■ 두 가지 접근법 첫 번째는 평균차이·분산·상관·회귀 등 전통 통계분석을 이용해 독립변수 X와 종속변수 Y 사이의 직접 효과만 검증하는 설계입니다. 이 경우 가설은 “X가 Y에 정(負)적 영향을 미친다” 정도로 단순히 설정하고, 분석 단계는 회귀분석 하나로 끝납니다. 두 번째는 구조방정식모델링을 활용해 X→M→Y 경로를 포함한 매개효과와 잠재변수를 동시에 검증하는 설계입니다. 여기서는 “X가 M을 매개해 Y에 영향을 미친다”는 가설을 구체화하고, 측정오차까지 고려한 복합모형을 추정합니다. 두 접근법 모두 사회과학연구에서 흔히 쓰이지만, 연구 질문이 변수 간 인과구조를 명확히 밝히는 데 초점이 있다면 SEM이 더 적합할 것 같습니다. 반면 단순한 관계 검증과 제한된 데이터로 빠르게 결과를 도출하고 싶다면 전통 회귀가 효율적일 수 있습니다. 어느 설계가 제 연구 목적에 더 부합하는지 의견을 구합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=165