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■ 모형 개요
관리영향력, 주거유형, 이웃접촉을 독립변수로 설정하고 주거만족도를 종속변수로 잡았습니다. 관리영향력은 낮음·보통·높음, 주거유형은 테라스·고층·아파트·아트리움, 이웃접촉은 낮음·높음 두 수준으로 코딩했습니다. 조절변수로 연령대를 넣어 관리영향력과 만족도 간 관계가 연령에 따라 달라지는지를 검증하려 합니다.
■ 변수 및 가설
· 독립변수: 관리영향력, 주거유형, 이웃접촉
· 매개변수: 없음(직접 효과 검증)
· 종속변수: 주거만족도(서열)
· 조절변수: 연령대(젊은층 vs 고령층)
가설1: 관리영향력이 높을수록 만족도 상위 범주에 응답한다.
가설2: 고층 주거형태에 거주할수록 만족도가 높다.
가설3: 이웃접촉이 많을수록 만족도가 증가한다.
가설4: 연령대가 고령일수록 관리영향력 효과가 강화된다.
검토 요청
비례오즈 가정은 충족된 것으로 보이며, 현재 모형에 큰 무리 없이 변수들을 배치했습니다. 조절변수 추가 시 다중공선성이나 표본 크기 문제는 없을지, 혹은 다른 조절변수가 더 적합할지 의견을 구합니다. 어떻게 보시는지 궁금합니다.
자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=201
댓글 1
SSRA 연구지원팀
2026-10-22 09:17
■ 조절변수 도입 시 주의점
연령대를 조절변수로 넣을 경우, 관리영향력과 연령 사이에 상호작용 항을 추가해야 합니다. 현재 독립변수가 명목형이므로, 각 수준에 대해 더미 변수를 만들고 연령 더미와 곱셈항을 생성해야 합니다. 이 과정에서 변수 개수가 늘어나 다중공선성이 발생할 수 있으니 VIF를 확인하고, 표본이 충분히 큰지(각 교차조합에 최소 10~15건) 점검해야 합니다.
■ 모형 검증과 다음 단계
비례오즈 가정이 충족된 상태라면, 조절효과 검증을 위해 전체 모형과 상호작용이 없는 모형을 비교하는 LR 검정을 수행하십시오. 만약 상호작용이 유의하지 않다면 연령을 단순한 통제변수로 전환하거나, 생활주기와 같은 다른 조절변수를 탐색해 보는 것이 좋습니다. 우선 상호작용 항을 포함한 모델을 적합하고, Wald 검정과 LR 검정 결과를 보고 다음 분석 방향을 결정하시기 바랍니다.
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