이번에는 논문 실증 분석에서 많이 활용되는 매개변수의 매개효과에 대해 알아보겠다. 오랜동안 매개변수를 활용해 논문을 많이 썼어도, 매개변수를 정확히 이거다라고 설명하기 애매하다. 이번에 자료를 정리하면서, 통계책과 인터넷 자료를 서치해도 명확히 매개변수(매개효과)는 A라고 정의된 쉬운 내용이 없다. 어떻게 하면 보다 쉽게 매개효과를 설명할 수 있을까 많은 고민을 하였지만 쉽지는 않다. 다소 억지스럽지만 나만의 방식으로 매개효과를 정리해 봤다. Ⅰ. 개념 정리 및 확인사항 1. 매개변수 및 매개효과 정의
정리하면, 매개변수는 독립변수와 종속변수 사이를 연결해주는 변수이면서 이 둘 변수 간 뭔가 숨겨진 것을 알고자 할 때 사용되는 변수이다. 아~~~어렵다!!!! 예를 들어 설명해 보자. 지금과 달리 우리 부모님 세대분들은 연애보다는 중매를 통해 만남을 가졌을 것이다. 가령, 중매쟁이(C)는 A군와 B양과의 만남을 갖도록 주선을 한다. 낯선 선남선녀가 처음 만나 어색한 분위기 속에 서로 말도 못하고 주뼛주뼛하면, 아무리 좋은 감정을 갖고 있다하더라도 '저 사람은 나에게 관심이 없나?'라고 긍정적 감정이 부정적 감정으로 바뀔 수도 있다. 이 때 중매쟁이의 역할이 굉장히 중요하다. 중매쟁이는 A군과 B양 사이를 연결해주는 가교역할을 통해 부드러운 분위기를 만들어 주고, 서로가 편안하게 이야기할 수 있도록 해준다. 이를 통해 서로의 감정을 확인할 수 있도록 하고 중매쟁이는 조금 후 급한 약속이 있어서 항상 빠져버린다. 매개변수는 이처럼 중매쟁이와 같이 독립변수와 종속변수 사이의 가교 역할을 해 준다. 문제는 중매쟁이 역할의 비중이다. 극단적으로 중매쟁이가 나가고 다시 원점으로 돌아가 처음과 같이 서먹한 분위기로 돌아간다면 중매쟁이 역할의 중요성은 매우 크다할 수 있다. 극단적으로 100%로 비중을 차지할 것이다. 반면, 중매쟁이가 나가더라고 좋은 분위기를 유지한다면, 중매쟁이의 역할 비중은 위와 달리 많은 부문은 차지하지 않았지만 둘에게는 어느 정도 영향을 주었다는 것을 알 수 있다. ※ 중매쟁이는 가교역할과 일정 부분 둘 관계에서 영향을 주고 있다. 지난 단순회귀분석의 사례에서(https://blog.naver.com/derich68/221991824928) 아이들의 학습시간과 수학성적은 어떤 영향을 주는지를 살펴보았다. 수학성적은 단순히 학습시간만 영향을 받는 것은 아닐 것이다. 예를 들어, 시험공부를 엄청 열심히 했는데, 당일 아침 부모님의 잔소리로 인해 학생이 기분이 안좋아지고, 컨디션이 다운되었고 이런 것들이 시험결과에 영향을 미칠 수도 있을 것이다. 또는 너무 늦게까지 공부를 한 결과, 아침에 늦잠을 자고 정신이 몽롱한 상태에서 수학 문제를 풀었더니 기억이 잘 나지 않아 시험결과가 좋지 않은 경우도 있다. 이런 경우, 많은 노력을 기울였는데도 불구하고, 시험성적이 나오지 않으면 뭔가 다른 요인을 찾아볼 수 있다. 이처럼 독립변수와 종속변수 간에 직접적인 영향을 미칠 수도 있지만 뭔가 보이지 않는 다른 요인들이 작용하여 종속변수에 영향을 주는 것도 생각 해 볼 수 있다. ※ 매개변수는 독립변수와 종속변수 간에 영향을 주는 또다른 요인을 찾아 그 영향력을 확인하는 것이라 할 수 있다.
2. 매개변수의 구조 매개효과를 검증하기 위해서는 일반적인 선형회귀분석 절차를 따르면 된다. 일반회귀분석(단순 및 다중) 시 아래와 같은 변수들로 구조를 이루고 있다. 추후 AMOS를 활용한 경로분석 시 설명을 자세히 하겠지만, 변수들은 외생변수 및 내생변수로 구분할 수 있다.
