La distinction entre variable modératrice et variable médiatrice
Bien que l'analyse des processus modérateurs et celle des processus médiateurs portent toutes les deux sur l'exploration du rôle joué par une.
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30 sept 2021 · In order to test the hypotheses of this study information was collected by means of a questionnaire and from a convenience sample of 1000 bar
Comment faire une analyse de médiation ?
Si vous voulez calculer une analyse de médiation, sélectionnez une variable dépendante, une variable indépendante et la variable médiatrice. Dans la médiation comme dans la modération, l'objectif est de mieux comprendre la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante.C'est quoi une variable modératrice ?
Une variable modératrice est une variable qui agit essentiellement sur la relation entre deux autres variables. Elle modifie systématiquement la grandeur, l'intensité, le sens et/ou la forme de l'effet de la variable indépendante sur la variable dépendante (Sharma et al., 1981).C'est quoi une variable médiatrice ?
Variables médiatrices Les variables médiatrices sont des variables intermédiaires qui expliquent la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante. Plus précisément, elles expliquent comment et pourquoi les effets se produisent (Baron et Kenny, 1986).- Deux méthodes d'analyses statistiques sont envisageables pour évaluer le rôle d'un médiateur : l'analyse des pistes causales Lisrel (si cette relation est envisagée sur plus de trois variables) ou régression partielle et la régression multiple hiérarchique.
2015-09-29
1M&M: Modèles de
Médiation et de
Modération
16 septembre 2014
Nadine Forget-Dubois, Ph.D.
D'aprğs la formation offerte par A.F. Hayes
et K. Preacherpour StatisticalHorizonsPrésentation basée sur
Formation offerte par A.F.
Hayes et K. Preacherpour
StatisticalHorizons,
Philadelphie, juillet 2013
Livre de A.F. Hayes et son
site: (http://www.afhayes.com/)Site de K. Preacher
(http://quantpsy.org/)2015-09-29
2Convention
= variablemesurée = régressionLe premier M:
médiation2015-09-29
3Médiation: définition
Un modèle de médiation teste l'hypothğse d'un processus par lequel X est associé à Y Terme plus gĠnĠral͗ modğle d'effets indirectsAvec ou sans effet direct de X sur Y
X M Y ab c'Composantes du modèle
Effet total
Grandeur de l'association entre y et Y sans tenir comte de M͗ c XYcEffet Indirect
Produit abde l'association entre y et M (a) et M et Y (b) X M Y ab2015-09-29
4Composantes du modèle
Effet direct
Association entre X et Y en contrôlant pour les effets indirects: c' X M Y ab c'Effet total= effets indirects + effet direct
c с ab н c' XYcExemple
Modèle théorique
Habiletés
cognitivesIdéologie
autoritaire/droiteRacisme/
préjugés -ab -c' Hodson, G. & Busseri, M.A. (2012). Bright mindsand darkattitudes: lower cognitive abilitypredictsgreaterprejudicethroughright-wingideologyand lowintergroupcontact. PsychologicalScience, 23, 187-195Habiletés
cognitivesRacisme/
préjugés-c2015-09-29
5Résultats de Hodson et Busseri
ab= -.15כComment tester la signification de ab?
