매개 변수(Parameter)는 두 변수 사이의 관계를 설명하거나, 그 관계에 영향을 미치는 제3의 변수를 의미합니다. 통계학이나 연구 설계에서, 매개 변수는 독립 변수(원인)와 종속 변수(결과) 사이의 관계를 매개하는 역할을 합니다. 즉, 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 설명하거나 변화시키는 데 중요한 역할을 하는 변수입니다. ### 예시 **건강한 식습관(X)이 스트레스 감소(Y)에 미치는 영향을 조사하는 경우** 여기서 **"수면의 질(Z)"**을 매개 변수로 볼 수 있습니다. - **독립 변수(X):** 건강한 식습관 - **종속 변수(Y):** 스트레스 감소 - **매개 변수(Z):** 수면의 질 건강한 식습관은 수면의 질을 개선할 수 있고, 개선된 수면의 질은 스트레스를 감소시킬 수 있습니다. 이 경우, 수면의 질은 건강한 식습관과 스트레스 감소 사이의 관계를 매개하는 역할을 합니다. 즉, 건강한 식습관이 스트레스 감소에 직접적으로 영향을 미칠 수도 있지만, 수면의 질이라는 매개 변수를 통해 그 영향이 부분적으로 설명되거나 조절될 수 있습니다. 이 예시에서, 매개 변수인 수면의 질은 건강한 식습관이 스트레스를 감소시키는 방식에 대한 이해를 높여줍니다. 건강한 식습관이 수면의 질을 개선함으로써, 간접적으로 스트레스 감소에 기여할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 따라서, 매개 변수는 복잡한 인과 관계를 더 잘 이해하고 설명하는 데 중요한 역할을 합니다. --- ### X와 Y 사이의 인과관계 X 와 Y 사이에 매개변수가 있을 경우, X 와 Y 사이에는 인과관계가 존재하지 않는다. 이 설명이 틀렸는데, 그 이유를 예를 들어서 설명해줘. X와 Y 사이에 매개변수가 존재한다고 해서 반드시 X와 Y 사이에 인과관계가 없는 것은 아닙니다. 매개변수는 X와 Y 사이의 관계를 설명하거나 조절할 수 있지만, 이는 X와 Y 사이에 인과관계가 없다는 것을 의미하지 않습니다. 오히려, 매개변수는 X가 Y에 미치는 영향의 메커니즘을 설명해 줄 수 있습니다. 예를 들어, "운동(X)이 체중 감소(Y)에 미치는 영향"을 생각해 보겠습니다. 여기서 "칼로리 섭취량(Z)"을 매개변수로 볼 수 있습니다. 운동은 칼로리 소모를 증가시켜 체중 감소를 유도할 수 있습니다. 즉, 운동이 체중 감소에 직접적으로 영향을 미칠 수 있지만, 그 과정에서 칼로리 섭취량이 중요한 역할을 합니다. 만약 누군가가 운동을 더 많이 하면서도 칼로리 섭취량을 증가시킨다면, 체중 감소 효과는 덜할 수 있습니다. 이 경우, 칼로리 섭취량은 운동과 체중 감소 사이의 관계를 조절하는 매개변수로 작용하지만, 이는 운동과 체중 감소 사이에 인과관계가 없다는 것을 의미하지 않습니다. 따라서, 매개변수의 존재는 X와 Y 사이의 인과관계를 부정하는 것이 아니라, 그 관계가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해할 수 있게 해줍니다.