[SPSS 통계분석] 조절된 매개효과 검증(SPSS Process macro)

1. 조절된 매개효과 검증

1) 정의

Hayes가 제시한 모형 중에서 조절된 매개효과 또는 매개된 조절효과와 관련된 Model로 언급되는 것이 7, 8, 12, 14, 58, 59 등이 있습니다. 이러한 모형은 이론이나 선행연구를 바탕으로 정해야 합니다.

 

2) 단순매개분석

단순매개분석에서는 독립변수인 X가 매개변수인 M을 매개하여 종속변수인 Y에 미치는 영향을 파악합니다.

① 부분매개효과 : 독립변수가 종속변수에 직·간접적으로 영향을 미치는 경우

② 완전매개효과 : 독립변수가 매개변수를 거쳐서만 종속변수에 영향을 미치는 경우

 

3) 조절효과 검증을 위한 상호작용 변수와 평균 중심화 작업

독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 조절하는 제 3의 변수입니다. 매개분석이 매개변수를 도입하여 독립변수인 X가 종속변수인 Y에 어떻게 영향을 미치는지를 다루는 것이라면, 조절분석은 조절변수를 도입하여 독립변수인 X가 종속변수인 Y에 언제 영향을 미치지는지를 다루는 것입니다. 즉, 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 크기나 방향이 조절변수의 값에 따라 달라진다면 독립변수의 종속변수에의 영향이 조절변수에 의하여 조절된다고 하고 이러한 조절효과를 분석하는 것이 조절분석입니다.

조절효과를 검증하는 위계적 회귀분석에서는 독립변수와 조절변수뿐 아니라 독립변수와 조절변수를 곱한 값을 변수에 투입합니다. 이를 통해 변수가 서로 어떻게 작용하는지 알 수 있고, 서로 어떤 작용하는지에 관한 가설을 갖는 변수를 '상호작용 변수'라고 합니다. 하지만 독립변수와 조절변수를 곱한 값은 독립변수나 조절변수와 유사성이 있기 때문에, 데이터가 편향될 가능성이 높기 때문에 평균 중심화 작업을 진행합니다.

Aiken&West(1991)가 독립변수인 X와 조절변수인 M의 XM과의 상관관계(다중공선성)로 인하여 상호작용항 변수에 대한 통계적 검정력의 저하를 가져올 가능성 때문에 평균중심화의 필요성을 역설한 이후로 많은 연구들에서 평균중심화의 중요성을 주장했습니다. 하지만 학계에서 평균중심화의 무용론에 대하여 많은 연구들이 이루어져 왔고, 연구의 결론은 조절효과를 검정하는 경우에 이러한 평균중심화가 필요 없다는 것입니다(이형권, 2015, pp. 267-279).

 

4) Process Macro 설치

① 다음의 파일을 다운로드합니다.

processv33.zip

7.98MB

② 다운로드 받은 'processv33.zip'을 압축해제합니다.

③ 압축해제 후 'PROCESS v3.3 for SPSS' 폴더를 클릭합니다.

④ 'Custom dialog builder file' 폴더를 클릭합니다.

⑤ 'Process.spd' 파일을 실행합니다.

⑥ 설치가 완료된 것을 볼 수 있습니다.

 

5) 가설 설정

대학생활 스트레스가 우울에 매개하여 대학생활 적응에 미치는 영향에 있어 간호전문직관의 조절된 매개효과를 검정하고자 합니다. 선행연구를 통해 대학생활 스트레스가 우울에 미치는 영향에 있어 간호전문직관이 유의한 조절효과를 가지는 것으로 보았음으로 Hayes의 Process Macro Model 중 Model 7을 통해 분석합니다.

하지만 조절된 매개효과의 기본과정인 독립변수와 종속변수 사이의 조절효과가 없음을 증명하기 위해 조절변수의 조절효과 검정을 선행합니다. 조절된 매개효과가 성립되기 위해서는 첫째, 독립변수가 종속변수에 영향을 미쳐야 하고, 둘째, 독립변수가 매개변수를 통해 종속변수에 영향을 미쳐야 하고, 셋째, 조절변수가 독립변수와 종속변수의 사이에서 유의한 영향이 없어야 합니다.

