YesStat — 매개효과 (결과)

매개효과

PROCESS 모형 4 · 부트스트랩 간접효과

그림 6. 매개모형 검증 결과100%

a = 독립 → 매개, b = 매개 → 종속, c′ = 직접효과, c = 총효과. 위 숫자가 비표준화계수, 괄호가 표준화계수입니다.

표 1. 매개모형 회귀계수

단계	경로	B	SE	β	t	p	R²	F
1	직무자원 → 직무열의 (a)	.638	.052	.542	12.27	<.001	.342	105.62***
2	직무자원 → 직무성과 (c)	.398	.041	.427	9.71	<.001	.188	94.28***
3	직무자원 → 직무성과 (c′)	.164	.048	.186	3.42	<.001	.318	94.71***
	직무열의 → 직무성과 (b)	.367	.044	.428	8.34	<.001

표 2. 간접효과 부트스트랩 검정

효과	계수	Boot SE	Boot LLCI	Boot ULCI	판정
총효과 (c)	.398	.041	.318	.478	유의
직접효과 (c′)	.164	.048	.070	.258	유의
간접효과 (a×b)	.234	.036	.168	.309	부분매개

부트스트랩 5,000회. 신뢰구간이 0을 포함하지 않아 매개효과가 유의합니다. 완전표준화 간접효과 κ² = .261.

그림 7. 효과 분해와 부트스트랩 분포100%

총효과 .398 중 간접효과가 .234로 58.8%를 차지합니다.

해석interp_rules.rule_id = MED_PARTIAL · 매칭조건 indirect_ci_excl_0 AND direct_sig

부트스트랩 5,000회 검정 결과 직무자원이 직무열의를 거쳐 직무성과에 미치는 간접효과는 .234였고 편향수정 95% 신뢰구간이 [.168, .309]로 0을 포함하지 않아 유의하였습니다.

직접효과(c′ = .164)도 유의하므로 직무열의는 두 변수의 관계를 부분매개합니다. 총효과 .398 중 약 58.8%가 간접경로를 통해 전달되었습니다.

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

MODEL: WE_mean ON JR_mean age rank;
  JP_mean ON WE_mean JR_mean age rank;
MODEL INDIRECT: JP_mean IND JR_mean;
ANALYSIS: BOOTSTRAP = 5000;
OUTPUT: STDYX CINTERVAL(BCBOOTSTRAP);

sem (WE_mean <- JR_mean age rank) ///
    (JP_mean <- WE_mean JR_mean age rank), ///
    vce(bootstrap, reps(5000))
estat teffects
nlcom _b[WE_mean:JR_mean]*_b[JP_mean:WE_mean]

mod <- ' WE_mean ~ a*JR_mean + age + rank
 JP_mean ~ b*WE_mean + cp*JR_mean + age + rank
 ind := a*b
 total := cp + a*b'
fit <- sem(mod, dat, se='bootstrap', bootstrap=5000)
parameterEstimates(fit, boot.ci.type='bca.simple')

PROCESS y=JP_mean /x=JR_mean /m=WE_mean
  /cov=age rank /model=4 /boot=5000 /conf=95.

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.