### 검정변수와 관련 개념 이해 검정변수(제 3의 변수)는 연구에서 두 변수 간의 관계를 보다 명확하게 이해하도록 돕는 변수입니다. 이를 이해하기 위해 주요 개념들을 설명하고, 각각의 예시를 통해 설명하겠습니다. ### 1. 예측변수 (Predictor Variable) **개념:** 예측변수는 종속변수의 결과를 예측하는 데 사용되는 독립변수입니다. 이는 인과 관계를 설명하는 것이 아니라, 결과를 예측하는 데 중점을 둡니다. **예시:** 고등학교 성적이 대학 학업 성취도를 예측할 때, 고등학교 성적이 예측변수가 됩니다. **연구주제:** 고등학교 성적이 대학 학업 성취도에 미치는 영향 ### 2. 구성 변수 (Component Variable) **개념:** 구성 변수는 포괄적인 개념을 구성하는 하위 변수입니다. 이는 특정 개념을 세분화하여 더 구체적으로 분석할 때 사용됩니다. **예시:** 소비자 만족도를 구성하는 변수로는 제품 품질, 서비스 품질, 가격 등이 있을 수 있습니다. **연구주제:** 소비자 만족도를 구성하는 요인 분석 ### 3. 선행변수 (Antecedent Variable) **개념:** 선행변수는 인과관계에서 독립변수에 앞서며, 독립변수에 유효한 영향력을 행사하는 변수입니다. 이는 독립변수가 발생하기 전에 영향을 미치는 변수입니다. **예시:** 부모의 교육 수준이 학생의 학업 성취도에 영향을 미칠 때, 부모의 교육 수준이 선행변수가 됩니다. **연구주제:** 부모의 교육 수준이 학생의 학업 성취도에 미치는 영향 ### 4. 매개변수 (Intervening Variable) **개념:** 매개변수는 독립변수와 종속변수 간에 직접적인 관련이 없으나, 두 변수 간의 관계를 간접적으로 연결해주는 변수입니다. **예시:** 운동이 건강에 미치는 영향을 연구할 때, 운동이 스트레스를 줄이고, 낮아진 스트레스가 건강을 개선한다면 스트레스가 매개변수가 됩니다. **연구주제:** 운동이 스트레스 수준을 통해 건강에 미치는 간접적 영향