사용 방법
- '계수로 계산'을 고르고 a (X → M)와 그 SE, b (M → Y, X 통제)와 그 SE를 입력하세요.
- 아니면 '원자료로 계산 (X, M, Y)'을 고르고 X, M, Y 세 열을 붙여넣으세요. 사례 하나가 한 행이에요.
- Sobel의 p가 0.05 미만이거나 부트스트랩 신뢰구간에 0이 없으면 간접효과 a × b가 유의해요.
- APA 표기를 복사하세요.
옵션 설명
- a, b, c, c′
- a는 X → M, b는 X를 통제한 M → Y, c는 X → Y의 총효과, c′는 M을 통제한 직접효과예요. 간접효과는 a × b = c − c′예요.
- Sobel, Aroian, Goodman
- 간접효과의 표준오차를 구하는 세 가지 공식이에요. Aroian은 항을 하나 더하고 Goodman은 뺍니다. 표본이 크면 거의 같고, 보통은 Sobel을 보고해요.
- 부트스트랩
- 데이터를 복원추출로 5000번 다시 뽑아 매번 a × b를 계산하고, 2.5번째와 97.5번째 백분위수로 95% 신뢰구간을 만들어요. 간접효과가 정규분포라고 가정하지 않아서 요즘은 이 방법을 더 권해요.
계산 예시
계수로 계산: 기본값은 a = 0.5(SE 0.1), b = 0.4(SE 0.12)예요.
| 검정 | SE | z | p |
|---|---|---|---|
| Sobel | 0.0721 | 2.774 | 0.0055 |
| Aroian | 0.0731 | 2.736 | 0.0062 |
| Goodman | 0.0711 | 2.813 | 0.0049 |
간접효과 0.2는 유의해요. APA 표기: Sobel z = 2.77, p = .006.
원자료로 계산: 예시 데이터는 X, M, Y가 12행이에요.
| 경로 | B | SE | p |
|---|---|---|---|
| a: X → M | 0.904 | 0.073 | < 0.001 |
| b: M → Y (X 통제) | 0.954 | 0.220 | 0.002 |
| c: X → Y (총효과) | 1.138 | 0.084 | < 0.001 |
| c′: X → Y (직접효과) | 0.275 | 0.206 | 0.214 |
간접효과 a × b = 0.863이고, 95% 부트스트랩 신뢰구간(재표집 5000회)은 0.344~1.603이에요. 0이 들어 있지 않으므로 매개효과가 유의하고, 총효과의 약 76%를 차지해요.
자주 묻는 질문
표준화 계수와 비표준화 계수 중 어느 걸 쓰나요?
a, b와 각각의 SE는 같은 출력에서 가져와야 해요. 보통은 회귀분석의 비표준화 계수 B와 SE를 써요.
c′가 유의하지 않으면 '완전 매개'인가요?
예전 표현이에요. 요즘 방법론 연구자들은 완전/부분 매개라는 구분 없이 간접효과와 신뢰구간, 직접효과를 보고하라고 권해요.
PROCESS 매크로와 결과가 같나요?
경로계수와 Sobel 검정은 같아요. PROCESS의 부트스트랩 구간은 무작위 재표집 때문에 실행할 때마다 조금씩 달라지는데, 보통 소수 셋째 자리에서 차이가 나요. 이 도구는 시드를 고정해서 같은 데이터면 늘 같은 구간이 나와요.
공변량이나 매개변수가 여러 개인 경우도 되나요?
아니요. X, M, Y가 하나씩인 단순 매개만 지원해요.
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