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Baron and Kenny’s mediator model

A mediator variable explains the how or why of an (observed) relationship between an independent variable and its dependent variable.,

dans un modèle de médiation, la variable indépendante ne peut pas influencer directement la variable dépendante, et le fait plutôt au moyen d’une troisième variable, un « intermédiaire ».

en psychologie, la variable Médiatrice est parfois appelée variable intervenante. En statistique, une variable intervenante est généralement considérée comme un sous-type de variable médiatrice. Cependant, les lignes entre les deux termes sont quelque peu floues, et ils sont souvent utilisés de manière interchangeable.

exemples de variables médiatrices

Une variable médiatrice peut être quelque chose d’aussi simple qu’une réponse psychologique à des événements donnés., Par exemple, supposons que l’achat de pizza pour une fête de travail mène à un moral positif et au travail effectué dans la moitié du temps.

• la Pizza est la variable indépendante,
• vitesse de Travail est la variable dépendante,
• Le médiateur, l’homme du milieu, sans laquelle il n’y aurait pas de connexion, est un bon moral.

bien que nous puissions observer un effet certain sur la vitesse de travail Lorsque et si la pizza est achetée, la pizza elle-même n’a pas le pouvoir d’affecter les taux de travail: ce n’est qu’en affectant le moral des travailleurs qu’elle peut faire une différence réelle.,

médiation complète et médiation partielle

médiation complète est lorsque la relation entière entre les variables dépendantes indépendantes& passe par la variable médiateur. Si vous enlevez le Médiateur, la relation disparaît. Puisque le monde réel est un endroit compliqué avec de nombreuses interactions, c’est moins commun que la médiation partielle.

la médiation partielle se produit lorsque la variable de médiation n’est responsable que d’une partie de la relation entre des variables dépendantes indépendantes&., Si la variable Médiatrice est éliminée, il y aura toujours une relation entre les variables indépendantes et dépendantes; elle ne sera tout simplement pas aussi forte.

hypothèses de médiation

Les hypothèses de médiation, par définition, comprennent la médiation complète (complète). En d’autres termes, la variable indépendante n’a aucun effet sur la variable dépendante; la relation causale dépend entièrement du médiateur.

les quatre étapes de Baron et Kenny

Baron et Kenny (1986), Judd et Kenny (1981) et James et Brett (1984) ont décrit les étapes suivantes pour identifier l’hypothèse médiationnelle., Si les étapes sont remplies, alors la variable M est censée médier complètement la relation X-Y. Les étapes sont

1. montrent que a la variable indépendante (X) est corrélée avec le médiateur (M).
2. démontrer que la variable dépendante (Y) et M sont corrélées.
3. démontrer une médiation complète sur le processus. L’effet de X sur Y, contrôlant M (c’est-à-dire contrôlant les chemins a et b dans l’image en haut de cette page), devrait être nul. Si les résultats de cette étape sont tout sauf nuls, il y a médiation partielle.,

Les auteurs précisent que trois analyses de régression sont nécessaires:

• X comme variable prédictive et M comme la variable de résultat.
• X comme variable prédictive et Y la variable de résultat.
• X et M comme variables prédictives et Y la variable de résultat.

Les procédures sont accompagnées d’explications lourdes, qui dépassent le cadre de cet article. Je vous recommande de lire le texte original de Baron et Keny (disponible ici)., Ou, comme une excellente alternative (en anglais simple), lisez Doing Statistical Mediation and Moderation: Methodology in The Social Sciences de Paul Jose, qui comprend les étapes de Baron et Kenny à partir de la page 20.

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