[내가 하는 통계 분석] Sobel Test in R

안녕하세요, 산격동 너구리입니다.

 

 

이번 포스팅은,

 

이전 포스팅에 이어서 "Sobel Test"에 대해 진행하겠습니다

 

---

Sobel Test

 

 

매개효과를 검정하는 검정법 중 하나입니다.

 

일반적으로 Baron & Kenny의 방법론의 결과와 함께 제시합니다.

 

 

quantpsy.org/sobel/sobel

Interactive Mediation Tests

 

Sobel test를 검색하시면 쉽게 찾을 수 있는 사이트입니다.

 

 

맨 아래 Input에 적절한 값을 넣고,

 

우측 Calculate를 클릭하시면 Sobel test 결과를 보실 수 있습니다.

 

위의 그림을 확인하시면 어떤 값을 넣어야하는지 알 수 있습니다.

 

여기서 IV, DV는 다음과 같습니다.

 

• IV : Independent Variable (독립 변수)
• DV : Dependent Variable (종속 변수)
• Mediator : 매개 변수

 

$a$, $ S_a $, $b$, $ S_b $는 각각 회귀계수와 그 때의 표준오차를 의미합니다.

 

따라서, 결과적으로 우리가 알아야할 값 4개는 다음과 같습니다.

 

• $a$ : "독립 변수 → 매개 변수"의 회귀 분석 결과에서 독립 변수의 회귀 계수
• $S_a$ : a의 표준 오차

• $b$ : "독립 변수 + 매개 변수 → 종속 변수"의 회귀 분석 결과에서 매개 변수의 회귀 계수
• $S_b$ : b의 표준 오차

 

따라서, Sobel Test를 위해서는 2가지 회귀분석의 결과를 알아야합니다.

 

예제에서 좀 더 자세하게 확인해보겠습니다.

 

---

예제

 

예제는 이전 포스팅과 동일한 데이터를 사용하겠습니다.

 

이 때에 실시한 회귀분석의 결과를 이용해 Sobel test를 실시할 수 있습니다.

 

lunch-box.tistory.com/120?category=873050

[내가 하는 통계 분석] 매개효과 분석(Meditation Analysis) in R

 

 

 

"독립 변수 → 매개 변수"의 회귀분석 결과

 

model1 = lm(M~X, data = data)
summary(model1)

• $a$ : 0.34471
• $S_a$ : 0.08854

 

 

"독립 변수 + 매개 변수 → 종속 변수"의 회귀분석 결과

 

model2 = lm(Y~X, data = data) 
summary(model2)

 

• $b$ : 0.27857
• $S_b$ : 0.09756

 

 

Sobel Test

 

 

값을 입력하시고, Calculate를 클릭하시면! 쉽게 결과를 확인할 수 있습니다.

 

p-value가 0.0213이므로, M의 매개효과가 유의하다는 결론을 낼 수 있습니다.

 

 

Sobel test 직접 해보기!

 

 

위에 보시는 것처럼 Sobel Test는 식이 간단합니다.

 

물론, 손으로 직접 계산하려면 간단하지는 않지만,

 

R을 이용한다면 간단하게 해볼 수 있습니다.

 

## Sobel Test
a = 0.34471 ; b = 0.27857
s_a = 0.08854 ;  s_b = 0.09756
z = a * b / sqrt(b^2 * s_a^2 + a^2 * s_b^2)
z

2 * pnorm(z, lower.tail = F)

결과가 동일함을 확인하실 수 있습니다.

 

---

이것으로 R을 이용한 "매개효과 분석"에 대해 마치도록 하겠습니다

 

이상, 산격동 너구리였습니다.

 

감사합니다.

 

 

 

* 잘못된 정보 및 오타가 포함되어 있을 수 있습니다.

  그대로 받아들이시기보다는 다른 사람의 의견도 참고하셔서 분석하시길 바랍니다.

 

* 포스팅 내용 및 통계 분석 관련 질문은 언제나 환영입니다.

  가능한 선에서 최대한 답변하도록 하겠습니다.