Hayes(2013)의 PROCESS macro 기법은 기존 Baron & Kenny(1986)의 3단계법 등이 가졌던 직접 검증이 아닌 추론을 통한 논리적 예측이나 상쇄효과에 따른 매개효과 없음 등의 결함을 극복하는 새 검증법으로 OLS 회귀분석에서 매개효과와 조절효과 등을 일괄 검증하고 간접효과를 정확히 산출하는 장점을 가진다.
Hayes(2013)가 제시한 PROCESS macro 기법은 기존의 매개효과 검증 법인 Baron & Kenny(1986)의 3단계법이나 Sobel(1982)의 Sobel Test가 가졌던 결함을 넘어갈 수 있는 새 검증법이다.  우선, Baron & Kenny(1986) 검증법은 실제 매개효과를 직접 검증하는 것이 아니라 3단계 인과 추론을 통해 매개효과를 ‘논리적으로’  예측한다는 점에서 정확성이 떨어질 뿐 아니라,  만일 매개변수가 2 개 이상 존재하여 매개변수끼리 ‘상쇄효과’를 지니는 경우 오히려 매개효과가 없는 것으로 드러날 위험도 있다(최현정, 2015; Preacher & Hayes, 2004). 또한 매개효과의 크기를 직접 산출하는 Sobel Test는 유의성 검증 시 표본 분포의 정 규성 가정을 전제한다.  하지만 많은 연구자들은 매개효과가 대체로 정규분포보 다는 편중 분포를 보인다고 지적한다(Bollen & Stine, 1990; Shrout & Bolger, 2002).  이런 면에서 Hayes(2013)의 PROCESS  기법은 OLS  회귀분석에서 독립 변수의 직접효과와 간접효과 검증을 통해 매개효과나 조절효과,  조절된 매개효과를 ‘일괄’  검증할 뿐 아니라 간접효과를 정확히 산출해주는 장점이 있다.