머리말

이 책은 사회과학 전공자들이 인과관계를 연구할 때 가장 널리 사용하는 매개효과와 조절효과 모형을 다루고 있다. 매개효과와 조절효과에 대한 연구는 심리학 분야에서 널리 활용되어 왔고 Baron & Kenny(1986)의 논문이 이론적 기초를 체계화하면서 사회과학 전 분야에서 활용되기 시작했다. 매개효과와 조절효과 방법들은 경로분석(path analysis), 구조방정식(structural equation model) 분야와 밀접하게 연결되어 있기 때문에 간단한 형태의 매개효과나 조절효과 분석을 넘어서 다양한 모형을 분석할 수 있는 방법론으로 발전해왔다. 특히 MacKinnon(2008), Hayes(2018), VanderWeele(2015) 등은 매개효과와 조절효과 분석의 이론과 활용에 대한 체계적인 논의를 제공하면서 이 분야의 발전에 큰 기여를 해왔다.
매개효과와 조절효과의 책을 쓰게 된 직접적인 동기는 저자가 진행하고 있는 인과이론책 프로젝트의 일부로 인과 메커니즘을 분석하는 기본 방법론을 소개하는 데 있었다. 인과분석을 수행하다 보면 매개효과 모형과 같이 변수 간의 관계를 분석하는 기초적인 방법론에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 그러나 책을 저술해 나가면서 많은 연구자들이 매개효과나 조절효과 모형을 연구에 사용하고 있음에도 불구하고 이를 충분히 설명하는 책이 없어 정확한 방법론 활용이 제대로 이루어지지 못하고 있다는 것을 발견하였다. 따라서 인과이론을 이해하고 실제 활용이 용이할 수 있도록 원고를 작성하였다.
처음 매개효과와 조절효과에 대한 책을 기획했을 때 저자는 구조방정식을 기본으로 한 매개효과와 조절효과 모형을 소개하는 데 초점을 맞추었다. 하지만 인과이론에 관심을 기울여 온 저자는 자연스럽게 반사실(counterfactual)에 기반한 매개효과 모형에 흥미를 갖게 되었다. 그 결과 간단할 것으로 생각되었던 저술 작업은 더디게만 진행되었다. 더욱 어려움이 있었던 것은 반사실에 기반한 매개효과 이론을 발전시킨 Pearl(2012)이나 VanderWeele(2015)의 저술은 서로 사용하는 기호체계가 달랐고, 구조방정식의 관점에서 접근할 수 있는 MacKinnon(2008)이나 Hayes(2018)의 접근 방식 역시 차이가 있어서 이를 통합적으로 기술하는 것이 쉽지 않았다. 또한 직접효과 및 간접효과와 관련된 다양한 추정량의 분포를 구하는 것은 쉽지 않아 이를 수학적으로 제시하는 데는 한계가 있었다. 그러나 많은 연구들이 지속적으로 출간되고 부트스트랩핑 방법을 활용한 추정량 분포가 용이해지면서 기술적인 문제들이 해결되고 있다.
이런 발전에도 불구하고 저자의 전공분야인 행정학이나 정책학 영역에서 매개효과와 조절효과 분석은 매우 기초적인 수준에 머무르고 있는 상황이다. 특히 변수 간에 상관관계가 있다는 것 혹은 독립변수가 종속변수를 설명한다는 것이 인과관계를 의미하지 않는다는 사실을 알면서도 독립변수와 종속변수가 어떤 인과 메커니즘을 가지고 연결되었는지를 계량모형을 통해 밝히려는 노력은 상대적으로 소홀하였다. 특히 횡단면 분석이 갖는 한계나 혼란변수가 초래하는 편의 부분에 대한 고민이 부족하다는 점은 큰 문제라고 할 수 있다.
이 책의 첫 번째 목적은 최근 매개효과나 조절효과 분석에 관심이 있는 연구자가 늘어나고 있는 상황을 고려하여 이 방법론을 체계적으로 소개하는 데 있다. 매개효과나 조절효과는 그 개념은 간단하지만 다양한 형태의 변형이 존재하고 연구 목적에 맞게 자료를 수집하고 분석을 수행해야 함에도 불구하고 지나치게 단순하게 활용된다는 문제가 있다. 이것은 매개효과나 조절효과와 관련된 이론들이 제대로 소개되지 못한 측면이 있기 때문이다.
이 책의 두 번째 목적은 매개효과와 조절효과 방법론을 통해 인과이론에 대한 이해를 높이는 것이다. 저자는 오랫동안 인과이론에 대한 다양한 방법론과 철학적 기초에 대한 고민을 해왔다. 이 책은 그러한 과정의 일부로 이해할 수 있을 것이다. 반사실에 기반한 매개효과 모형은 인과효과 이론을 매개효과 분석에 적용한 것으로 변수 간의 관계를 인과이론의 관점에서 분석할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다.
언제나 그렇듯이 이 책이 나오는 데는 오랜 시간이 걸렸다. 서울대학교 행정대학원 박사 과정 김재윤 군은 원고를 꼼꼼히 살펴봐 주면서 오탈자 교정부터 많은 부분에서 큰 도움을 주었다. 특히 주피터 노트북에 SAS 코드의 설명을 꼼꼼히 달아주어 독자들에게 큰 도움이 될 것으로 판단된다. 한편 박사과정의 김경동 학생과 신현재 학생 역시 원고를 꼼꼼히 읽어주고 많은 도움을 주었다. 학문에 대한 진지한 태도와 열정을 갖고 있는 이런 학생들이 없었다면 책을 쓰는 보람은 반감했을지도 모른다. 이 책에 사용한 자료와 코드는 저자(kilkon@gmail.com)에게 연락하면 바로 제공할 예정이다.
문우사 김영훈 사장님과 김병성 차장님을 비롯하여 편집부 직원들에게는 항상 감사한 마음을 가지고 있다. 다시 한번 좋은 책을 만들어주신 점에 대해 깊이 감사를 드린다.