 다중회귀분석은 i개의 독립변수와 종속변수간의 영향관계를 확인하는 것이다. 매개효과도 매개변수와 독립변수 / 종속변수 간의 회귀분석을 통해 그 영향 관계를 확인하는 방식이다. 매개변수가 투입된 구조는 독립변수 → 매개변수 → 종속변수 순으로 구성되어 매개변수가 독립변수와 종속변수 간의 가교역할을 하고 있다. 2-1. 완전매개효과
이런 경우, 매개변수는 독립변수와 종속변수 간의 100%를 관여했다고 생각하면 된다. 즉, 위의 사례에서 중매쟁이가 다방을 떠났을 때, A군과 B양의 관계가 처음과 같이 서먹한 분위기로 돌아간 경우이다. 이런 경우는 완전매개효과라고 한다. 하지만 중간에서 가교역할은 하는 매개변수가 100% 관여하다면, 즉, 극단적으로 독립변수의 영향력이 "0"이라고 한다면, 연구에서 독립변수는 의미가 없어질 수 있다. 다시 말하면, 굳이 독립변수가 아니라 매개변수에 중점을 두고 연구하게 된다. 따라서 매개효과는 완전매개와 더불어 부분매개효과도 살펴볼 수 있다. 2-2. 부분매개효과
완전매개효과와 달리 부분매개효과는 독립변수가 종속변수에 영향력을 주고 있으며, 매개변수가 투입되었을 때 매개효과의 영향력이 100%가 아닌 일정 부분을 관여한다고 생각하면된다. 그림에서 살펴보면, 독립변수와 종속변수 간의 "c"도 영향력(유의)를 주고 독립변수와 매개변수 간의 "a"도 영향력(유의)을 주어야 하며, 매개변수와 종속변수 간의 "b'도 영향력(유의)이 있어야 한다. 따라서, 종속변수는 독립변수와 매개변수로부터 일정 부분의 영향력을 받는 것이 부분매개효과이다. 3. 매개변수 총효과 =직접효과 + 간접효과
완전매개효과일 경우는 크게 어렵지 않으나 부분매개효과일 때는 각각의 영향력이 얼마인가가 중요하다. 이를 위의 그림처럼 직접효과와 간접효과를 통해 총효과를 확인할 수 있다. 매개효과 총효과 = 직접효과(c) + (간접효과(a) x 간접효과(b))로 확인할 수 있다. 예를 들어 직접효과(c)의 값이 0.315, 간접효과(a)의 값이 0.125, 간접효과(b)의 값이 0.115일 경우, 총간접효과는 0.014이므로 매개효과 총효과는 0.329라 할 수 있다. 4, 매개효과 검증 방법 주로 매개효과를 검증하는 방법은 Baron & Kenny(1986), Sobel Test 등을 통해 진행되며, 여기서는 Baron & Kenny의 논문을 기초로 하여 제시한다.
모형 1. 독립변수는 종속변수와 유의미한 관계가 있음이 입증되어야 한다.
모형 2. 매개변수는 종속변수와 유의미한 관계가 있음이 입증되어야 한다.
모형 3. 독립변수와 매개변수 간에도 유의적인 관계가 존재하는 것이다.
모형 4. 독립변수와 매개변수를 동시 투입한 다중회귀분석 마지막 단계에서 독립변수와 매개변수를 동시에 투입하여 다중회귀분석을 실시한다. 회귀값의 유의성 여부와 모형 1의 회귀값의 변화에 따라 완전매개효과와 부분매개효과로 구분된다.
※상기 내용은 본인이 이해를 쉽게 하기 위해 임의적으로 가공한 부분이 있으니 참조바랍니다. Ⅱ. 실증분석 1. 연구가설 및 모형 이번 연구가설은 진성리더십과 직무태도(정서적 몰입, 직무만족)의 관계에서 긍정심리자본의 매개효과를 검정하는 것이다.
연구모형 2. 연구가설 검증 가설 Ⅰ : 진성 리더십은 조직구성원들의 긍정심리자본에 긍정적 영향을 줄것이다. 가설 1을 검증하기 위해 독립변수인 진성리더십과 매개변수인 긍정심리자본을 단순회귀분석을 실시하여 다음과 같은 결과를 확인하였다.(독립변수 → 진성리더십, 종속변수 → 긍정심리자본) ※독리변수의 순수한(?) 영향력을 확인하기 위해 독립변수에 영향을 줄 수 있는 인구통계데이터를 더미변수로 변환하여 회귀분석을 하는 것이 바람직하다. 즉, 1단계에서 재직기간, 학력, 직급과 같은 변수를 먼저 회귀분석을 실시하고 진성리더십을 투입하는 위계적 회귀분석을 권장한다.
