KCI등재
고정 효과 회귀분석 vs. 무선 효과 위계적 선형모델(HLM): 가족 구성 및 정보 프라이버시 염려가 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향 = Fixed Effect Regression vs. Random Effect Hierarchical Linear Model (HLM): The Impact of Family Composition and Information Privacy Concerns on Critical Information-Seeking Behavior
저자
류성진 (대구대학교)
발행기관
한국언론학회(Korean Society for Journalism & Communication Studies)
학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
5-57(53쪽)
제공처
In the case of regression analysis, it is necessary to diagnose whether the assumptions such as linearity, normality, homoscedasticity, and independence of residuals, multicollinearity are satisfied before full-scale analysis. If some assumptions are not met, appropriate measures, such as data transformation, must be applied to the data to achieve valid and reliable analysis results only after full-scale analysis is performed after the assumptions are met. Textbooks or papers dealing with the diagnosis of residual linearity, normality, homoscedasticity, and multicollinearity among the various assumptions introduced earlier are not difficult to find in communication academia. However, papers and discussions on the assumption of independence are hard to find in those area. In this repect, the study aims to introduce the assumption of residual independence, diagnosis, and statistical analysis technique that can overcome violation of residual independence, that is, hierarchical linear model(hereinafter, HLM). If clustering occurs due to interactions among members within the group, residual independence may be violated, which leads to an increase in standard error, resulting in a problem of testing inappropriate statistical significance. HLM has the advantage of being able to test appropriate statistical significance in consideration of such residual non-independence. In this study, in order to clearly explain the characteristics of HLM, we tried to conduct a comparative analysis with the results of fixed effect regression analysis. Using 2023 media panel survey data, the two statistical analysis techniques presented above were applied to test the differences in the impact of information privacy concerns on media literacy according to family composition. As a result of the analysis, the effect on media literacy according to family composition was statistically significant in the fixed effect regression analysis, and the interaction between family composition and information privacy concerns on media literacy was significant. However, in the case of this regression analysis, Durbin Watson d statistics confirmed that the assumption of independence was violated, confirming that there is a possibility of committing a Type I error. To the contrary, HLM revealed that the average difference in random effects of influence on media literacy according to family composition and the difference in the slope of random effects of information privacy concerns on media literacy according to family composition were not statistically significant, either. This study confirmed that in the case of data that can violate the assumption of residual independence, that is, if group clustering is likely to occur, using HLM is an effect way to reduce Type I errors.
더보기회귀분석의 경우 본격적인 분석에 앞서 잔차의 선형성, 정규성, 등분산성, 독립성, 다중공선성 등의 가정 충족 여부를 진단해야 한다. 만일 일부 가정이 충족되지 않을 경우, 데이터에 적절한 조치, 예를 들어, 데이터 변환 등을 통해 가정을 충족한이후분석을 실행할 때 타당하고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 커뮤니케이션 학계에서는 앞서 소개한 잔차의 선형성, 정규성, 등분산성, 다중공선성에 대한 가정 진단을 다룬 교재나 논문을 어렵지 않게 접할 수 있다. 그러나 독립성 가정을 다룬 논문이나 논의는 의외로 찾기가 쉽지 않다. 이 점에 착안하여, 이 연구는 잔차의 독립성 가정 및 진단 방법을 소개하고자 한다. 더불어, 잔차의 독립성 위배를 극복할 수 있는 통계분석기법, 즉 위계적 선형모델(hierarchical linear model: HLM)도 함께 소개하고자 한다. 집단 내 구성원 간 상호작용으로 인한 군집화가 발생할 때 잔차 독립성은 위배될 가능성이 있으며, 이는 곧 표준오차의 증가로 이어져부적절한통계적유의성을검증하는문제가 발생한다. HLM은 이 같은 잔차의 비독립성을 고려하여 타당한 방식으로 통계적 유의성을 검증할 수 있다는 장점이 있다. 이번 연구에서는 HLM의 특징을 명확하게 설명할 목적으로 기존 연구에서 일반적으로실행하는고정 효과 OLS 회귀분석의 결과와 비교분석을 진행했다. 2022년 미디어패널조사데이터를활용하여 가족 구성에따라정보 프라이버시 염려가 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향의 차이를 검정하기 위해 앞서 제시한 두 가지 통계분석기법을 적용하여 비교분석했다. 분석 결과, 고정 효과 OLS 회귀분석에서는 가족 구성에 따라 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향이 통계적으로 유의미했으며, 비판적 정보 추구 행위에 미치는 가족 구성과 정보 프라이버시 염려 간 상호작용은 유의미한 것으로 드러났다. 그러나 잔차 간 독립성 가정을 진단한 결과, 이 가정은 위배되었음이 밝혀졌고, 따라서 유의성 검증에 대한 제1종 오류를 범할 위험이 있음을 확인할 수 있었다. 이를 극복하기 위해 HLM을 실행한 결과, 가족 구성에 따라 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향의 무선 효과 평균 차이 그리고 가족 구성에 따라 정보 프라이버시 염려가 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향, 즉 무선 효과 기울기 차이는 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 드러났다. 이번 연구 결과를 통해 잔차의 독립성 가정을 위배할 수 있는 데이터의 경우, 즉 집단의 군집화가 발생할 가능성이 있는 경우, 향후 연구자들은 HLM 사용을 신중하게 고려해 보길 이번 연구는 제안하고자 한다.
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