서울대학교 관악 연구실에서
고길곤

머리말 제 1 장 서론 1. 사회과학 연구에서의 관계 2. 관계의 존재에서 인과 메커니즘으로 3. 맥락변수와 제3의 변수 제 2 장 매개효과 기본 모형 1. 매개효과의 예시 2. 매개변수를 설정하는 법 3. 회귀분석을 이용한 단순 매개효과 크기 측정 방법 4. 매개효과 크기의 통계적 유의미성 검증 방법 5. 시뮬레이션과 회귀모형을 이용한 매개효과 분석의 이해 6. 매개효과 모형의 강건성 검토 제 3 장 매개효과의 추정을 위한 다양한 확장 모형 1. 공변량과 혼란변수가 포함된 매개효과 모형 2. 여러 개의 매개변수가 있는 모형 3. 종단면 자료에 대한 매개효과 모형 4. 종속변수가 범주형 변수인 경우의 매개효과 분석 제 4 장 조절효과 모형 1. 조절효과의 의미와 모형화 2. 조절효과 유무의 판단과 크기의 측정 3. 조절효과의 시각화 방법 4. 로지스틱 회귀분석에서의 조절효과 5. 조절효과는 유의미하지만 단순효과는 유의미하지 않은 경우 6. 평균변환과 경로분석을 이용한 조절효과 분석 제 5 장 조건부 과정 분석 제 6 장 반사실 관점에서 접근한 조건부 과정 모형 1. 반사실과 인과효과의 개념 2. 반사실에 근거한 인과효과의 측정 3. PROC CAUSALMED를 이용한 반사실 매개효과 모형측정 4. 결과변수가 이항변수인 경우 반사실에 기반한 매개효과 모형 5. 범주형 결과변수 분석 예제 제 7 장 잠재변수와 매개효과 1. 예측값 분석 2. 결측치가 있는 경우 3. 다중대체법을 이용한 결측치 보정과 잠재변수 간의 관계 분석 제 8 장 결론 참고문헌 찾아보기