종속변수 : Y
독립변수 : X
조절변수 : M
이라고 정의하면,
1. X, M 이 Y 에 미치는 영향에 대해 다중회귀분석을 한다.
2. X 와 M 의 곱을 해서 새로운 변수 XM 을 만든다.
3. X, M, XM 이 Y 에 미치는 영향에 대한 다중회귀분석을 한다.
이때, 1, 3의 작업을 각각하는 것이 아니라, 위계적 회귀방법을 이용해서, 회귀분석 대화상자에서 독립변수에 X, M 만 넣어준 다음, 다음 버튼을 눌러, 블럭 2 상태에서 XM 을 넣어준다.
통계량 옵션에서 R 제곱 변화량을 체크한 다음 분석을 한다.
실제 분석은 위의 과정을 거쳐서 분석을 하게 됩니다.
이때, X, M 의 변수는 직접 사용하기도 하지만, 다중공선성을 피하기 위해 Mean Centering(MC) 을 해서도 많이 사용합니다. MC 는 각 변수의 평균을 구한다음, 각각의 data 값에서 이 평균을 빼 주어야 합니다.
조절회귀분석의 정의
조절회귀분석은 먼저 조절변수 없이 회귀분석을 실시한 후 다음으로 조절변수를 포함하여 추가적인 회귀분석을 실시한다. 그리고 세 번째는 곱모형으로 독립변수를 각각에 조절변수를 곱한다음 항목을 추가하여 회귀분석을 실시한다. 곱모형에서 상호작용항만 유의적이라면 순수 조절변수라고 볼 수 있으며, 상호작용과 조절변수가 둘 다 유의적이라면 유사조절변수이다. 또한 조절변수만 유의적이라면 이는 조절변수라기보다는 독립변수로 보아야 할 것이며, 작용항과 둘다 유의적이지 못하면 조절변수는 그다지 중요하지 않는 변수로 볼 수 있다(Ramamurthy, 1995)."
Baron, R. M & Kenny D. A(1986), "The moderator-mediator variable distinction in social psychological research : Conceptual, strategic, and statistical considerations", Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51, no. 6, pp. 1173-1182