연구모형 A부터 Z까지 | 단순모형·매개·조절·SEM·혼합모형 완전 정리

논문이나 연구 설계할 때 꼭 알아야 하는 '연구모형'에 대해
정리해보려고 합니다.

"연구모형이 뭐지?"라는 궁금증부터 시작해서,
단순 인과모형, 경로모형, 구조방정식모형(SEM), 매개·조절효과,
다층모형, 혼합모형, 위계모형까지!

이 글 하나로 연구모형 정리 끝내보겠습니다.

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연구모형이란?

연구모형이란 쉽게 말해서
변수 간의 관계를 체계적으로 그려낸 설계도예요.

논문이나 실증 연구를 할 때,

• "A가 B에 영향을 미친다"
• "B가 C에 어떤 매개역할을 한다"
• 이런 걸 가설로 세우고 분석하죠?

그 과정을 시각화하거나 수학적으로 구조화한 게 바로 ‘연구모형’입니다.

출처 : Handzic, M., & Durmic, N. (2015, September). Realising value from knowledge assets: Empirical study in project environment. In European Conference on Knowledge Management (p. 330). Academic Conferences International Limited.

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1. 단순 인과모형 (Simple Causal Model)

• 가장 기본적인 형태예요.
• 독립변수 → 종속변수 구조로,
• 직접적인 인과관계만 보는 모형이에요.

[예시 ]
광고 지출 → 매출 증가
"광고를 많이 하면 매출이 늘어날까?"
이런 단순한 가설을 검증할 때 사용돼요.​

▶ 장점: 간단하고 직관적
▶ 단점: 현실 세계의 복잡한 관계를 설명하기엔 한계가 있음

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2. 경로모형 (Path Model)

• 조금 더 발전된 형태!
• 여러 변수들 간의 인과 경로를 살펴보는 모델이에요.
• 직접 영향 + 간접 영향까지 분석 가능하죠

[예시]
광고 → 브랜드 태도 → 구매 의도
광고가 직접 구매에 영향을 줄 수도 있지만,
브랜드에 대한 인식이 바뀌고 → 그게 구매 의도에
영향을 주는 간접 경로도 있다는 뜻!

​▶ 장점: 변수들 간의 복잡한 상호작용도 분석 가능
▶ 단점: 모델 설정이 복잡해질 수 있음

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 3. 구조방정식모형 (SEM: Structural Equation Modeling)

• 경로모형의 고급버전!
• 측정변수 + 잠재변수를 동시에 고려하는 고급 통계 모델이에요.

[예시]
직무 스트레스 → 직무 만족도 → 이직 의도
‘직무 만족도’처럼 눈에 보이지 않는 개념(잠재변수)을
측정지표로 파악하고, 그 관계를 분석하는 거죠.

▶  장점:

• 잠재변수까지 고려 가능
• 다양한 적합도 지표로 분석 결과의 신뢰성 평가 가능

▶   단점: 데이터 많아야 함 + 분석 어려움

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4. 매개변수 & 조절변수

※ 연구모형 구성에 자주 등장하는 두 변수! 이건 꼭 따로 기억해 두세요.

 매개변수 (Mediator)

• 독립변수와 종속변수 사이에서 중간 역할을 하는 변수예요.
• 독립변수가 종속변수에 미치는 간접 경로를 설명할 때 필요하죠.

​[예시 ]
스트레스 → 직무 만족도 → 이직 의도
스트레스가 직접 이직 의도에 영향을 주는 게 아니라,
스트레스 → 만족도 낮춤 → 이직하게 되는 구조!

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조절변수 (Moderator)

• 조절변수는 두 변수 간 관계가 언제, 어떻게 달라지는지를 설명해요.
• 조건에 따라 효과가 달라진다고 볼 수 있어요.

[예시]
광고 효과 → 구매 행동 (조절: 연령)
광고가 젊은 층한텐 효과 있는데, 중장년층에겐 별 효과 없을 수도 있잖아요?
그걸 조절변수가 설명해 줘요!

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5. 다층모형 (Multilevel

• 데이터가 계층 구조를 갖고 있을 때 사용하는 모형이에요.
• 예를 들어, 학생은 학교에 소속되고 → 그 학교도 지역에 속하죠.

​[예시]
학생 성적 = (개인적 요인 + 학교 수준 요인)
학생 개인의 능력뿐 아니라,
학교 환경도 성적에 영향을 준다는 걸 보여줄 수 있어요.

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6. 혼합모형 (Mixed Model)

• 고정효과 + 임의효과를 동시에 고려하는 모델이에요.
• 사람마다 또는 실험마다 차이(임의효과)가 있을 수 있으니까요!

​[예시]
치료 방법 + 환자 개별 차이 → 치료 효과
모든 환자에게 동일한 효과가 나타나는 게 아니니까~!

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 7. 위계모형 (Hierarchical Model)

• 다층모형과 비슷하지만, 구조와 해석이 좀 더 중첩적 계층에 초점이 있어요.
• 조직, 지역, 집단 등에서 각 단계별 요인을 고려해요.

​[예시]
조직문화 → 직원 만족도 → 성과
조직 단위 요인 + 개인 단위 요인을 같이 봐야 하는 구조!

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연구모형 비교 요약

모형	특징	사용 예시	장점	단점
단순모형	직접 인과관계만	광고 → 매출	간단, 빠름	복잡성 반영 어려움
경로모형	직접+간접 경로	광고 → 태도 → 구매	간접효과 파악 가능	복잡성 증가
SEM	잠재+ 측정 변수 동시 분석	스트레스 → 만족도 → 이직	정밀한 분석	고난도, 데이터 많이 필요
매개변수	중간역할 설명	태도 → 신뢰도 → 재구매	간접적 메커니즘 분석	조건 충족 필요
조절변수	관계 변화 조건 설명	광고 효과 → 연령에 따라 달라짐	조건부 분석 가능	해석 복잡
다층모형	계층적 데이터 분석	학생(개인) + 학교(집단) → 성적	상하 수준 모두 분석	고급 통계 지식 필요
혼합모형	고정+임의 효과 모두 반영	치료 방법 + 환자 차이	반복 측정 분석 가능	모델 복잡함
위계모형	중첩된 계층 구조 고려	조직 문화 → 성과	그룹·개인 동시에 고려	설정 어려움

 

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어떤 연구모형을 써야 할까?

연구모형은 연구의 목적과 변수의
구조에 따라 선택해야 해요!

• 관계가 단순하면 단순 인과모형,
• 매개나 경로가 있다면 경로모형/SEM,
• 계층 구조 데이터라면 다층모형/혼합모형!

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​특히 논문 쓰는 분들, 설문 분석하거나
실증 연구하시는 분들은
매개·조절변수 포함 여부, 잠재변수 측정 여부,
데이터 구조(반복측정, 그룹화 등)를 고려해서
모형을 선택하시면 좋아요.