J'ai récemment reçu cette question d'un étudiant:
Dans un modèle de médiation simple, si j'ai trouvé que l'effet indirect (ab) était significatif et que l'effet direct (c ') était petit et insignifiant, cela signifie-t-il que j'ai une médiation complète ou une médiation partielle?
regression
mediation
Jeromy Anglim
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Réponses:
Définitions
Je vais utiliser la notation a commune à la médiation simple, comme indiqué ici . En supposant qu'il y a un effet positif à médier (c.-à-d., ) et que tous les arguments causaux sous-jacents sont satisfaitsa,b,c,c′ c>0
L'intérêt théorique concerne les paramètres sous-jacents plutôt que les estimations d'échantillon de ces paramètres.
Test de médiation partielle
Des tests de signification peuvent être appliqués pour tester la médiation partielle. Les tests de signification peuvent supporter des inférences telles que est significativement supérieur à zéro, ou que est significativement inférieur à .ab c′ c
Test de médiation complète
Les tests de signification ne peuvent pas être facilement appliqués au test de médiation complète. Le fait que soit significatif et non significatif est insuffisant pour prouver une médiation complète. Premièrement, la différence entre significatif et non significatif n'est pas nécessairement significative. Deuxièmement, même si la réduction est significative, un non significatif ne prouve pas que la valeur de est nulle.c c′ c′ c′
J'imagine qu'il y a une discussion de ces approches pour tester la médiation complète dans la littérature, mais quelques options me viennent à l'esprit:
Réflexions générales sur le rapport d'analyse de médiation
Il me semble que lors de la quantification du degré de médiation, tant le pourcentage de réduction de à est intéressant que l'ampleur de l'effet indirect. Les termes médiation partielle et complète suggèrent une distinction binaire qui est probablement rarement vraie dans les applications de recherche en sciences sociales. Le rapport d'une analyse de médiation devrait plutôt se concentrer sur la quantification du degré de médiation à la fois en pourcentage et en termes de taille de l'effet indirect. Il devrait également quantifier l'incertitude de ces estimations.c c′
Examen des points de David Kenny
Comme point supplémentaire, il convient de noter que David A. Kenny reconnaît les problèmes liés aux tests de signification pour la médiation sur sa page Web . Je cite le passage principal ici:
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L'approche de Baron et Kenny est quelque peu dépassée - de nos jours, il est recommandé d'utiliser une approche d'amorçage pour tester la médiation (Preacher et Hayes, 2004). Un problème avec l'approche B & K est, qu'il est possible d'observer un changement d'un important chemin vers un non significatif chemin avec un petit changement dans la taille absolue du coefficient.X→Y X→Y
Un test de médiation plus direct consiste à tester la différence de (qui, dans la plupart des cas, équivaut à tester l'effet indirect ). L'approche bootstrap a beaucoup plus de puissance statistique et ne repose pas sur des hypothèses de normalité multivariées (qui sont de toute façon violées dans les effets indirects).c−c′ ab
Pour répondre directement à votre question:
R: Selon B&K: médiation complète. Selon P&H: pas nécessairement une médiation complète.
Preacher, KJ et Hayes, AF (2004). Procédures SPSS et SAS pour estimer les effets indirects dans les modèles de médiation simples. Méthodes, instruments et ordinateurs de recherche sur le comportement, 36, 717-731. doi: 10.3758 / BF03206553
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