25화–상호작용 효과는 관계 안의 또 다른 이야기다
(두 변수의 결합은 단순히 곱셈이 아니었다)
처음에 형은
상호작용(interaction)이 뭔지 몰랐어.
그냥 “변수 하나 더 넣는 건가?”
이 정도로 생각했지.
그래서
리더십 × 조직문화
이렇게 만든 상호작용 항을
회귀모형에 넣었어.
결과는 나왔어.
p = .037
효과 있음.
유의함.
근데 문제는 그다음.
도대체 이게 무슨 말이지?
“리더십이 조직문화에 따라 성과에 영향을 준다”…?
말이 너무 길고,
내가 무슨 말을 하고 있는지도 모르겠더라.
그때 교수님이 한마디 하셨어.
“상호작용 효과는
숫자의 문제가 아니라
해석의 감각입니다.”
그 말을 듣고
형은 분석을 다시 봤어.
단순히 곱한 게 아니라,
두 변수의 결합이
‘제3의 상황’을 만들어낸 거더라고.
예를 들어
리더십이 성과에 긍정적 영향을 주지만,
조직문화가 수직적일 때는 그 효과가 사라진다.
이런 맥락.
조건부 효과.
맥락적 영향.
관계의 조건화.
그제야 형은 깨달았어.
상호작용은
‘변수 간 시너지’를 보는 게 아니라,
‘변화의 조건’을 보여주는 거라는 걸.
그 이후로는
상호작용 항을 넣기 전에
무조건 이걸 스스로 물어.
어떤 상황에서 효과가 달라질 것 같은가?
그 상황은 측정 가능한가?
이 분석이 없으면 내가 놓칠 뻔한 이야기는 무엇인가?
상호작용은
p값으로 끝나는 게 아니라
그래프와 해석까지 가야
비로소 연구가 살아난다.
형이 너한테 꼭 말해주고 싶은 건 이거야.
상호작용은 결과가 아니라
질문을 더 복잡하게 만드는 장치야.
분석은 쉽지만
해석은 어렵다.
그게 상호작용이야.
그러니까 너도
상호작용 항 만들고 나서
결과가 나오면 먼저 기뻐하지 말고,
“그래서?”라는 질문부터 해.
그 질문을 통과하면
너의 논문은 깊어진다.
다음 화 예고
26화 – 분석을 멈추게 한 건
p값이 아니라, 내 해석이었다
(숫자는 계속 나왔는데, 나는 아무 말도 못 했다)
