[스크랩] 매개효과(5)

상관관계

 

 

설문지를 이용하여 연구하는 논문들은 대다수 회귀분석을 사용하게 됩니다.

회귀분석을 이용할 때, 그에 앞서 꼭 해야 할 일은

상관관계를 보는 겁니다.

(물론, 회귀분석 전에는 회귀분석에 관한 가정assumption이 내가 돌리려는 data에 맞는지 봐야하겠지요.)

상관관계는 단지 관계만을 보여줄 뿐,

인과관계를 보여주지 않습니다.

따라서, 상관이 있다고, 이러한 이유로 이럴 것이다라고 해석할 수는 없습니다.

가끔, 논문을 들춰보면,

[~~에 대한 ~~와의 상관관계 연구] 라는 제목으로 올라와 있는

논문들이 있는데, 단순히 r 값만 본다는 것은 큰 의미는 없습니다.

상관관계가 있음을 보았으면, 그 다음에 이 변인들이 서로 인과관계가 있는지를 살펴보아야 합니다.

단순히 상관관계 연구라고 하고 논문을 작성한다면,

적어도 심리학 관련 분야에서는 교수님께 지적을 많이 당할 겁니다.

 

상관관계를 보는 이유는

여러가지가 있겠지만,

회귀분석에서는 예측변인들간(IVs)의 상관은 적어야 하고,

예측변인(IV)과 결과변인(DV)간의 상관은 커야 합니다. 그럴 때, 결과도 좋게 나올 수 있습니다.

만일,

상관관계에서 *이 하나만 떴다라고 했을 때,

회귀분석에서는 하나도 유의미하지 않을 가능성도 있습니다.

따라서, 일단 자신이 설정한 변인들의 관계에서 예측변인(IV)과 결과변인(DV)간의 상관관계가

가정 커야 합니다. 이 부분이 잘 나올 수 있도록 변인을 설정해야 하고,

선행연구에서 나오는 상관관계만을 통해서라도

그러한 관계가 있겠다라고 짐작할 수가 있습니다.

예측변인들(IVs) 간에 상관이 결과변인(DV)간의 상관보다 크다면,

다중공선성을 의심해 볼 수 있습니다.

그 말은 예측변인들이 서로 같다는 말입니다.

 

예를 들어,

자기효능감과 자아탄력성이라는 두 개의 변인을 예측변인으로 잡았다고 합시다.

그런데, 자아탄력성이라는 변인 안에 하위 요인으로 자기효능감이 있거든요.

그러면, 이 두 개의 예측변인들이

두 가지를 측정하는 것이 아니라 자기효능감 한 가지만을 측정하는 것이 되어 버립니다.

그래서, 상관을 보니 r =.90*** 이상이 나왔다고 한다면,

이 두개의 변인은 절대 사용해서는 안됩니다.

사용했다가는 나중에 연구 논문 망칩니다.

 

변인을 설정했다면,

예측변인인 A와 결과변인인 B의 상관, 관련성을 먼저 봅니다.

이 연구가 아주 중요한 이유는 관계성을 보는 논문에서(회귀분석을 사용하는 논문에서)

상관이 잘 나오면,(***이 뜨면) 그 연구논문은 좋은 논문이 될 가능성이 크다라고 볼 수 있기 때문입니다.

교수님들 중에 social drinker 는 연구실적이 떨어진다. 라고 보았을 때,

관계는 있을지 몰라도 인과관계는 없습니다. 즉, 방향성이 없다라는 말입니다.

 

 

출처 : 전남대 심리학과 상담교실

글쓴이 : 허찬 원글보기

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