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그런데 매개효과는 회귀분석과 구조방정식모델링(structural equation modeling: SEM)에 의해 분석이 가능하다. 회귀분석에 의한 매개효과검증은 기존의 Baron & Kenny(1986)의 접근법이나 Sobel 검증법이 갖고 있는 정규분포의 가정에서 자유롭지못한 한계와 여러 단계를 거쳐야 하는 번거로움을 단점으로 갖고 있다. 이로 인해 통계적인 검증력에 대해서 의문을 가지는 경우가 많았다. 이에 반해 SEM에 의한 분석은 인과관계가 복수인 연구모형에 대해 동시추정이 가능하고, 여러 개의 문항으로 측정된 경우 측정오차를 반영할 수 있다. 더욱이 매개효과 검증의 경우에는 정규분포 가정에서 자유롭고 검증력이 높은 부트스트래핑(bootstrapping)의 신뢰구간을 활용할 수 있다는 장점을 갖고 있다(Shrout & Bolger, 2002). 다만 복수의 매개변수일 경우 전체 효과로 제시되므로 개별 매개효과로의 팬텀(phantom)변수화 하여야 한다. 그런데 최근에 Hayes(2013)에 의해 보급된 Process Macro는 회귀분석을 통해서도 부트스트래핑을 활용한 검증이 가능하도록 만들었으며, 특히 매개효과를 변수별로 모두 분해하기 때문에 각 변수의 개별 매개효과를 동시에 검증할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서의 주요 변수인 자산과 사회활동참여는 단일차원성(unidimensionality) 변수들이며, 자산수준은 공식적・비공식적 사회활동참여의 개별 경로를 통해 삶의 만족도에 어떻게 영향력을 미치는지를 확인해야 하고 각 매개효과 간 차이의 유의성까지 검증해야 한다. 따라서 본 연구에서는 부트스트래핑을 활용한 복수의 개별매개 효과를 동시에 검증이 가능한 SPSS Process Macro를 활용하여 분석하였다.
매개효과검정은 번거롭다라는 단점과 가정에서 자유롭고 검증력이 높은 부트스트레핑의 신뢰구간을 활용할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 또한 각 변수의 개별 매개효과를 동시에 검증할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 부트스트래핑을 활용한 복수의 개별매개 효과를 동시에 검증한 SPSS Process MACRO를 활용하여 분석한다.