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[와이즈인컴퍼니 : 스터디 스토리] 제6호 : Process Macro Model 6에 대해서 알아보자

등록일

2025-08-14

조회수

지혜는 경험에서 나온다고 합니다. 와이즈인컴퍼니에선 좋은 경험이 될 수 있는 다양한 프로젝트 사례들을 주기적으로 보내드리고 있습니다. 받으시는 여러분의 사업과 업무에 지혜가 가득하길 바랍니다. 더 많은 솔루션을 원하신다면 와이즈인컴퍼니에 메일회신 또는 연락부탁드립니다.

스터디 스토리

2025년 8월 3주차

Process Macro model 6에 대해서 알아보자

지혜는 경험에서 나온다고 합니다.

와이즈인컴퍼니에선 연구 논문을 바탕으로 연구자분들이 참고하실 수 있는 자료를 주기적으로 보내드리고 있습니다. 받으시는 여러분의 업무와 연구에 지혜가 가득하길 바랍니다.

더 많은 솔루션을 원하신다면 와이즈인컴퍼니에 메일회신 또는 연락부탁드립니다.

오늘은 어떤걸 공부할거야?

오늘도 프로세스 매크로(PROCESS macro) 모델 6번을 알아볼거에요. 매개변수가 2개인 모델이고, 이중매개모형으로도 불리는 모델이랍니다.

모델 4번과 어떤 점이 다른거야?

지난 번에 소개드렸던 모델 4번을 기억하시나요? 모델 4번은 하나 이상의 매개변수를 설정하여 활용하는 방법이에요. 매개변수마다 각 경로의 간접효과를 검증하는 방법이기 때문에 매개변수가 영향관계가 없다고 봅니다.

반면, 모델 6번은 두 개의 매개변수를 설정하며, 매개변수간 영향관계가 있다고 보는 모델이라는 점에서 차이가 있어요.

[PROCESS macro 모델 6번]

연구모형을 설정하기 전에, 적절한 이론적 논의가 뒷받침되어야 한다는 점 명심하세요!

같이 분석해보자!

독립변수(X)가 종속변수(Y)에 미치는 영향을 매개변수1(M1), 매개변수2(M2)가 매개하고, 두 매개변수 간에 영향관계가 있는지 살펴볼까요?

첫 번째로 모델 넘버(Model number)를 6로 설정합니다. 다음으로 독립변수, 종속변수, 매개변수를 순차적으로 투입하면 모델 설정은 끝이에요! 다음으로 매개효과에 필요한 옵션을 선택한 후, 확인을 클릭하면 됩니다!

[Process Macro 분석창]

분석이 끝나면 출력되는 결과를 아래와 같이 정리할 수 있어요. 그러면 이제 같이 분석 결과를 해석해볼까요?

[분석 결과]

독립변수가 매개변수1에 미치는 영향은 B=0.253(p<0.001)으로 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났어요.

독립변수가 매개변수2에 미치는 영향은 B=0.257(p<0.001)로 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났어요. 또한, 매개변수1이 매개변수2에 미치는 영향은 B=0.574(p<0.001)로 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있다고 해석할 수 있어요.

독립변수가 종속변수에 미치는 영향은 B=0.113(p<0.001)로 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 매개변수1이 종속변수에 미치는 영향은 B=0.477(p<0.001), 매개변수2가 종속변수에 미치는 영향은 B=0.525(p<0.001)로 나타나 정(+)적으로 유의한 것으로 나타났다.

마지막으로, 독립변수가 매개변수1과 매개변수2를 경유하여 종속변수에 이르는 경로의 간접효과는 B=0.102로 나타났어요. PROCESS macro에서 사용하는 부트스트래핑 방식은 유의확률(p-value)를 제공하지 않기 때문에 95% CI(Confidence Interval)을 확인하는 과정이 필요해요.

간접효과가 통계적으로 유의하기 위해서는 부트스트래핑 신뢰구간(BootLLCI, BootULCI)에서 0이 포함되지 않아야 유의확률(p-value)이 0.05 미만보다 작은 것으로 보고 있어요. 확인해보니 하한 신뢰구간(Boot LLCI= 0.073)과 상한 신뢰구간(Boot ULCI= 0.132) 사이에 0이 포함되지 않았으므로, 간접효과가 통계적으로 유의한 것으로 볼 수 있어요.

이번 소식도 재미있으셨나요?

오늘 소개해드린 모델 6번은 다중매개모델로, 매개변수 사이에 영향관계가 있다고 보는 모델이에요. 분석 자체는 어렵지 않은 모델이지만, 매개변수 간 영향관계를 논리적으로 설명하는 작업이 필요해요. 매개변수 간 관계를 설명하기 위해서 선행연구를 통해서 연구결과를 뒷받침할 수 있는 근거 마련이 필요해요.

오늘 소개해드린 내용도 유익하셨을까요? 다음 시간에 새로운 모형으로 올게요. 또 만나요!

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