목적 : 매개분석에서 다수준 매개분석 모형의 차이를 비교하기 위해 인과 효과 방법을 비교하였다. Upper Level exposure, upper and lower Level mediator 및 lower Level outcome model 인 2-2(1)-1 모델과 Upper Level exposure, lower Level mediator 및 lower Level outcome model 인 2-1-1 모델을 비교하기 위하여 Level 1 (lower Level)의 매개변수를 통한 간접효과를 비교하였다. 그리고 2-2(1)-1 모델의 데이터셋은 2-1-1 모델을 사용할 때 효과가 낮음을 보이기 위해 모의실험을 진행하였다.
방법 : 독립변수는 이분형 변수를 생성했고, 매개변수와 종속변수는 매개변수의 관계식을 통해 연속형 변수를 생성하였다. 하나의 데이터셋을 2-2(1)-1 모델과 2-1-1 모델에 대입하여 매개분석을 진행하였다. 각 회귀계수의 추정값과 참값의 차이는 bias 와 RMSE (root mean square error)를 통해 평가하였다.
결과 : 2-2(1)-1 모델의 데이터셋을 2-1-1 모델로 적합 시켰을 때 2-2(1)-1 모델의 결과와 비슷하거나 조금 더 좋은 결과를 나타냈다. Iteration 반복만 진행한 경우에는 2-1-1 모델이 모든 coefficient 조합에서 2-1-1 모델의 간접효과의 bias 와 RMSE 결과가 2-2(1)-1 의 결과보다 적게 나와 더 작 추정되었다. Bootstrap 방법을 진행한 경우 Level 2 의 독립변수의 수가 적은 경우 2-2(1)-1 모델의 bias 와 RMSE 결과가 작게 나왔다. 소표본(N=100)인 경우에는 집락의 수가 5, 10 인 경우에 2-2(1)-1 모델의 bias 와 RMSE 값이 잘 추정되었고, 대표본(N=1000)인 경우에는 집락의 수가 25, 40 인 경우에 잘 추정되었다.
결론 : 다수준 매개변수 모델은 반복측정 데이터를 사용하여 분석하는 모델이기 때문에 Level 1 과 Level 2 의 매개변수가 고려된 데이터셋은 2-2(1)-1 모델로 분석하는 것이 옳지만, 2-1-1 모델로 분석하는 경우에도 bias 나 RMSE 가 크게 영향을 받지는 않는 것으로 나타났다. 따라서 Level 1 매개변수의 간접효과를 평가를 진행할 경우에는 2-1-1 모델과 2-2(1)-1 모델 둘 중 어느 것을 사용해도 차이가 없을 것으로 판단된다.