 간접적인 경로로도 영향을 미친다는 것이죠. 이 과정에서 매개효과가 클수록 독립변수가 종속변수에 미치는 직접효과는 상대적으로 감소할 수 있어요.

 

조절효과(Moderation Effect)는 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 크기나 방향이 제3의 변수(조절변수)에 따라 달라지는 현상을 의미합니다.

 

“독립변수(X)가 종속변수(Y)에 영향을 미치긴 하지만, 그 강도는 조절변수(W)에 따라 다르다.”

즉, 조절효과는 관계의 조건을 설명해요. 독립변수(X)와 종속변수(Y) 사이의 관계가 조절변수(W)에 따라 달라진다는 것이 핵심이에요. 독립변수와 종속변수 간 관계가 어떤 조건에서 더 강화되거나 약해지는지를 설명하죠. 조절변수(W)는 독립변수(X)와 종속변수(Y) 간의 관계의 강도나 방향을 변화시켜요.

매개효과와 조절효과의 차이가 이해되셨다면 좋겠네요!

매개효과에 대해서 더 자세히 알고싶어

 

지금부터 소개할게요! 앞서 말했듯이, 매개효과는 독립변수(X)가 종속변수(Y)에 영향을 미칠 때, 제3의 변수인 매개변수(M)를 통해 간접적으로 전달되는 과정을 의미해요.