변인 중심 상관연구 설계

목차

1. 단순 상관
2. 중다 회귀
3. 중재와 매개 검증
4. 중재
5. 매개

본문내용

상관 설계는 둘 또는 그 이상의 변인 간 관계를 검토하는데 활용된다. 이변인 또는 다변인 공분산을 활용하는 많은 통계적 분석법이 있다. 여기에는 단순 상관, 중다회귀분석, 구조방정식 모델링, 중재와 매개 검증 등이 포함된다. 이 절에서는 좀 더 빈번히 활용되는 변인 중심 상관 설계를 소개할 것이다. 몇몇 빈번히 활용되는 통계적 분석법과 각각의 분석방법을 통해 답할 수 있는 연구 문제를 표에 열거하였다.

* 단순 상관
단순 상관 설계는 두 변인(예, 우울과 사회기술) 간 관계를 검토하고, 그 관계를 기술하기 위한 통계분석방법(전형적으로 피어슨 적률상관)을 활용한다. 상관계수 r은 두 변인 간 선형관계의 정도를 나타내는 지수이다. 한 변인(x)이 증가하면, 두 번째 변인(y)도 증가한다고 하자. 그러면 x와 y가 함께 변하며 “강력한 정적(positive) 관계”를 갖는다. 만약 x 점수가 y 점수와 함께 변하지 않으면, 우리는 x와 y 사이에 관계가 없다고 말한다.

두 점수 간 상관계수는 +1.00(매우 강력한 정적 관계)에서 –1.00(매우 강한 부적 관계) 사이의 값을 갖는다. 두 변인 간 공유되는 분산의 양은 상관의 제곱이다. 그래서 x와 y 사의 상관이 +.5라면 두 변인 간 공유되는 분산은 25%(.5)2가 된다. 과거(cook & Camphell, 1979를 보라)에는 이 설계를 수동적 설계(passive design)이라 지칭하였다. 연구자가 무선 또는 비무선 할당을 통해 집단 또는 조건을 적극적으로 형성할 수도 없고 독립변인을 적극적으로 조작할 수도 없기 때문이다. 다음은 어떤 연구에서 활용된 단순 상관분석의 예이다.

French와 Neville(2013)은 흑인과 백인 10대들의 성적 강제(sexual coercion)와 심리적 그리고 행동적 건강과의 관계를 검토하였다. 이들은 서로 다른 유형의 성적 강제를 검토하고, 성적 강제를 나타내는 지수를 고안하였다.

참고 자료

없음