스터디 스토리

 2025년 9월 2주차

 Process Macro model 8에 대해서 알아보자

오늘은 어떤걸 공부할거야?

[Process Macro 분석창]

 

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

[분석 결과]

 

독립변수가 매개변수에 미치는 영향은 B=0.441(p<0.001)로 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났어요. 독립변수와 매개변수의 관계에서 조절변수의 상호작용항이 B=0.416 (p<0.001)로 조절효과가 유의미하게 나타났어요. 즉, 조절변수는 독립변수와 매개변수 사이를 조절하고 있어요.

 

독립변수가 종속변수에 미치는 영향은 B=0.298(p<0.001)로 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 매개변수가 종속변수에 미치는 영향은 B=0.220(p<0.001)으로 나타나 정(+)적으로 유의한 것으로 나타났어요. 독립변수와 종속변수의 관계에서 조절변수의 상호작용항이 B=0.414 (p<0.001)로 조절효과가 유의미하게 나타났어요. 조절변수는 독립변수와 종속변수 사이를 조절하고 있어요!

 

독립변수가 매개변수를 거쳐 종속변수에 이르는 경로의 간접효과를 확인해 볼까요? 조절된 매개효과를 검증하는 과정에서 독립변수의 간접효과 크기나 방향이 조절변수 수준에 따라 변하게 되며 이것을 조건부 간접효과라고 한답니다.

 

조건부 간접효과표를 살펴보면 모든 경로에서 간접효과의 95% 신뢰구간에서 0을 포함하지 않으므로 정(+)적으로 유의한 것으로 나타났어요. 조절변수의 Effect(B)를 살펴보면 조절변수가 0일 때보다 1일 때 효과가 더 큰 것으로 나타났어요. 즉 조절변수가 1일 때, 조절효과가 더 강화된다는 것을 의미한답니다.

 

마지막으로, 조절된 매개효과의 통계적 유의성을 최종적으로 확인하기 위해 조절된 매개효과를 확인이 필요해요. 조절된 매개지수는 B=0.091로 나타났어요. 95% 신뢰구간에서 ‘0’을 포함하지 않았기 때문에 조절된 매개효과가 있다고 해석할 수 있답니다.

이번 소식도 재미있으셨나요?