구조방정식 모형을 활용한 매개효과 검정 방법의 비교: 백분위수 부트스트랩과 편향조정 부트스트랩*
Comparison of methods for testing mediation effects under structural equation modeling framework: Percentile bootstrap and bias-corrected bootstrap
- 주제(키워드) 매개모형 , 매개효과 , 부트스트랩 , 검정력 , 1종오류 , mediation model , mediation effect , bootstrap , power , Type I error
- 주제(기타) 심리과학
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002848674
- 등재 KCI등재
- 발행기관 한국심리학회
- 발행년도 2022
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000193756
- 본문언어 한국어
- Published As http://dx.doi.org/10.22257/kjp.2022.6.41.2.103
초록/요약
매개모형이 심리학, 교육학, 경영학 등 다양한 분야에서 활발하게 이용되고 있다. 매개효과를 검정하는 방법은 Baron과 Kenny의 단계적 검정, 다변량 델타(Sobel의 방법) 등 전통적인 방법들을 거쳐 최근 부트스트랩이 표준 절차로 자리잡았다. 백분위수 부트스트랩으로 추정한 신뢰구간에 존재하는 잠재적 편향을 보완하기 위하여 편향조정 부트스트랩이 제안된 이후, 조정된 방법이 더 정확한 신뢰구간과 높은 검정력을 제공한다는 연구 결과들을 바탕으로 국내에서도 빈번히 사용되고 있다. 하지만 편향조정 부트스트랩이 검정력뿐만 아니라 1종오류 또한 더 높아 적절한 매개효과 검정 방법이 아닐 수 있다는 사실이 최근 보고되고있다. 본 연구는 매개효과의 검정에 관련된 최신 연구 흐름을 살펴보고, 잠재변수를 사용한 매개모형의 다양한 조건을 반영한 시뮬레이션을 실시하여 백분위수 부트스트랩과 편향조정 부트스트랩의 수행을 비교함으로써 매개효과 검정 방법에 대한 연구자들의 이해를 높이고자 하였다. 연구 1의 결과 편향조정 부트스트랩, 백분위수 부트스트랩, 다변량 델타 방법 순으로 검정력이 높았으며, 지표변수 개수가 많을수록, 효과크기가 클수록, 요인부하가 클수록, 표본크기가 클수록 검정력이 증가하는 경향을 보였다. 연구 2의 결과 1종오류 역시 편향조정 부트스트랩, 백분위수 부트스트랩, 다변량 델타 방법 순으로 높아 구조방정식 매개모형에서도 편향조정 부트스트랩이 가장 큰 1종오류를 발생시킨다는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 본연구의 제한점을 기술하고 연구 결과를 바탕으로 한 가이드라인을 제공한다.
more초록/요약
Mediation models are widely used in various fields such as psychology, education, and business administration. Some traditional methods like Baron and Kenny’s approach and multivariate delta method were used before, but now bootstrap methods have become a standard procedure. Since the bias-corrected bootstrap (BC bootstrap) was proposed to correct for the potential bias in the confidence intervals (CIs) obtained by the percentile bootstrap, the BC method has been frequently used domestically based on some old research that the BC bootstrap provides more accurate CIs and higher power. However, recent studies have reported that the BC method may not be appropriate for testing mediating effects because it produces inflated Type I error rates. The goal of the present study is to enhance researchers’ understanding about testing methods for the mediation effect by examining the recent research trend of testing methods for mediating effects and by comparing the performance of the percentile bootstrap and the BC bootstrap through a series of simulations under various conditions. In Study 1, the results show that the power was high in the order of BC bootstrap, percentile bootstrap, and multivariate delta method. As the number of indicators, the effect size, the factor loading, and the sample size increased, the power also increased. Study 2 demonstrates that Type 1 error rates were also high in the order of BC bootstrap, percentile bootstrap, and multivariate delta method, confirming that the BC bootstrap also generates the highest Type 1 error in structural equation mediation models. Finally, the limitations of this study and guidelines based on the simulation results are discussed.
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