Med Mod + reg. log (4) Flashcards
Quelle est la différence entre une variable modératrice et médiatrice?
Médiateur: Méchanisme par lequel X agit sur Y
Modération: Modère/module (augmente ou diminue la force) le lien entre X et Y
V/F La relation entre une variable et le médiateur est toujours positive
FAUX, pas nécessairement! Les liens entre les variables peuvent être positif OU négatif, tout dépendant du construit mesuré et de la façon de l’exprimer
Ce type de variable exprime un mécanisme, une explication du lien entre 2 variables.
Médiatrice
V/F Parfois, les médiateurs peuvent changer une modération (exemple: inverser le lien entre 2 variables)
VRAI
Quelles sont les 4 conditions pour qu’on puisse parler de médiation selon Baron et Kenny?
- Présence relation sig entre VD et VI
- Présence relation sig entre VI et V MED
- Présence relation sig entre V MED et VD
- La relation entre VI et VD disparaît OU est fortement réduite quand on contrôle statistiquement l’effet de la variable MED (idéalement, elle devient non significative)
Pour la variable médiatrice, décris la formule de l’effet total
Effet total = c = ab+ c’
effet direct = c’
Effet indirect= ab = c-c’
Qu’est-ce qu‘une corrélation semi- partielle?
Une corrélation qui ne prend pas en compte l’effet commun
Quelles sont les critiques de la méthode de la médiation de Baron et Kenny?
- Ne quantifie pas l’effet indirect
- Il n’y au aucun test statistique sur l’effet indirect
- On utilise plusieurs tests statistiques, alors qu’on pourrait en avoir juste 1 (plus on a de test, plus on a de probabilités de faire des erreurs de type 1)
- Effet de la VD et la VI est parfois non significatif alors qu’il y a quand même de la médiation (
- Peu puissant: erreur type 2
Quelles sont les réponses de Baron et Kenny aux critiques sur leur modèle?
- Condition 4 peut-être assouplie (effet de VI sur VD)
- LA méthode de Sorel quantifie effet indirect et son degré de signification
Qu’est-ce que la méthode de Sobel?
Un test de signification sur la base du Z ou du t
T=Ba Bb/SBaBb = lien combiné/erreur standard du lien combiné
Quelle est la nouvelle méthode qui permettra de parier aux critiques de Baron et Kenny?
Méthode de rééchantiollange (Preacher et Hayes) VU AU COURS SUIVANT
- Ne suit pas les étapes causales de Baron et Kenny
-Presque tjrs plus puissante que méthode de Sobel
-Basée sur le rééchantillonnage (permet de générer empiriquement une distribution d’échantillonnage de l’effet indirect. Peut être utilisée pour obtenir un intervalle de confiance)
- peut tester directement l’effet indirect en un seul test et permet de quantifier cet effet
Quelles sont les critiques générales des modèles de médiation?
- Les modèles de médiation l’impliquent la présence d’une structure causale (alors que dans les analyse, nous n’avons que les corrélation..)
On ne peut donc pas montrer l’effet causale, surtout car les mesures sont souvent prises en même temps (donc on rempli par le critère cause de la cause qui précède l’effet)
- On choisit souvent les variables MED en se basant sur la littérature: c’est difficile de justifier le modèle choisi.
Qu’est-ce qu’une régression logistique?
-Semblable à une regression multiple, mais avec une variable dépendante (critère) dichotomique
-permet de prédire un critère comme l’appartenance à un groupe, le succès ou l’échec d’une intervention…
-Les prédicteurs (VI) peuvent être autant continues que catégorielles
Dans la régression logistique, les prédicteurs n’ont pas besoin : (3)
- d’être distribués normalement
- D’avoir une relation linéaire avec la VD
- D’être de variance égale dans chaque groupe
Dans la régression logistique, les prédicteurs peuvent être: (3)
- Continus.
- Discrets
- Dichotomiques
Dans la régression logistique, la VD peut (2)
- Avoir deux ou + catégories
- Ces catégories peuvent avoir un ordre ou npas
La régression logistique nous donne la probabilité que…
un participant appartienne aux différentes catégories de la VD en fonction de son patron de réponses.
Quels sont les différents problèmes avec les régressions linéaires?
- Il est probable que la relation ne soit pas linéaire
- Dans une régression, il y a habituellement plusieurs possibilités de valeurs de Y pour chaque valeurs de X. Pourtant, dans certain cas, on a des val. dicho (soit 1 ou 0)
Solution: tranformer les p en chance, et les chances en log chance
Comment calcule-t-on les chances?
Chances=p/1-p
Qu’est-ce qu’un odd ratio
Un ration avec deux chances. Ça donnerait le nb de fois + probable d’avoir chance 1 comparativement à chance 2
Comment transforme-t-on les chances en log chance?
log chance= ln (p/1-p) = ax+b
bref ^Y= ax+b devient ln (p/1-p)= ax+b
V/FGrâce à la transformation log chance, la fonction redevient linéaire.
Vrai
Quel nom donne-t-on au log chance?
logit
Qu’est-ce qu’un log?
Log.y (x) = z
Log .base (argument)=
Quel exposant (z) doit-on donner à Y pour obtenir x
Qu’est-ce qu’un ln?
Log en base e (logarithme naturel)
e=2.718281
ln (x)= log .e (argument)
Avec un logit, si on isole la VD pour i cas, comment trouve-on ce ^Y?
^Y=e^ u/1+e^u
u=A +B1X1+B2X2… (équation de reg. linéaire standard)
e=2.71…
^Y=probabilité estimé de ième cas soiet dans une des catégories
Que sont les tests inférentiels?
2 modèles:
1. Modèle sans prédicteur (seulement la constante, soit ordonnée à origine)
2.Modèle avec tous les prédicteurs
On vérifie ensuite si modèle 1 est meilleur que modèle 2. Un pseudo R^2 (%variance expliquée) est calculé (celui de Nagelkerke est préférable). Le niveau de sig. est vérifié avec un wald (équivalent de chi-carré). Permet de vérifier si le coefficient de reg.d’un prédicteur est sig. différent de 0.
Quelles sont les limites de la régression logistique?
même si la régression logistique est flexible, il faut:
- Un bon ration cas/prédicteur
-Une relation linéaire entre les prédicteurs continus et le logit
-Absence de multicolinéarité
-Absence de données extrême dans la solution
-Indépendance des erreurs
-Autre, selon les contextes
