단순 기울기 검증 - dansun giulgi geomjeung

“조절효과 분석  소개”​

조절효과는 매개효과 분석과 더불어 연구 가설 검증방법의 꽃이다. 분산분석이나 요인분석 등을 활용한 보고서도 많이 있지만 절대다수는 조절 또는 매개효과를 분석하고 있다. 사실 단순 또는 다중 회귀분석만으로도 입증할 사안은 너무도 많지만 왠지 너무 단순해 보이는 편견 때문일 수도 있다. 조절이나 매개효과 분석이 복잡 다양한 현상을 모두 설명하지 못함에도 불구하고 말이다

조절/매개효과 분석은 단순 회귀분석보다 분석 방법이 다소 어렵다. 일반적인 통계프로그램에서는 한 번에 각 효과를 검증하기 어려워 단계별 검증과 비교를 해야 하기 때문이다. 최근에는 M-plus나 R-패키지 등에서 이러한 불편을 덜기 위해 하나의 코드로 분석하는 것들이 가능해졌지만 여전히 처음 사용자에게는 어렵다.

onestopsurvey.com은 조절/매개효과도 단순 회귀분석과 마찬가지로 연구모형에서 변수를 선택해 클릭하면 자동으로 분석 테이블과 그 해설을 제공하도록 했다.

조절효과는 어떤 요인(대부분은 환경/상황 요인)의 변화에 따라 독립변수가 종속변수에 미치는 영향이 달라지는가를 검증하는 과정이다. 즉 상황의 강도가 클수록 또는 작을수록 독립변수 A가 종속변수 B에 미치는 영향도 커지거나 작아질 수 있다는 가설을 검증한다. 실제 조절효과에 관한 가설은 다음과 같이 설정한다.

●상사의 지원이 클 수록 상호작용 공정성 지각은 조직몰입에 더 큰 영향을 미칠 것이다

   ●상사의 지원에 대한 인식은 상호작용 공정성 지각과 조직몰입의 관계를 조절할 것이다.

그런데 조절효과에서 연구자 또는 사용자가 한 가지 유념할 것이 있다. 단순회귀는 분석 해 보면 알겠지만 웬만하면 상식적이다. 즉, A가 B에 영향을 미칠 것이라고 가정할 수 있다면 R2값이나 표준화 계수(선형회귀 그래프의 기울기에 해당)의 크기가 예상과 달라질 뿐 대부분 결과가 가설을 채택하도록 나타난다. ​그러나 조절효과는 그렇지 않은 경우가 많다. 의외의 결과다. 오히려 조절효과가 입증되는 경우를 찾는 것이 더 어렵다는 이도 있다.

​조절효과는 두 변수 간의 관계에 대한 상황 또는 환경적 요인으로 작용하는 변수를 발견하는 것이다. 연구자는 자신이 설정한 가설에 더욱 집착하고 논리를 형성했지만, 응답자 관점에서는 그렇지 않다는 점과 더불어 그들 입장에서 설문지에 제시한 조절요인에 대한 깊은 이해나 성찰을 기대하기 어려운 면도 있을 수 있다. 즉, 조절효과가 유의하게 검증되는 것은 오히려 드물다는 점을 인정할 필요가 있다.

연구자는 조절효과가 채택되지 않는 통계분석 결과에 결코 실망할 필요가 없다. 조절효과가 유의하지 않은 상황을 그대로 보고하면 되는 문제이다. 즉, 조절효과가 있다는 것을 발견한 것도 중요하지만 당연히 그렇게 될 것을 기대한 가설이 유효하지 않게 나온 것도 매우 중요한 발견이다. 상식적이지 않은 현상의 추가 발견일 수 있으며, 선행연구들의 논리에 근거한 가설이 기각되었다는 것은 학문적으로나 실무적으로 관행이나 앞선 이론에 반박하는 새로운 논리를 발견한 것일 수도 있다.

핵심은 가설의 기각 또는 채택이 아니라 그 결과로부터 기존 선행연구와 유사한 점 다른 점의 발견이라는 것에 집중할 필요가 있다. 사회과학 연구는 현상의 발견과 그에 따른 시사점을 목적으로 하는 것이지 성공적인 발명을 원하는 것이 아니기 때문이다. 연구의 핵심은 시사점이다.시사점은 선행 연구와의 연계성 확인과 후속 연구에 기여할 학문적 함의 그리고 발견한 현상을 실무적으로 어떻게 적용하거나 대응할 수 있는가에 대한 논리적 기술을 의미한다.

한편, 조절효과 분석에서는 조절변수의 데이터를 센터링(평균 중심화) 했는가 안 했는가? 할 필요가 있는가? 없는가? 등에 대한 논의가 많다. 조절효과 검증은 독립변수(X)와 조절변수(M), 그리고 이들의 상호작용항(X*M)이 종속변수에 미치는 효과를 검증하는 것인데, 상호작용항(X*M)은 필연적으로 독립변수 또는 조절변수와의 다중공선성을 유발할 수밖에 없으므로 이를 회피하기 위해 센터링을 사용해야한다는 것에 대한 논쟁이다. 회귀분석에서는 독립변수들 간에 다중공선성이 있을 경우 분석을 할 수 없다는 가정 때문이다.

최근은 센터링 효과에 대한 부정적 의견이 다수이다. 이에 onestopsurvey.com은 상호작용항에 대한 센터링 값 적용 여부를 옵션으로 두고 있다. 따라서 사용자 상황에 따라 이를 적용하면 된다.

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“onestopsurvey.com에서의 조절효과 분석”

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[그림 60] 조절효과분석 화면

[그림 61] 조절효과 결과해 화면

한편 조절효과의 채택 후 보고서에서 가장 어려운 부분 중 하나는 조절효과 그래프를 그리는 일이다. 조절효과의 형태를 나타내는 방법은 조절변수 수준을 고․저 집단으로 나누어서 추가 분석하는 방법, 조절회귀분석 결과를 이용해서 조절변수 값을 고․저 집단으로 지정하여 그래프를 그리는 방법 및 조절회귀분석 결과를 이용하여 ‘평균’, ‘평균+표준편차(M+SD)’, ‘평균-표준편차(M-SD)’로 값을 고정해서 그리는 방법이 있다. 첫 번째 방법은 고․저 판단이 작위적이므로 바람직하지 않고, 두 번째 방법은 고․저 집단을 세분화 해 측정하여 정교하기는 하지만 계산이 복잡하며, 세 번째 방법은 간단하면서 직관적이다. 최근 SSCI급 보고서에서는 세 번째 방법을 많이 사용한다.

이 세 가지 방법 모두 어렵고 엑셀 등을 활용한 추가 계산이 따른다. 이 부분은 초보자가 할 수 있는 영역이 아니다. 동영상이나 교재를 보고 따라 한다고 해서 그 결과에 대한 확신도 가질 수 없어 다시 또 누군가에게 의지해야 한다.

onestopsurvey.com은 위의 세 번째 방법에 따른 조절효과 그래프를 자동으로 제시한다. 사용자는 제시된 그래프를 PDF 파일로 다운로드하거나 화면 캡처를 통해 보고서에 보고하기만 하면 된다

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[그림 62] 조절효과 그래프