프로세스 매크로2
1. amos와 프로세스 매크로의 차이점
1) spss가 amos를 인수하여 요새는 같이 설치를 하지만 실제는 전혀 다른 프로그램입니다. 그러나 프로세스 매크로는 설치하면 spss안에서 하나의 메뉴로 설치됩니다. 회귀분석 메뉴 아래에 sub menu로 나옵니다. 즉 프로세스 매크로는 spss의 하나의 모듈 프로그램입니다. 설치하는 방법은 인터넷 검색하면 많이 나옵니다.
2) 매개변수가 들어가는 구조방정식 모형은 AMOS에서는 분석하는 사람이 직접 모형의 그림을 그려야 합니다. 그러나 프로세스 매크로는 SPSS안의 메뉴로 들어가 있기 때문에 모형을 그릴 수가 없습니다. 그 대신 모든 가능한 모형에 대해 모형 번호가 있어 메뉴에서 이 모형 번호를 지정하면 됩니다. 이 모형 번호는 매뉴얼에 보시면 나옵니다.
3) 지난 글에서 이야기했듯이 AMOS는 연구변수를 실제로 계산 할 필요가 없습니다. 그러나 프로세스 매크로는 연구변수를 실제로 계산해야 데이터에 들어가 있어야 합니다. 즉 프로세스 매크로에서 직접효과를 계산하는 것은 SPSS에서 회귀분석을 돌리는 것과 같습니다. 따라서 회귀분석하듯이 실제 연구변수를 구해야 합니다.
4) 매개변수가 들어가 있는 구조방정식 모형에 조절변수가 추가된 모형의 경우 AMOS에서는 다중집단분석이라는 것을 해야 합니다. 즉 조절변수를 이진더미변수로 만들어 2개의 집단을 만들어야 합니다. 즉 성별 같은 변수를 조절변수로 사용하거나 학력 같은 경우는 고학력, 저학력 등 이진변수로 만들거나 연속변수의 경우 평균을 중심으로 저집단, 고집단 등 이진더미변수를 만들어서 분석을 해야 합니다.
그러나 프로세스 매크로는 조절변수를 연속변수 그대로 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 이게 프로세스 매크로의 아마 유일한 장점이 아닐까 싶은데 꼭 장점이라고 할 수도 없습니다.
2. 조절된 매개효과
프로세스 매크로에서 매개변수 외에 조절변수가 첨가된 모형을 조절된 매개효과나 매개된 조절효과 이런 말을 사용하는데 매개된 조절효과는 거의 사용하지 않고 조절된 매개효과를 주로 합니다. 그래서 이것만 설명하면 충분한 것 같습니다.
이 개념은 조절변수의 값에 따라 매개효과가 어떻게 다른지 보는 것입니다.
이걸 AMOS 구조방정식에서 이 개념을 이해해 보죠. 조절변수는 성별이라고 하죠. 그럼 모형은 다음과 같습니다.
성별=0: 남자의 경우
성별=1: 여자의 경우
그래서 다중집단분석에서는 즉 조절변수 성별이 들어가 있는 구조방정식 모형에서는 다음과 같은 것을 보자는 것입니다.
1) 남녀간에 회귀계수에 유의적인 차이가 있는지?
즉 a0=b0, a1=b1, a2=b2인지 아닌지를 보는 것입니다. 이것은 검증은 z 검증을 이용합니다.
2) 남녀간에 매개효과와 총효과가 어떻게 되는지?
남자의 경우 매개효과는 a0*b0, 총효과는 (a0*b0)+c0
여자의 경우 매개효과는 a1*b1, 총효과는 (a1*b1)+c1
두 집단의 매개효과와 총효과가 유의한지 검증을 할 수 있습니다.
그러나 AMOS에서는 이 두 집단의 매개효과의 차이가 유의하지, 유의하지 않는지에 대해서는 알 수가 없습니다.
즉 남녀간의 매개효과의 차이: (a1*b1)-(a0*b0)=0 인지 아닌지를 검증할 수 없습니다.
이렇게 매개효과의 차이를 프로세스 매크로에서는 조절된 매개지수라는 용어를 사용합니다.
위의 모형보다 조금 더 간단한 모형을 생각해보죠. 남녀간에 회귀계수 a, 즉 독립변수==> 매개변수 경로에서만 조절효과가 있다는 모형을 한번 생각해 보죠. 그러면 모형은 다음과 같이 됩니다. 독립변수==> 종속변수 회귀계수, 매개변수==> 종속변수 회귀계수는 남녀간에 똑 같다고 모형을 설정하는 것입니다.
성별=0: 남자의 경우
성별=1: 여자의 경우
프로세스 매크로에서는 이 모형의 번호는 모형7입니다. 아래 그림입니다.
이 경우
남자의 매개효과=ao*b
여자의 매개효과=a1*b
그래서 남녀간의 매개효과 차이는 (a1*b)-(a0*b)=(a1-a0)*b가 됩니다.
다음에는 조절변수가 연속변수일 경우 프로세스 매크로에서는 조절변수 M의 값에 따라 매개효과를 어떻게 구하는지 한번 해 보겠습니다.