경로 모형, 왜 변수 간 선형적 관계를 가정할까?

연구에서 변수 간 관계를 분석하는 다양한 방법이 존재하며, 그중에서도 경로 모형(Path Analysis)은 인과적 관계를 정량적으로 분석하는 데 매우 유용한 방법이다. 경로 모형은 여러 개의 변수들 사이에서 원인(독립변수)과 결과(종속변수)의 관계를 수량적으로 설명하는 분석 기법으로, 회귀 분석(Regression Analysis)을 확장한 형태라고 볼 수 있다.  경로 모형을 적용하기 위해서는 몇 가지 필수적인 가정이 존재하는데, 그중에서도 가장 중요한 가정 중 하나는 "변수 간 관계는 선형적(linear)이다"라는 점이다. 즉, 변수 A가 변수 B에 영향을 미친다면, 이 영향이 일정한 비율로 증가하거나 감소하는 방식으로 작용한다고 가정한다. 하지만 현실 세계에서 변수 간 관계는 반드시 선형적일 필요..