잠재변수를 이용한 조절효과의 세 가지 접근법 비교

Abstract

조절효과 모형은 심리학을 포함한 여러 사회과학 분야에서 활발히 이용되는 분석 방법이지만, 국내에서는 대부분 관찰변수를 이용한 분석이 이용되어 왔다. 직접 관찰되지 않는 변수를 자주 다루는 심리학 분야에서는 측정오차를 통제할 수 있는 잠재변수를 이용한 조절효과 확인이 중요하지만, 그 방법이 쉽지 않다. 또한 잠재변수를 이용한 조절효과를 확인하는 다양한 방법들에 관한 연구는 국내에 상대적으로 알려지지 않았다. 이에 따라 본 연구는 지난 20여 년간 이루어진 잠재변수를 이용해 조절효과를 추정하는 접근법에 관한 원리를 탐색하고 체계적으로 비교하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 잠재 상호작용효과를 추정하는 접근법을 곱 지표변수 접근법, 분포분석 접근법, 베이지안 접근법으로 나누어 논의한다. 세 가지 접근법의 원리를 탐색하기 위해 가장 먼저 곱 지표변수 접근법의 잠재 상호작용항 추정 원리에 대해 논의한다. 곱 지표변수 접근법은 곱 지표변수로 잠재 상호작용항을 추정하며, 외생변수의 지표변수에 평균중심화를 적용하여 사용되어왔다. 이에 대한 이해를 돕기 위해 곱 지표변수를 조합하는 방법과 함께 평균중심화 방법의 한계에 대해 논의한 후, 평균중심화의 단점을 보완시킬 수 있는 직교화 방법을 소개한다. 다음으로는 곱 지표변수를 사용하지 않아도 되는 분포분석 접근법의 두 가지 방법인 잠재조절 구조방정식과 준 최대우도 방법으로 잠재 상호작용효과를 추정하는 원리에 대해 탐색한다. 마지막으로 베이지안 추정을 이용해 잠재 상호작용효과를 추정하는 베이지안 접근법에 대하여 논의한다. 다음으로는 세 가지 접근법의 장단점을 깊이 있게 파악하기 위해 여러 시뮬레이션 연구를 통합하여 다룬다. 표본크기가 작을 때 모수를 정확하게 추정하는 접근법을 탐색하고, 더불어 지표변수가 다변량 정규성 가정을 위반할 때 사용할 수 있는 접근법을 탐색하여, 일관적인 결과를 보이는 연구를 중심으로 정리한다. 세 가지 접근법의 비교에 그치지 않고 실제 조절효과 모형을 다룰 때 고려해야 할 표준화 계수의 계산 방법과 모형 적합도에 관해 논의한다. 각 접근법에서 올바른 표준화 계수를 얻을 수 있는 방법을 간단히 살펴본 후, 세 가지 접근법에서 각각 제공하는 모형 적합도 지수에 관한 소개와 함께 최근 제안된 새로운 모형 적합도 지수를 보인다. 마지막으로 세 가지 접근법의 장점과 한계점을 정리 및 요약하고 연구자의 자료 특성에 적합한 접근법을 추천한다. 더불어 표준화 계수에 대한 보정과 추가적인 적합도 지수를 제안하여 실제 조절효과 분석에 도움이 될 수 있도록 한다.;The moderation effect which need to create interaction term to verify it is frequently used in social science including psychology. When researchers use observe variables are easy to create interaction term, but latent variables which is not observed are complex to estimate interaction term. It would be a reason domestic research has conducted moderation effect in observed variables, not latent variable that could control the measurement error. Moreover, there is lack of methodological research about latent interaction in domestic. The aims of present study are to integrate studies on approaches of latent interaction over the last 20 years and to give researchers information of the approaches as comparing the accuracy of estimation of parameters. To achieve this goal, we explore the principles of three latent interaction approaches – product indicator approach, distributional approach and Bayesian approach– and compare of them in performance capacity through various simulation research. After illustrating the principles of three approaches, we provide selection guidelines of the three approaches as data characteristics such as sample sizes and distributions of indicators through referring various simulation studies. Finally, we provide some methods of adjusted standard coefficient and model fit index which should be considered when researcher use the moderation model.