매개(mediation), 조절(moderation), 조건부 과정 분석(conditional process analysis)은 사회과학과 경영학 연구에서 변수 간 인과관계의 복합적 구조를 이해하는 데 중요한 통계적 기법이다. 여기서는 이들 용어를 정의하고, 회귀분석(regression analysis)을 기반으로 한 전통적 이론과 고전 연구를 요약하며, 한국 연구 사례를 통해 실증적 검증을 시도한다. 마지막으로 실무적 시사점과 한계, 향후 연구 방향을 논의한다.
매개(mediation)는 독립변수(independent variable)가 종속변수(dependent variable)에 미치는 영향이 제3의 변수인 매개변수(mediator variable)를 통해 전달되는 과정을 설명한다. 이 개념은 바론과 케니(Baron & Kenny, 1986)의 고전적 연구에서 체계적으로 정립되었다. 매개효과 분석은 인과적 메커니즘을 밝히는 데 유용하며, Hayes(2013)는 부트스트랩(bootstrap) 방법을 도입하여 매개효과의 통계적 검증을 강화하였다. 조절(moderation)은 독립변수와 종속변수 간 관계가 제3의 변수인 조절변수(moderator variable)에 의해 강도나 방향이 달라지는 현상을 의미한다. 조건부 과정 분석은 매개와 조절을 통합하여 변수 간 상호작용과 인과 경로를 동시에 분석하는 기법으로, Hayes(2013)의 통합적 프레임워크가 대표적이다.
매개효과와 조절효과에 대한 전통적 이론은 주로 심리학과 사회학 분야에서 발전하였다. 바론과 케니(1986)는 매개효과 검증을 위한 3단계 회귀분석 절차를 제안하여 이후 연구의 표준으로 자리 잡았다. 이 절차는 독립변수가 매개변수에 미치는 영향, 매개변수가 종속변수에 미치는 영향, 그리고 독립변수가 종속변수에 미치는 직접효과를 단계별로 검증하는 방식이다. 그러나 이 방법은 매개효과의 통계적 유의성 검증에 한계가 있어, Preacher와 Hayes(2004)는 부트스트랩 기법을 통해 신뢰구간 기반 검증법을 제안하였다. 조건부 과정 분석은 매개효과가 조절변수에 따라 달라지는 복합적 관계를 설명하며, Hayes(2013)의 PROCESS 매크로가 이 분야에서 널리 사용된다.
한국 내 연구에서도 매개와 조절, 조건부 과정 분석의 활용이 증가하고 있다. 예를 들어, 김영희(2015)는 직무스트레스가 직무만족에 미치는 영향에서 자기효능감이 매개역할을 함을 회귀분석과 부트스트랩법으로 검증하였다. 또한 박준호 외(2018)는 조직문화가 조직몰입에 미치는 영향에서 리더십 스타일이 조절변수로 작용함을 조건부 과정 분석으로 분석하였다. 이러한 연구들은 한국 실무 환경의 특수성을 반영하여 변수 간 복잡한 인과관계를 구체적으로 규명하는 데 기여하였다. 다만, 표본 크기와 측정 도구의 타당성 확보가 지속적으로 요구된다.
이 글은 매개, 조절, 조건부 과정 분석의 개념과 방법론을 회귀분석 기반으로 정리하고, 한국 연구 사례를 통해 실무적 적용 가능성을 논의하였다. 첫째, 매개효과 분석은 인과 메커니즘 해명에 필수적이며, 부트스트랩 검증법 도입으로 통계적 신뢰도가 향상되었다. 둘째, 조절효과는 변수 간 관계의 조건부 변화를 파악하는 데 유용하며, 실무에서는 조직 내 다양한 환경 변수 반영에 적합하다. 셋째, 조건부 과정 분석은 복합적 인과관계 모델 설계에 강력한 도구로서, PROCESS 매크로 활용을 권장한다. 그러나 표본 크기 제한, 변수 선택의 주관성, 측정 타당성 문제 등이 한계로 남아 향후 연구에서는 이러한 점을 보완할 필요가 있다. 마지막으로, 실무 적용 시에는 통계적 지식과 도메인 전문성을 결합하여 해석의 정확성을 높이는 것이 중요하다.
매개, 조절, 조건부 과정 분석은 변수 간 복잡한 인과관계를 해명하는 데 필수적인 통계기법으로, 이 글은 회귀분석 기반 접근법을 중심으로 그 이론적 배경과 한국 실증 연구 사례를 체계적으로 설명하였다. 실무에서는 이들 기법을 활용하여 조직 내 변화 요인과 성과 간 관계를 정밀하게 진단할 수 있으며, 이를 통해 보다 효과적인 의사결정과 전략 수립이 가능하다.
제목: 매개·조절·조건부 분석 이해와 실무 적용