통계 분석 방법으로
전체메뉴
Quick Start
사용 매뉴얼
연구방법론
사회과학 주요 이론
통계 분석 방법
논문 작성법
예제 및 실습 자료
동영상 강좌
AI 연구지원
세미나 안내
FAQ
SSRA 홍보 및 세미나 자료
소모임 연구방
연구자 커뮤니티
SSRA 아카데미
리서치 포털 홈
로그인
SSRA로 돌아가기
바로가기
[통계분석] 기술통계와 추론통계 개요
[통계분석] 평균차이 분석과 분산분석(ANOVA)
[통계분석] 상관분석과 회귀분석
[통계분석] 신뢰도 분석과 요인분석
[통계분석] 구조방정식모델링(SEM) 기초
[통계분석] 사회과학 연구모형 4가지 유형
[통계분석] 인과관계 모형 분석
[통계분석] 매개효과 모형 분석
[통계분석] 조절효과 모형 분석
[통계분석] 그룹비교 모형 분석
[PLS-SEM] 신뢰도 분석
[PLS-SEM] 타당도 분석
[PLS-SEM] 공통방법편의(CMB)
[PLS-SEM] 조형지표 타당도
[PLS-SEM] 모형 적합도
[PLS-SEM] 간접효과
[PLS-SEM] 효과크기(f²)
[PLS-SEM] 가설검증
[CB-SEM] 신뢰도 분석
[CB-SEM] 타당도 분석
[CB-SEM] 상관행렬/기술통계
[CB-SEM] 측정모형 적합도
[CB-SEM] 수정지수
[CB-SEM] 구조모형 적합도
[CB-SEM] 가설검증 결과
연구 Q&A
공유
출력
# PLS-SEM 간접효과  간접효과(indirect effect)는 독립변수가 **매개변수를 거쳐** 종속변수에 전달하는 효과입니다. "어떻게 영향을 주는가"라는 과정을 설명하는 자리이며, 매개효과 연구의 핵심 값입니다. ## 계산 방식 SSRA는 표준화 경로계수를 기준으로 다음과 같이 계산합니다. > 간접효과 = 간접경로상 직접효과들의 곱 예를 들어 X → M → Y 경로에서 X→M 경로계수가 0.45, M→Y 경로계수가 0.38이라면 간접효과는 0.45 × 0.38 = 0.171입니다. 매개변수를 둘 이상 거치는 경로라면 그 경로 위 계수를 모두 곱합니다. | 효과 | 의미 | |---|---| | 직접효과 | X → Y 로 바로 가는 경로계수 | | 간접효과 | X → M → Y 경로계수들의 곱 | | 총효과 | 직접효과 + 간접효과 | ## 유의성은 부트스트래핑으로 간접효과는 두 계수의 곱이므로 분포가 정규분포를 따르지 않습니다. 따라서 정규성을 가정하는 Sobel 검정보다 **부트스트래핑 신뢰구간**이 권장됩니다. 신뢰구간이 0을 포함하지 않으면 간접효과가 유의하다고 판단합니다. ## 매개 유형의 해석 직접효과와 간접효과의 유의성 조합으로 매개 유형을 구분합니다. | 직접효과 | 간접효과 | 해석 | |---|---|---| | 유의하지 않음 | 유의함 | 완전매개(full mediation) | | 유의함 | 유의함, 같은 부호 | 부분매개(complementary) | | 유의함 | 유의함, 반대 부호 | 경쟁적 매개(competitive) — 억제효과 | | 유의함 | 유의하지 않음 | 매개 없음, 직접효과만 존재 | > 간접효과가 유의하지 않다면 매개 가설은 지지되지 않습니다. 직접효과의 유의성만으로 매개를 주장할 수 없습니다. ## SSRA에서 활용하기 분석결과 메뉴의 **[간접효과]** 버튼을 누르면 경로별 간접효과표와 Bar 차트가 표시됩니다. 매개효과 모형을 본격적으로 다루려면 **매개효과 분석** 메뉴를 함께 사용하세요. ## 참고문헌 * Zhao, X., Lynch, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. *Journal of Consumer Research*, 37(2), 197–206. * Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. *Behavior Research Methods*, 40(3), 879–891. * Nitzl, C., Roldán, J. L., & Cepeda, G. (2016). Mediation analysis in partial least squares path modeling. *Industrial Management & Data Systems*, 116(9), 1849–1864. ## 다음 단계 * [효과크기(f²)](post.php?id=118)로 이어가세요.
궁금한 사항 있으면
연구 Q&A
눌러 질문하세요