Analyses de modération et médiation Flashcards
La base de données comprends 4 variables. La première question de recherche a pour objectif de vérifier si la capacité du nombre d’heures d’étude à prédire la réussite scolaire chez l’enfant est plus forte si le parent a une scolarité universitaire.
Quelle variable corresponds à la variable indépendante (X)?
La relation qui est explorée est de la forme : ÉTUDE -> RÉUSSITE, et le modérateur de cette relation est si le parent a une scolarité universitaire (oui ou non), soit la variable PARENT. Donc, le prédicteur X est le nombre d’heures d’études (ÉTUDE).
Afin de réaliser un test de modération, quelles sont les deux variables dont le produit permet d’estimer l’interaction?
L’interaction PARENT x ETUDE permet de vérifier si la relation ETUDE->REUSSITE est différente selon le niveau de la variable PARENT.
Quelle est la relation (coefficient de régression) entre X et Y lorsque le modérateur = 0?
Le coefficient de régression (B1) du nombre d’heures pour prédire la réussite est de B = 2.179 chez les parents qui ne sont pas scolarisés à l’université (MOD = 0).
Est-ce que la modération est significative? Indiquer la p-value du test de modération
La valeur p associé au test d’interaction PARENT x ETUDE est de 0.0302, avec un test t = 2.195 (ddl = 116).
La seconde question de recherche est de vérifier si la relation entre le nombre d’heures d’étude et la réussite scolaire est explicable (totalement ou en partie) par une augmentation de l’estime de soi.
Quelle variable corresponds au médiateur?
La recherche s’intéresse au modèle suivant : ETUDE -> ESTIME -> REUSSITE. Le médiateur est donc l’estime de soi.
Quelle est la valeur de la relation totale entre X et Y?
La relation totale est la relation entre X et Y (donc quand on utilise ETUDE pour prédire RÉUSSITE), sans aucun médiateur dans l’analyse. Cette relation correponds au B1 de cette régression, qui est égal à 2.2659.
La relation de médiation (i.e., relation indirecte) est le produit des relations alpha et beta. Quelle est la valeur de la relation alpha (le coefficient de régression) dans l’analyse de la seconde question de recherche?
La relation alpha correponds à la relation entre X et MED, soit le coefficient de régression de ÉTUDE pour prédire ESTIME. Ce coefficient est de 6.6925.
Quelle est la valeur de la relation indirecte (coefficient alpha x beta)?
La relation indirecte est le produit de la relation alpha (X => MED) et de la relation beta (MED => Y), soit 6.6925 x 0.0648 = 0.4336.
Quel pourcentage de la relation totale est attribuable à la relation indirecte (médiation)?
La relation indirecte (relation entre X et Y attribuable au médiateur = ESTIME) est de B = 0.4336. Pour sa part, la relation totale entre X et Y est de B = 3.2659. Le pourcentage de cette relation attribuable à l’estime est donc de 0.4336 / 3.2659 = 0.1328 ou 13%.
Est-ce que le médiateur étudié permet d’expliquer une portion statistiquement significative de la relation entre X et Y?
Selon l’approche de Sobel, la relation alpha x beta = 0.4336 et son erreur standard = 0.7550, pour une statistique Z = 0.57, ce qui est inférieur au seuil critique de Z > 1.96 (même conclusion si vous utilisez l’approche de MacKinnon, avec un seuil critique à Z = 0.90). Selon la macro PROCESS, l’intervalle de confiance par bootstrap pour l’effet indirect va de -0.945 à 1.8905. Comme il comprends la valeur 0, on ne peut pas rejeter l’hypothèse nulle et on conclut ici encore que la relation indirecte est non-significative.
Les résultats de l’analyse de médiation supportent quelle conclusion sur la contribution du médiateur dans la relation entre X et Y?
Compte tenu que la relation indirecte est non-significative, il y a donc absence de médiation.