① 가설 : 독립변수가 매개변수를 통해 종속변수에 미치는 영향에 있어 조절변수가 조절된 매개효과를 나타낼 것이다.

② 귀무가설 : 독립변수가 매개변수를 통해 종속변수에 미치는 영향에 있어 조절변수가 조절된 매개효과를 나타내지 않을 것이다.

③ 대립가설 : 독립변수가 매개변수를 통해 종속변수에 미치는 영향에 있어 조절변수가 조절된 매개효과를 나타낼 것이다.

 

6) 조절된 매개효과의 기본가정(Model 1)

① Process Macro는 변수이름이 영문일 경우에만 실행이 되기 때문에, 변수 이름을 간단하게 영문으로 변경해줍니다. 대학생활 스트레스는 stress, 간호전문직관은 jeonmoon, 우울은 depression, 대학생활 적응은 jeokeung으로 바꿔준 모습입니다.

② 메뉴를 선택합니다.

③ 'Model number'는 1, 'Y variable'은 종속변수인 jeokeung, 'X variable'은 독립변수인 stress, 'Moderator variable W'는 조절변수인 jeonmoon을 입력합니다.

Model number의 경우 분석모델을 선택하는 것으로 1번 모델이 조절모형입니다.

각각의 X, Y, Moderator variable W의 경우 독립변수, 종속변수, 조절변수를 뜻하며, 각 입력칸에 맞는 변수를 지정합니다.

④ 'Options'를 클릭하고, 형광색으로 된 곳에 각각 클릭을 해주고, '계속'을 클릭합니다.

⑤ '확인'을 클릭합니다.

⑥제대로 실행될 경우 다음과 같은 글이 출력되며, 잠시 기다립니다.

⑦ 분석에 대한 간략한 설명을 보여줍니다. 다음의 분석은 model 1(조절모형)이며, 독립변수는 대학생활 스트레스, 조절변수는 간호전문직관, 종속변수는 대학생활 적응이며, 총 237개의 샘플을 이용하였습니다.

 

⑧ 'Model'에 나와있는 변수들을 보면 순서대로 constant(상수), stress(대학생활 스트레스), jeonmoon(간호전문직관), Int_1(스트레스와 간호전문직관의 상호작용항 변수)가 있습니다. 조절효과 여부를 알기 위해서는 Int_1의 결과값을 확인하면 됩니다.

Int_1의 LLCI(하한값)은 -.3476, ULCI(상한값)은 .1344로 하한값과 상한값 사이에 0이 있으므로 유의한 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있습니다. 또한 p값이 .3845로 .05보다 크므로 통계적으로 유의함을 한 번 더 확인할 수 있습니다.

독립변수와 종속변수의 관계를 확인하기 위해 stress(대학생활 스트레스)의 값을 확인하겠습니다. stress(대학생활 스트레스)는 LLCI(하한값)가 -.6791, ULCI(상한값)가 -.4514로 하한값과 상한값 사이에 0이 없으므로 jeokeung(대학생활 적응)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며(p<.001), coeff가 -.5652로 jeokeung(대학생활 적응)에 미치는 영향력이 -.5652으로 부(+)의 영향을 미치는 것을 알 수 있습니다.

즉, 대학생활 스트레스는 대학생활 적응에 부(-)의 영향을 나타내고, 간호전문직관은 이러한 영향력에 조절효과를 나타내지 않는 것을 알 수 있습니다. 이렇듯 간호전문직관은 독립변수와 종속변수의 관계에서 조절효과를 가지지 않으므로 매개된 조절효과가 아닌 조절된 매개효과의 기본과정을 성립하는 것을 알 수 있습니다.

 

7) Hayes의 Process Macro(Model 7)

① Process Macro는 변수이름이 영문일 경우에만 실행이 되기 때문에, 변수 이름을 간단하게 영문으로 변경해줍니다. 대학생활 스트레스는 stress, 간호전문직관은 jeonmoon, 우울은 depression, 대학생활 적응은 jeokeung으로 바꿔준 모습입니다.

