조절된 매개지수를 사용한 조절된 매개효과의 검정 방법 비교와 최소요구 표본크기 결정

Abstract

조절된 매개모형은 심리학, 건강과학, 경영학 등 다양한 분야에서 활발하게 이용되고 있음에도 조절된 매개효과 자체의 검정 방법을 비교한 연구는 상대적으로 부족하고, 이 모형의 사용에 필요한 표본크기를 다룬 연구도 찾기 어렵다. 이에 본 연구는 백분위수 부트스트랩과 편향조정 부트스트랩, ML 추정과 MLR 추정을 적용한 다변량 델타 방법의 수행을 검정력과 1종오류 측면에서 비교하고, 최소로 요구되는 표본크기를 탐색하여 본 모형을 사용할 연구자들에게 가이드라인을 제공하고자 하였다. 이를 위하여 내용 영역에서 가장 자주 사용되고 있는 두 가지 조절된 매개모형(모형 7, 모형 14)과 매개모형(모형 4)에서 다양한 조건을 반영한 시뮬레이션을 실시하였다. 연구 1의 결과 조절된 매개모형에서도 편향조정 부트스트랩의 검정력이 높은 편이었으며, 매개모형과 다른 점은 일부 조건에서는 MLR 추정을 적용한 다변량 델타 방법의 검정력이 가장 높았다는 것이다. 같은 효과크기와 표본크기 조건에서는 조절된 매개모형의 검정력이 매개모형의 검정력보다 낮았으며, 효과크기가 클수록, 표본크기가 클수록 검정력이 증가하는 경향을 보였다. 연구 2의 결과 매개모형에서는 부풀려진 1종오류가 편향조정 부트스트랩에서만 발생하였으나, 조절된 매개모형에서는 MLR 추정을 적용한 다변량 델타 방법과 두 가지 부트스트랩 방법 모두에서 발생하였고, 그 중에서도 백분위수 부트스트랩에서 가장 크게 부풀려진 1종오류가 발생한다는 것을 확인할 수 있었다. 연구 3에서는 검정력, 모수편향, 95% 커버리지를 준거로 이용하여 효과크기 조건에 따라 최소로 요구되는 표본크기를 결정하였다. 마지막으로 본 연구의 기여와 한계를 기술하였다.;Despite the prevalent use of the moderated mediation model across various fields, including psychology, health sciences, and business administration, there remains a relative insufficiency of studies that compare the methods for testing the moderated mediation effect itself, and the studies examining the sample size required to use this model are scarce. The present study conducted simulations incorporating various conditions in the most frequently used moderated mediation models (Model 7 and Model 14) in substantive areas and mediation model (Model 4) to assess and compare the performance of the multivariate delta method (with ML estimation and MLR estimation), the percentile bootstrap, and the bias-corrected bootstrap, in terms of the power and Type I error, and to determine the minimum required sample size in order to offer guidance for researchers using these models. The findings of Study 1 revealed that the bias-corrected bootstrap had the highest power in the moderated mediation models, but in contrast to the mediation models, the multivariate delta method with MLR estimation had the highest power in some conditions. When considering the same effect size and sample size conditions, the power of the moderated mediation model was lower than that of the mediation model, and the power tended to increase with larger effect sizes and larger sample sizes. The results of Study 2 indicated that in the mediation model, only the bias-corrected bootstrap generated inflated Type I errors, whereas, in the moderated mediation model, the multivariate delta method with MLR estimation and both bootstrap methods produced inflated Type I errors, with the percentile bootstrap yielding the highest inflated Type I error. In Study 3, we used the power, parameter bias, and 95% coverage to determine the minimum required sample size based on the effect size condition. Finally, we discuss the contributions and limitations of this study.