매개변인이 포함된 구조방정식모형에서 공변인 통제를 위한 모형설정 방법 비교: 모의실험 연구

A simulation study on model specification to control covariates in mediation analysis with structural equation modeling

청소년학 분야에서 많이 활용되고 있는 매개변인이 포함된 구조방정식모형에서 공변인 통제를 위한 모형설정 방법을 비교하여, 타당한 모형설정 방법을 확인하였다. 변인 간 인과관계를 분석하기 위해서는 공변인 통제가 중요함에도 그동안의 구조방정식모형을 적용한 연구들에서는 공변인이 고려되지 않거나 공변인에 대한 모형설정 방법의 근거가 제시되지 못한 경우가 많았다. 이에 본 연구에서는 구조방정식모형에서 공변인을 적절하게 통제할 수 있는 모형설정 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 모의실험을 실시하였고, 5가지 모형설정 방법에 따라 효과추정치의 정확성 및 모형적합도에 어떠한 차이가 있는지를 비교하였다. 연구결과, 통제 전 모형(모형1: NC model)은 모형적합도는 양호하였지만, 모든 개별 효과추정치 및 매개효과, 직접효과, 총 효과가 모두 부정확하게 추정되었다. 결과변인 통제 모형(모형2: OC model)과 외생변인 상관-결과변인 통제 모형(모형3: COC model)에서는 직접효과는 정확하게 추정되었으나, 외생 독립변인이 매개변인에 미치는 효과가 부정확하게 추정되고 이로 인해 매개효과 및 총 효과가 부정확하게 추정되는 것으로 나타났다. 매개변인 통제-결과변인 통제 모형(모형4: MOC model)은 효과추정치는 모두 정확하게 추정되었으나, 모형적합도가 양호하지 않은 경우가 있었다. 외생변인 상관-매개변인 통제-결과변인 통제 모형(모형5: CMOC model)에서는 모든 개별 효과추정치 및 매개효과, 직접효과, 총 효과 모두 정확하게 추정되었으며 모든 조건에서 모형적합도도 매우 양호하게 나타나, CMOC 모형이 구조방정식모형에서 공변인 통제를 위한 가장 적절한 모형설정 방법임을 확인하였다.

The purpose of this study was to compare methods of model specification to control covariates in mediation analysis with structural equation modeling. In order to do this, monte carlo simulation was conducted. In this study, five models were compared, and each model was evaluated based on both the accuracy of estimates and model fit. The results showed that when the NC(Non Control) model was applied, model fit was good, however, estimates of mediation effect, direct effect, and total effect were all found to be biased. In terms of both the OC(Outcome Control) model and the COC(Correlated Outcome Control) model, estimates of mediation effect and total effect were biased. Additionally, model fit was found to be unacceptable in both the OC model and the COC model. When the MOC(Mediator-Outcome Control) model was applied, the estimates were unbiased, but under certain conditions, model fit was unacceptable. In the CMOC model, estimates of mediation effect, direct effect, and total effect were all unbiased, and model fit was good. Based on these results, for the purposes of controlling covariates in mediation analysis, the CMOC model was suggested as being the most appropriate.