② 메뉴를 선택합니다.

③ 'Model number'는 7, 'Y variable'은 종속변수인 depression, 'X variable'은 독립변수인 stress, 'Moderator variable W'는 조절변수인 jeonmoon을 입력합니다.

Model number의 경우 분석모델을 선택하는 것으로 1번 모델이 조절모형입니다.

각각의 X, Y, Moderator variable W의 경우 독립변수, 종속변수, 조절변수를 뜻하며, 각 입력칸에 맞는 변수를 지정합니다.

④ 'Options'를 클릭하고, 형광색으로 된 곳에 각각 클릭을 해주고, '계속'을 클릭합니다.

⑤ '확인'을 클릭합니다.

⑥제대로 실행될 경우 다음과 같은 글이 출력되며, 잠시 기다립니다.

⑦ 분석에 대한 간략한 설명을 보여줍니다. 다음의 분석은 model 7이며, 독립변수는 대학생활 스트레스, 조절변수는 간호전문직관, 매개변수는 우울, 종속변수는 대학생활 적응이며, 총 237개의 샘플을 이용하였습니다.

⑧ 'OUTCOME VARIABLE:'을 보면 depression(우울)으로 독립변수인 대학생활 스트레스와 매개변수인 우울의 경로에 대한 분석입니다. stress(대학생활 스트레스)의 LLCI(하한값)는 .2436, ULCI(상한값)는 .3895로 하한값과 상한값 사이에 0이 없으므로 대학생활 스트레스는 우울에 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있습니다. Int_1(대학생활 스트레스와 간호전문직관의 상호작용 변수)의 LLCI(하한값)는 -.3974, ULCI(상한값)는 -.0883으로 하한값과 상한값 사이에 0이 없으므로 대학생활 스트레스와 간호전문직관의 상호작용 변수가 대학생활 스트레스와 우울의 유의한 조절효과를 가지는 것을 알 수 있습니다.

대학생활 스트레스의 영향력은 .3166으로 우울에 대해 정(+)의 영향을 미치고, 간호전문직관의 조절효과 영향력은 -.2428로 대학생활 스트레스와 우울의 관계에서 부(-)의 영향을 미칩니다. 즉, 대학생활 스트레스가 우울에 미치는 영향력이 간호전문직관에 의해 감소하는 것을 알 수 있습니다.

 

⑨ 그다음 'OUTCOM VARIABLE:'을 보면 jeokeung(대학생활 적응)으로 독립변수인 대학생활 스트레스와 조절변수인 간호전문직관에 의해 수치가 변동된 매개변수인 우울이 대학생활 적응에 미치는 영향을 알 수 있습니다. depression(우울)의 값은 LLCI(하한값)가 -.9522, ULCI(상한값)가 -.6148로 하한값과 상한값 사이에 0이 없으므로 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있습니다. 우울의 영향력은 coeff가 -.7835로 부(-)의 영향을 미치는 것을 알 수 있습니다(p<.001).

⑩ 'Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s):'를 보면 jeonmoon(간호전문직관)이 -.4226, -.0380, .4236의 세 그룹으로 나눠지는데 각 그룹 모두 하한값과 상한값 사이에 0이 포함되어 있지 않으므로 통계적으로 유의한 것을 알 수 있습니다. 즉, 간호전문직관이 낮은 그룹, 보통인 그룹, 높은 그룹에서 모두 유의한 조절된 매개효과를 나타내는 것을 알 수 있습니다.

정리하면, 대학생활 스트레스에 의해 우울이 증가하며, 증가한 우울은 대학생활 적응력을 낮추지만, 간호전문직관이 대학생활 스트레스에 의해 증가하는 우울을 감소시켜주므로 대학생활 적응을 잘 하게 해줍니다. 이에 따라 간호와 관련된 학과나 학교에서는 학생들에게 간호전문직관을 함양시킬 수 있는 프로그램을 개발 및 적용해야 할 것으로 사료됩니다.