[PDF] M&M: Modèles de Médiation et de Modération





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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

1

M&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 StatisticalHorizons

Présentation 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/)

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2

Convention

= variablemesurée = régression

Le premier M:

médiation

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3

Médiation: définition

Un modèle de médiation teste l'hypothğse d'un processus par lequel X est associé à Y Terme plus gĠnĠral͗ modğle d'effets indirects

Avec 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 XYc

Effet Indirect

Produit abde l'association entre y et M (a) et M et Y (b) X M Y ab

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4

Composantes 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' XYc

Exemple

Modèle théorique

Habiletés

cognitives

Idéologie

autoritaire/droite

Racisme/

préjugés -ab -c' Hodson, G. & Busseri, M.A. (2012). Bright mindsand darkattitudes: lower cognitive abilitypredictsgreaterprejudicethroughright-wingideologyand lowintergroupcontact. PsychologicalScience, 23, 187-195

Habiletés

cognitives

Racisme/

préjugés-c

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Résultats de Hodson et Busseri

ab= -.15כ

Comment tester la signification de ab?

Habiletés

cognitives

Idéologie

autoritaire/droite

Racisme/

préjugés -.15***.69*** -.01

Habiletés

cognitives

Racisme/

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 M

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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 démonstration

R.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 indirect

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7

Méthode 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 base

Méthode 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 module

PROCESS (Hayes, 2013)

Inconvénients

Moins souple, moins de variantes de modèles possibles Plus difficile de tenir compte des données manquantes

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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 indirect

Test 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 normales

Manque 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

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Intervalle 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 bootstrapping

Interprétation 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'intĠrġt

Interprétation 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= 0,05

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10 "Biascorrected» est la méthode par défaut dans Process. Corrige pour l'asymĠtrie de la distribution des scores obtenus

Méthode 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 non

Exemple

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. DHA

Âge gestationnel

Taille de

naissance ab c' (c)

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Effet total c

Prédiction de la taille de naissance par DHA

DHATaille de

naissance,289

Tendance

Effet indirect ab

DHA

Âge gestationnel

Taille de

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