가설Ⅰ을 검증하기 위해 리더의 진성 리더십이 조직구성원들의 긍정심리자본과의 관계를 회귀분석한 결과는 <표 >와 같다. 재직기간, 학력, 그리고 직급 등 인구통계변수들의 영향력을 통제한 가운데, 리더의 진성 리더십은 조직구성원들의 긍정심리자본에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있음을 알 수 있다(b=0.443, t값 = 5.909, p값 = 0.000). 따라서 가설Ⅰ은 지지되었다. 가설 Ⅱ : 조직구성원의 긍정심리자본은 정서적 몰입에 긍정적 영향을 줄 것이다. 가설 2을 검증하기 위해 매개변수인 긍정심리자본과 종속변수인 정서적 몰입을 단순회귀분석을 실시하여 다음과 같은 결과를 확인하였다.(독립변수 → 긍정심리자본, 종속변수 →정서적 몰입)
가설 Ⅱ는 조직구성원들이 갖는 긍정심리자본의 정도에 따라 이들이 느끼는 조직에 대한 정서적 몰입에 미치는 영향을 확인해 보는 것이다. 이를 위해 회귀분석을 수행한 결과, <표>에 제시되었다. 먼저, 긍정심리자본은 조직구성원들의 정서적 몰입에 대해 정(+)의 유의한 관계를 나타내고 있다(b=0.564, t값 = 8.395, p값 = 0.000). 따라서 가설 Ⅱ 역시 지지되었다. 가설 Ⅲ : 조직구성원의 긍정심리자본은 진성 리더십과 정서적 몰입 사이를 매개할 것이다. 가설 3을 검증하기 위해 진성 리더십과 직무만족 및 정서적 몰입간의 관계에서 긍정심리자본 변수가 가지는 매개효과를 확인해야 한다. 본 연구에서는 Baron & Kenny(1986)가 추천한 절차를 따라, 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis)를 통해 매개효과를 검증해 보기로 한다. (1단계 : 독립변수 → 진성리더십, 종속변수 →정서적 몰입) (2단계 : 독립변수 → 진성리더십 & 긍정심리자본, 종속변수 →정서적 몰입 Baron & Kenny(1986)의 매개효과 검정을 위해 다음과 같은 세 가지 조건이 충족되어야 한다. 첫째, 독립변수와 매개변수는 각각 종속변수와 유의미한 관계가 있음이 입증되어야 한다. 둘째, 독립변수와 매개변수 간에도 유의적인 관계가 존재하는 것이다. 셋째, 독립변수와 매개변수가 동시에 회귀방정식에 투입되었을 때 매개변수가 종속변수에 여전히 유의적인 영향을 미치는 한편, 독립변수와 종속변수들 간의 관계는 매개변수가 투입되지 않았을 경우보다도 더 약화되거나(부분매개효과) 혹은 유의하지 않게 나타나야 한다(완전매개효과).
먼저, 첫 번째와 두 번째 조건을 모두 충족시킨 정서적 몰입 변수에서 매개변수인 긍정심리자본이 투입되었을 때 매개변수는 여전히 유의적인 데 비해, 독립변수인 진성 리더십이 가지는 영향력은 공통적으로 약화되는 현상을 확인할 수 있다(정서적 몰입 : .500→.316). 또한 모형 Ⅰ과 비교한 모형 Ⅱ의 설명력의 증분 역시 유의적인 것으로 확인되었다(정서적 몰입 : 21.162→28.257). 따라서 본 연구에서는 긍정심리자본이 독립변수인 진성 리더십와 종속변수인 ‘직무만족’ 에 대해 부분 매개효과를 가진다고 평가해 볼 수 있다. ※ 작성된 글은 본인이 좀 더 쉽게 설명하기 위해 통계 교재에 나오는 용어와는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 통계 교재에는 더 다양한 용어들이 있으니 꼭 다시 한번 찾아 학습하시기 바랍니다. 또한 기술한 내용 중 잘못된 정보나 표현이 있으시면 언제든지 댓글 부탁드립니다.
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