완전매개 결과의 타당성과 통제변수의 활용

• 영문명: Full Mediation Reports and Controls for Confounding in Korean Educational Research Papers
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 김용남(Yongnam Kim) 양혜원(Hye-Won Yang)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제34권 제4호, 679~705쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.12.31

국문 초록

완전매개는 주어진 매개변수를 거치지 않고서는 원인변수가 결과변수에 직접적으로 영향을 미칠 수 없는 특수한 구조적 상황을 가리킨다. 본 연구에서 지난 이십년 간 국내 교육학 분야 학술지에 출판된 연구물을 검토한 결과, 전체 901건의 매개분석 적용 논문 중 약 20%에서 완전매개를 보고하고 있었다. 원인-결과 간의 작동기제를 완벽하게 설명했다는 완전매개의 실질적 의미를 감안할 때, 이러한 비율의 타당성에 관한 합리적인 의문이 있다. 본 연구에서는 국내 매개분석 적용 연구에서 확인되는 통제변수의 소극적 활용이 거짓 완전매개 보고로 이어질 수 있다는 이론적 설명을 시도한다. 특히 본 연구는 인과그래프 혹은 인과구조모형 접근을 적용하여, 매개분석에서 교란효과의 통제실패가 초래하는 문제점에 대해 보다 직관적인 설명을 제공한다. 구체적으로 교란효과로 인한 편향의 증폭과 상쇄 현상이 소개된다. 이러한 주장에 대한 시뮬레이션 증거를 제공하고, 통제변수를 고려하지 않은 완전매개 결과의 타당성에 대해 논의한다.

영문 초록

Full or complete mediation is a phenomenon embedded in a specific causal structure where a putative cause directly affects a putative outcome. Investigating research papers using mediation analysis in Korean educational research journals published in the last twenty years, this article found that about 20% of them reported the full mediation results. Considering the substantive interpretation of full mediation and our current research practice, this high rate of the full mediation report is somewhat questionable. This article argues that the failure of controlling for confounding in mediation analysis can result in a false full mediation result. A more intuitive explanation of the reason is provided using the causal graphical models approach. In particular, two phenomena of bias-amplification and bias-offsetting are theoretically explained and corresponding simulation evidence is provided. The article concludes with a discussion of the validity of the full mediation reports when the no confounding assumption is violated in mediation analysis.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 국내 교육학 분야 매개분석 연구물 검토

Ⅲ. 매개분석의 논리: 인과그래프적 접근

Ⅳ. 시뮬레이션

Ⅴ. 요약 및 논의

키워드

매개분석 직접효과 매개변수 완전매개 교란효과 인과그래프 충돌변수 mediation analysis direct effect mediator full mediation confounding causal graph collider