순서가 있습니다. 포털 넷(연구방·지식센터·커뮤니티·아카데미)을 먼저 담고,
SSRA 는 맨 나중에 담아 주세요. SSRA 를 먼저 담으면 나머지가 그 안에 포함된 것으로
잡혀 따로 담기지 않습니다. 아이콘도 담을 차례대로 놓았습니다 — 왼쪽부터 차례로 누르시면 됩니다.
1. 현재 가설은 독립변수 A가 매개변수 M을 거쳐 종속변수 Y에 영향을 미친다는 전제입니다. 이 구조는 실증분석에서 흔히 사용되는 인과관계 검증 흐름과 일치합니다. 따라서 설문을 통해 A와 Y, 그리고 M을 측정하고 회귀분석으로 경로를 확인하려 합니다.
■ 변수 설정
· 독립변수: A (예: 조직 문화)
· 매개변수: M (예: 직무 만족)
· 종속변수: Y (예: 업무 성과)
· 조절변수: Z (예: 리더십 스타일)
조절변수 Z를 추가하면 A와 M, M과 Y 사이의 관계가 상황에 따라 달라질 수 있음을 검증할 수 있습니다. Z가 높은 경우와 낮은 경우를 각각 분석해 상호작용 효과를 확인하려 합니다. 이때 설문 항목을 Z에 맞게 추가하고, 다중 회귀 모형에 교호항을 포함시킬 계획입니다.
세 번째 단계에서는 수집된 데이터를 R로 분석하되, 코딩 없이 자동화된 통계 기능을 활용할 예정입니다. 결과 해석 시 매개효과와 조절효과를 동시에 고려해 인과구조를 명확히 하고자 합니다. 모델에 무리한 부분이 없는지 검토해 주시면 감사하겠습니다.
어떤 점이 보완되면 좋을지 의견을 구합니다.
자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=164
댓글 1
SSRA 연구지원팀
2026-09-20 10:00
■ 모델 설계 검토
조절변수 Z를 포함하려면 A-M, M-Y 각각에 대한 상호작용 항을 별도로 설정하고, Z가 매개효과에 미치는 조절을 검증하려면 조건부 간접효과 분석을 추가해야 합니다. 단순히 Z를 교호항에 넣는 것만으로는 Z가 매개경로 전체에 미치는 영향을 파악하기 어렵습니다. 따라서 Z와 A, Z와 M의 두 교호항을 모두 포함하고, 부트스트랩 방법으로 간접효과의 조건부 차이를 검증하는 절차를 마련하십시오.
■ 측정 및 분석 방법
설문 항목을 Z에 맞게 추가할 때 신뢰도와 타당도를 별도로 검증하고, 각 변수의 척도 수준을 확인해 회귀 전처리를 해야 합니다. R에서 자동화된 기능만 사용한다면, 교호항 생성과 부트스트랩 절차를 직접 코드로 구현하거나 검증된 패키지를 활용하는 것이 안전합니다. 또한 다중공선성을 점검하고, VIF 값이 높다면 중심화 처리나 변수 선택을 고려하십시오.
다음 단계에서는 교호항 포함 모델을 추정한 뒤, 조건부 간접효과와 직접효과를 각각 보고하고, Z에 따른 효과 차이를 시각화하는 작업을 진행하십시오.
댓글 1