[논문 리뷰] Indirect (Mediated) Moderation: The missing link in integrating mediation and moderation in regression analysis.

Geert van Kollenburg|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 01.

Social and Intergroup Psychology참고 문헌 22인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 경로 모델링에서 중요한 격차를 메우기 위해 간접 조절(즉, 조절 효과 자체가 간접적으로 영향을 받는 현상)을 위한 새로운 회귀 기반 모델을 제안한다. 조절 변수에 의해 조절되는 독립 변수의 조건부 효과가 네 번째 변수에 의해 설명되는지 여부를 테스트하기 위한 공식화된 절차를 제안하며, 잘못 사용되고 있는 '간접 조절'이라는 용어 대신 통계적으로 엄밀한 대안을 제공한다.

ABSTRACT

This work has been published as: van Kollenburg, G. H., & Croon, M. A. (2022). How to Define and Test an Indirect Moderation Model: The Missing Link in Regression-Based Path Models. Methodology, 18(3), 164-184. https://doi.org/10.5964/meth.9473 Originally a report on indirect moderation: Procedure for evaluating whether a moderation effect is mediated. The term 'mediated moderation' describes the model best. Unfortunately that term is already taken for a model which is not actually mediated moderation

연구 동기 및 목표

• 간접 조절과 이미 확립된 '중재된 조절' 모델 간의 개념적 및 통계적 차이를 명확히 하기 위해.
• 세 번째 변수에 의해 조절되는 효과가 네 번째 변수에 의해 중재되는지 여부를 테스트하기 위한 공식적 절차의 부족을 해결하기 위해.
• 회귀 기반 경로 모델에서 간접 조절을 식별하고 테스트하기 위한 방법론적 프레임워크를 제공하기 위해.
• 실제로 간접 조절인 모델를 잘못 '중재된 조절'이라고 명명하는 광범위한 오용을 수정하기 위해.
• 조절과 중재를 더 유기적으로 통합함으로써 사회 및 행동 과학 연구에서의 인과적 추론의 타당성을 높이기 위해.

제안 방법

• 조절 효과(상호작용 효과)가 중재 과정의 결과가 되는 경우, 간접 조절을 테스트하기 위한 3단계 회귀 절차를 제안한다.
• 계층적 회귀를 사용하여 조절자 M의 다양한 수준에서 X가 Y에 미치는 조건부 효과를 추정하고, 이 조건부 효과가 중재자 W에 의해 예측되는지 테스트한다.
• 중재 효과의 유의성을 평가하기 위해 계수의 곱 접근법(제품-계수 접근법)을 사용한다.
• 간접 조절 효과를 W에서 X×M 상호작용으로의 경로(a3)와 X×M 상호작용에서 Y로의 경로(b1)의 곱, 즉 a3×b1로 정의한다.
• 중재 효과의 유의성을 평가하기 위해 소벨 검정과 편향 보정 부트스트랩 샘플링을 적용한다.
• 혼동 요인을 적절히 제어하기 위해 주효과, 상호작용 항, 상호작용의 중재자를 포함한 모델 사양을 권장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 조절 효과가 네 번째 변수에 의해 중재되는 모델을 공식적으로 정의하고 테스트할 수 있는가?
• RQ2 기존에 알려진 '중재된 조절' 모델과 간접 조절은 무엇으로 구별되는가?
• RQ3 X가 M에 의해 조절되는 Y에 대한 조건부 효과가 실제로 중재자 W에 의해 설명되는지 여부를 확인하기 위한 올바른 통계 절차는 무엇인가?
• RQ4 연구자들은 어떻게 간접 조절을 잘못 '중재된 조절'이라고 명명하는 것을 피할 수 있는가?
• RQ5 회귀 기반 경로 모델에서 간접 조절을 잘못 식별하는 것이 인과적 추론에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 논문은 간접 조절이 중재된 조절과 다른 인과적 함의와 통계적 사양을 가지며, 별개의 모델임을 입증한다.
• 제안된 3단계 회귀 절차는 조절 효과가 실제로 중재되는지 신뢰성 있게 탐지할 수 있으며, 표본 크기가 클수록 및 간접 효과가 강할수록 통계적 검정력이 증가한다.
• 중재 효과의 핵심 매개변수인 계수의 곱 a3×b1은 중재자 W에서 Y로의 간접 경로를 나타내며, 이는 상호작용 항 X×M을 통해 이루어진다.
• 간접 조절을 잘못 '중재된 조절'이라고 명명하는 것은 개념적 및 통계적 혼동을 야기하며, 인과적 추론의 타당성을 약화시킨다.
• 편향 보정 부트스트랩 방법의 사용은 간접 조절 모델에서 중재 효과의 유의성 검정 정확도를 크게 향상시킨다.
• 시뮬레이션과 실증 사례를 통해 간접 조절을 모델링하지 않으면 조건부 효과의 핵심 메커니즘이 누락될 수 있음을 논문이 입증한다.