상관분석과 회귀분석의 방향이 다릅니다.

[은은]

아래에 통계분석 질문을 남겨주세요.

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제가 통계를 하면서 이상한 점이 생겼는데 여러 곳에 자문해보아도 해결을 하지 못해서.. 혼자 공부를 해보았는데 제가 생각한 것이 맞는지 모르겠습니다.

2가지질문이 있는데 먼저 첫번째 질문입니다.

1.

숙고와 우울의 관계에 있어서 상관관계에서 양수(+), 단계적 회귀분석에서 음수(-), 다중 휘귀분석에서 양수(+)가 나왔습니다. 아래 표들을 넣었습니다.

먼저 상관분석입니다.

밑줄쳐 둔 우울과 숙고의 상관관계가 .37이 나왔습니다.

다음으로 상대적 영향력입니다(단계적 회귀분석).

숙고의 베타값이 음수(-)가 나왔습니다.

다음으로 매개효과입니다.

매개효과에서는 3단계 숙고->우울의 베타값을 보시면 음수(-)가 아니라 양수(+)입니다.

이것이 'suppression effect(억제효과)'때문인지, 'confounding effect'때문인지.. 지금까지 본 바로는 'confounding effect;' 일 가능성이 가장 높아보입니다.

제가 사용한 척도는 반추 척도인데, 반추 척도 하위에 숙고, 자책, 우울반추가 있습니다. 상대적 영향력에 자책이랑 같이 들어갈 경우에만 숙고가 음수(-)가 나옵니다.

1) 문수백의 구조방정식모델링 책(학지사, p147)을 보면 '회귀계수와 상관계수 간의서로 부호가 다르게 나타날 경우 예측변인간의 억제효과가 존재한다고 말한다.'라고 했기 때문에 이를 근거로 'suppression effect라고 보면,

숙고와 자책, 우울간의 단순상관관계를 보면 숙고와 자책의 단순상관계수는 r=.67(p> .001) 이고, 숙고와 우울은  r=.37(p> .01), 자책과 우울은 r=.57(p> .001)로 모두 유의합니다. 그 다음으로 숙고와 자책을 둘 다 예측변인으로 회귀방정식에 포함시키고, 우울을 종속변인으로 분석한 결과는 숙고와 우울은  β= -.01(유의하지 않음), 자책과 우울은  β=.58(p> .001)입니다. 즉, 숙고->우울로 가는 직접효과는 유의하지 않고, 숙고->자책->우울로 간접효과가 유의하다는 것 같습니다. 따라서 단순상관관계에서 숙고가 우울에 영향을 미쳤던 것은 제3의 변수인 자책이  β속에 잠입되어 숙고와 우울 간의 관계를 왜곡한 것 같습니다.

그런데 이 경우 문제는, 다른 논문을 보면 '일반적으로 제 1독립변수가 종속변수에 미치는 영향력은 제2독립변수가 투입되면 줄어든다. 한 독립 변수는 다른 독립변수와 종속변수 간 관계의 일부분이나 전부를 설명하기 때문이다. 그러나 제 2독립변수가 제1독립변수의 오차 변량을 억제하는 경우, 오히려 제 2독립변수가 투입됨으로써 종속변수에 대한 제 1독립변수의 설명력이 증가하게 된다.'라고 했습니다(신효정 외(2012), 스트레스 대처방식이 학업소진에 미치는 영향: 억제효과를 중심으로 한 단기 종단연구). 그런데 제가 한 것을 보면 제 1독립변수(숙고)가 종속변수(우울)에 가는 영향력은 β=.37(p> .01)이고, 제 2독립변수(자책)이 투입됐을 때 종속변수(우울)에 대한 제 1독립변수(숙고)의 영향력은  β= -.01로 줄어들었고 유의하지 않습니다. 그렇기 때문에 자책을 억제변인으로 보기에 무리가 있어보입니다...

그래서 생각한 것이

2) 'confounding effect'인데(한국말로 뭐라고 하는지 잘 모르겠습니다.. 교란효과인지..) 자책이 confounder이여서, 우울과 숙고의 관계가 없음에도 있다고 왜곡(교란)을 시키는 것 같습니다. 그 이유는 자책이 숙고와도 관련이 있고 우울과도 관련이 있기 때문입니다. (confounding에 관해서는 David P. MacKinnon 외 2(2000) Equivalence of the Mediation, Confounding and Suppression Effect 논문을 참고 했습니다.)

그래서 제 질문은 앞에 말씀드린 것이 어떤 것인지, 그리고 논문에는 어떻게 써야하는지, 검증할 방법이 있다면 어떤 것을 해야하는지입니다. 검증 방법에 대한 것은 책이 있다면 추천을 해주셔도 좋습니다.(spss밖에 모르는데.. spss로 검증할 수 있나요?)

 비슷한 질문이여서 한가지 더 하겠습니다 ㅠㅠ

2

이 경우에는 상관분석에서 +(양수), 상대적 영향력(단계적 회귀분석)에서 -(음수)가 나왔습니다.

아래 표로 제시하였습니다.  

먼저 상관관계입니다.

다음으로 상대적 영향력입니다.

동그라미 치신 것만 보면, 사회적 애착과 사회적 상호작용 불안의 관계가 단순상관분석에서는 방향이 정적으로, 상대적영향력에서는 부적으로 나왔습니다. 이 경우는 suppression effect로 인한 것인가요? 아니면 1:1이였을 때는 다른 것들을 고려하지 않았기 때문에 정적으로 나왔고, 다른 변수들은 같이 고려했을 때 부적으로 나온 건가요...

이 경우는 중재효과를 봤는데 표는 아래와 같이 나왔습니다.

 그래서 제 질문은 왜 이런 현상이 일어났는지, 사회적 애착이 높을 수록 사회적 상호작용 불안이 낮아진다라고 해석을 해도 괜찮을지, 논문에 어떻게 써야하는지 입니다..

장황한 질문들이었지만, 한참 공부하다가 도저히 알 수가 없어서 도움을 요청합니다ㅠㅠㅠㅠ 부탁드립니다... ㅠ감사합니다^^

통계학술연구회 SPSS온라인 교육 : http://www.stats.or.kr/lecture.php

[김성구]

상관관계라는 것은 단지 두변수사이의 선형성을 확인하지만, 단계적회귀분석, 다중회귀분석 등은 최소 2개 이상의 독립변수로인해 영향력이 달라질 수 있습니다.

[은은]

감사합니다.. 그럼 어떻게 읽어야 하며 두개 달라진 것은 어떻게 해석을 해야하나요?