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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제1호
발행연도
2014.1
수록면
105 - 114 (10page)

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매개변수(mediator variable)는 설명변수와 반응변수 사이의 관계를 설명하는 변수로 정의될 수 있다. 매개효과(mediated effect)는 매개변수의 영향력을 의미하는데, 매개효과 분석을 위하여 가장 널리 사용되는 방법은 회귀분석(regression analysis)과 구조방정식모형(structural equation model)이다. 최근에는 여러 가지 장점을 이유로 구조방정식모형이 많이 사용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 매개효과 검증을 위해 회귀분석을 이용하는 전통적인 방법을 소개하고, 구조방정식모형을 이용하여 동일한 절차를 쉽게 처리할 수 있음을 살펴볼 것이다. 또한 여러 개의 매개변수가 존재하는 경우 매개효과 검정을 위해 추정치의 분산을 추정하는 Sobel(1986)의 결과를 사용가능한 범위 내에서 구체적으로 표현하여, 일반 연구자들이 매개효과 검정을 쉽게 적용할 수 있도록 도움을 주고자 한다.
#매개변수 #매개효과 #간접효과 #Sobel-검정 #구조방정식모형 #mediator variable #mediated effect #indirect effect #Soble test #structural equation model

목차

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참고문헌 (21)

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Baron, R. M. / 1986 / The moderator-mediator variable distinction in social psychological research : Conceptual, strategic and statistical considerations / Journal of Persona google schola Frazier, P. A. / 2004 / Testing moderator and mediator effects in counseling psychology / Journal of Counseling Psychology 51 (1) : 115 ~ 134 google schola James, L. R. / 1984 / Mediators, moderators and tests for mediation / Journal of Applied Psychology 69 : 307 ~ 321 google schola Joreskog, K. G. / 1993 / LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language / Scientific Software International google schola Judd, C. M. / 1981 / Process analysis : Estimating mediation in treatment evaluations / Evaluation Review 5 : 602 ~ 619 google schola

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