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    KCI등재

    경영연구에 있어서 조절효과검증에 관한 연구 = Improving the Estimation of Moderating Effect in Management Researches

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    https://www.riss.kr/link?id=A40007684

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    최근 경영연구에서 조절변수의 조절효과를 검증하는 연구들이 늘고 있다. 조절효과의 검증방법으로는 조절회귀분석(MMR)이 가장 널리 사용되고 있다. 그런데 이 방법은 통계적 검정력(파워)이 낮다는 문제점을 지니고 있다. 조절회귀분석의 통계적 검정력을 약화시키는 요인으로는 총표본크기, 하위집단간 표본크기의 불균형, 예측변수의 범위제한, 오차분산의 이질성, 변수들의 측정오차, 다중 공선성, 척도의 조악성 및 제 변수들의 상호작용들을 들 수 있다. 이러한 통계적 검정력의 문제를 해결하기 위한 방안으로는 사전 연구설계단계에서의 철저한 대비, 파워의 추정, 표본크기의 증대, 평균집중화, 통계적 보정치의 이용, 구조방정식 모형의 활용, F검증을 대신하는 새로운 검증방법의 활용 등을 제시할 수 있다. 덧붙여 웹 상에 올라있는 파워추정 프로그램이나 새로운 검증 프로그램도 이 분야의 연구자들에게 유용한 지침이 될 수 있다.
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    최근 경영연구에서 조절변수의 조절효과를 검증하는 연구들이 늘고 있다. 조절효과의 검증방법으로는 조절회귀분석(MMR)이 가장 널리 사용되고 있다. 그런데 이 방법은 통계적 검정력(파워)...

    최근 경영연구에서 조절변수의 조절효과를 검증하는 연구들이 늘고 있다. 조절효과의 검증방법으로는 조절회귀분석(MMR)이 가장 널리 사용되고 있다. 그런데 이 방법은 통계적 검정력(파워)이 낮다는 문제점을 지니고 있다. 조절회귀분석의 통계적 검정력을 약화시키는 요인으로는 총표본크기, 하위집단간 표본크기의 불균형, 예측변수의 범위제한, 오차분산의 이질성, 변수들의 측정오차, 다중 공선성, 척도의 조악성 및 제 변수들의 상호작용들을 들 수 있다. 이러한 통계적 검정력의 문제를 해결하기 위한 방안으로는 사전 연구설계단계에서의 철저한 대비, 파워의 추정, 표본크기의 증대, 평균집중화, 통계적 보정치의 이용, 구조방정식 모형의 활용, F검증을 대신하는 새로운 검증방법의 활용 등을 제시할 수 있다. 덧붙여 웹 상에 올라있는 파워추정 프로그램이나 새로운 검증 프로그램도 이 분야의 연구자들에게 유용한 지침이 될 수 있다.

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