Habiletés
cognitivesIdéologie
autoritaire/droiteRacisme/
préjugés -.15***.69*** -.01Habiletés
cognitivesRacisme/
préjugés-.11** Hodson et Busseri, 2012 (échantillon National Child DevelopmentStudy, hommes)Conditions préalables
Le modèle doit avoir des assises théoriques
Prémisses: les mêmes que pour un modèle de régression multiple Médiateur continu (Mpluspermet un médiateur binaire) Possible d'ajuster le modğle pour un mĠdiateur continu et une VD binaire Corrélations entre les variables X et M, Y et M2015-09-29
6 Contrairement à ce qui a été affirmé au siècle dernier, une La relation entre X et Y peut être strictement indirecte Si les signes des régressions de la relation indirectes sont contraires (+/-)S'il y a un effet suppresseur
La notion de médiation complète ou partielle est à abandonner Dépend essentiellement de la puissance du modèle Voir Rucker, Preacher, Tormala& Petty (2011) pour une démonstrationR.I.P. méthode Baron & Kenny
Méthode basée sur une suite de régressions visant à "expliquerͩ par une troisiğme ǀariable l'association obserǀĠe entre X et Y: repose sur la différence entre cet c' Certaines méthodes modernes sont toujours basées sur une suite de régressions l'effet indirect2015-09-29
7Méthode de test 1
1.Analyse acheminatoire(pathmodel)
Estimation simultanĠe d'une sĠrie de rĠgressions portant sur plusieurs VD Test du "fit» du modèle par comparaison du modèle testé avec le modèle saturé correspondant (matrice de variance covariance de toutes les variables du modèle)Avantages
les données disponibles (estimateur FIML habituellement supporté par les programmes)Inconvénients
Pas couramment au programme des cours de statistiques de baseMéthode de test 2
2.Suite de régressions testées séparément par la méthode
habituelle (moindres carrés) Test de chaque régression successive et combinaison des résultats pour tester la médiation Test de l'effet indirect par une mĠthode puissante (bootstrapping)Avantages
Se teste aisément dans SPSS ou SAS si on ajoute le modulePROCESS (Hayes, 2013)
Inconvénients
Moins souple, moins de variantes de modèles possibles Plus difficile de tenir compte des données manquantes2015-09-29
8 Règle du pouce: si les deux chemins aet bsont significatifs, ab doit l'ġtre Souvent, mais pas toujours vrai. Par exemple, des effets suppresseurs peuǀent modifier la signification de l'effet indirectTest de Sobel[z-value = a*b/SQRT(b2*sa2+ a2*sb2)]
Test direct de ab(http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm) Mais dépendant des erreurs standards calculées de aet de b, qui peuvent être biaisées quand par exemple les distributions ne sont pas normalesManque de puissance
Un meilleur test de ab
Estimation par bootstrappingde l'interǀalle de confiance de ab Bootstrapping͗ Test du modğle sur un nombre B d'Ġchantillons sélectionnés au hasard avec remise (i.e. chaque cas peut être Edžemple͗ J'ai un Ġchantillon de 100 participants dont les numĠros sont dans un chapeau. Je pige le 98, je note, je le remets dans le chapeau. Je pige le 14, je note je le remets. Je pige encore le 98,100 sujets. Je teste mon modèle sur cet échantillon. Je
2015-09-29
9Intervalle de confiance 95%
Après 10 000 bootstraps, j'obtiens 10 000 estimations de ab.2,5%97,5%
Intervalle de confiance 95%
Détermination des limites des intervalles de confiance: Entre le 2,5ecentile et le 97,5ecentile de la distribution des valeurs de abobtenues par bootstrappingInterprétation technique:
Un intervalle de confiance de 95% signifie que si on répétait l'Ġtude 100 fois aǀec 100 Ġchantillons, 95 des Ġtudes contiendraient la ǀraie ǀaleur de la population dans l'interǀalle de confiance du paramğtre d'intĠrġtInterprétation pratique:
Si 0 est ă l'intĠrieur des limites de l'interǀalle de confiance de ab, ab n'est pas significatiǀement diffĠrent de 0 Si 0 est ă l'edžtĠrieur des limites de l'interǀalle de confiance de ab, abest considéré significativement différent de 0 pour ɲ= 0,052015-09-29
10 "Biascorrected» est la méthode par défaut dans Process. Corrige pour l'asymĠtrie de la distribution des scores obtenusMéthode Monte Carlo
http://quantpsy.org/medmc/medmc.htm L'interprĠtation est toujours la mġme, soit on regarde si 0 est ă l'intĠrieur des limites de l'interǀalle ou nonExemple
Modèle à tester
Hypothèse: un taux plus élevé de DHA (mesuré dans le sang de cordon) sera associé à une plus grande taille de naissance; l'association positiǀe du DHA aǀec l'ąge gestationnel fait partie du processus qui associe ces variables. DHAÂge gestationnel
Taille de
naissance ab c' (c)2015-09-29
11Effet total c
Prédiction de la taille de naissance par DHA
DHATaille de
naissance,289Tendance
Effet indirect ab
DHAÂge gestationnel
Taille de
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