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Nom original: ADD résumé.pdfTitre: Résumé Les processus modérateurs et médiateursAuteur: Tanger – 2009/2010Mots-clés: ADD modérateurs médiateurs

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Résumé
Les processus modérateurs
et médiateurs
Distinction conceptuelle, aspects analytiques et illustrations

Semestre 5
Matière ADD
(Analyse Des Données)

Brandon Heat
Ecole Nationale de
Commerce et de Gestion
Tanger – 2009/2010

Modérateur

Y = a + bX + dZ + cXZ + erreur
« modération » = « effet d'interaction ». Une variable modératrice est une variable qui module le sens et/ou la force
de l'effet de X sur Y (positive/négative, forte/faible) Les processus modérateurs répondent donc à la question «
quand, dans quelles circonstances » l'effet X-Y se produit. Il existe deux types de modérateurs : purs et quasimodérateurs.
exemple : Non-identification d’une relation entre deux variables -dans la population totale- en raison
de la non-prise en compte d’un effet modérateur (population féminine, et population masculine)

Aspects analytiques :
Le choix du type d’analyse statistique dépend des catégories de mesures (de X et Z) :
o Les échelles « au mo ins intervalle » : mesures métriques (ou cardinales fortes/faibles)
 Analyse de Régression Multiple ARM
o Les échelles « mo ins qu’intervalle » mesures nominales et ordinales
 ARM muette ou par sous groupes, ou une ANOVA
Rq : Il est important de souligner que les tests de modération peuvent être influe ncés par des problèmes de
colinéarité entre variab les indépendantes. Dans ce cas on aura besoin d’un large échantillon.

Une variab le qui permet d'exp liquer la man ière, le processus par lequel la variable X influence la variable Y. Les
processus médiateurs répondent donc à la question «comment, pourquoi » l'effet X-Y existe. X est un antécédent de
la variable médiatrice et cette dernière est un antécédent de Y. Donc X a un effet indirect sur Y : une partie
au mo ins de l'influence de X sur Y passe par la variable médiatrice.
Rq : - le modérateur est systématiquement une variable indépendante.
- L’analyse méd iatrice ne permet pas d’étudier la causalité (X-Y)
- Il faut distinguer :
o médi ati on complète : si l'influence de X sur Y disparaît totalement en présence de la variable supposée
méd iatrice.
o médi ati on partielle : Lorsque l'influence de X sur Y est simp lement réduite on dit que l'in fluence du médiateur
potentiel est contrôlée.

Médiateur

Exemple : une étude d’arguments théoriques à l'appui qui teste le modèle « non-confirmation des attentes (X) ⇒
attitude envers la marque (M ) ⇒ fidélité à la marque (Y)» dont les conditions de médiat ion sont respectées. Or on
peut avoir une médiat isation complète (médiateur : fidélité à la marque) : X ⇒ (M’=Y) ⇒ (Y’=M )
Ce sont deux résultats contradictoires  une autre variable médiatrice non mesurée et qui peut être ici « la
satisfaction envers la marque »
Méthodes utilisées (Aspects analytiques) :

1. Régressions successives, conditions :
 La variable X doit avoir un impact significat if sur la variable Y.
Y = a1 + b1X + erreur1
 La variable X doit avoir un effet significatif sur M : M = a2 + b2 X + erreur2
 La variable médiatrice supposée M doit significativement influencer la variab le Y lorsque l'influence de la
variable X sur Y est contrôlée.
Y = a3 + b3X + b4 M+ erreur3
 L'influence significative de la variab le X sur Y doit disparaître lorsque l'effet de M sur Y est contrôlé
statistiquement

2. L’ARM avec variables muettes de l’effet de médiation
Aucune contrainte sur M (qualitative ou quantitative, catégorique ou non)

3. Test du caractère significatif de l’effet indirect
Tester directement l’existence d’une médiat ion au moins partielle de l’effet de X sur Y.
Autrement, l’effet indirect qui correspond à la réduction de l'effet in itial de X sur Y).

4. Cas de suppression
Pour les cas de suppression, les mêmes conditions doivent être vérifiées que pour la méd iation, à l'exception de la
première condi tion. L’impact de X sur Y sera réduit.
Exemple : Plus une entreprise offre des cadeaux à ses clients, plus ces derniers seront satisfaits et, par conséquent, plus les
revenus de l'entreprise devraient être élevés. L'impact indirect de la quantité de cadeaux offerts sur les revenus est donc positif.
Cependant, la quantité de cadeaux offerts a vraisemblablement un impact négatif direct sur les revenus de l'entreprise.
 Si l'effet direct et l’effet indirect sont de la même taille (en valeur absolue), l'effet total de X sur Y sera non significatif.

QUAND CHOISIR QUOI ?

Modérateurs VS
Médiateurs

Modération médiatisé
Médiation
modérée
Conclusion

C’est le cadre conceptuel et théorique (et non le type de variables) qui va défin ir le statut de telle ou telle variable en
tant que modérateur ou médiateur. Généralement, l'identification des modérateurs facilite l'identification de
méd iateurs dans une phase ultérieure
 Modérateur : faib le/non constante corrélation entre X et Y. Ou b ien lo rsqu’un phénomène complexe n’est
pas encore bien connu.
 Médiateur : Une fo is le phénomène mieu x circonscrit. Et surtout, lorsque de fortes relations entre les
variables d'intérêt sont attendues.
 La connaissance d'un médiateur peut aussi aider à la découverte de modérateurs potentiels .
 Ce qui différencie la relation de médiat ion de la modérat ion est la forme du modèle postulé : la médiat ion serait
représentée par un modèle s implement additif alors que la modérat ion serait représentée par un modèle
mu ltip licat if.
l'effet interactif de la variable dépendante X avec le modérateur Z sur la variable dépendante Y est médiat isé par une
quatrième variab le (M).
Exemple : Celui montrant que l'influence de la satisfaction vis-à-vis de la relation que l'acheteur a par rapport au fournisseur (X)
sur le nombre de services achetés (Y) dépend de l'ancienneté de la relation entre le fournisseur et l'acheteur (modérateur Z) : plus la
relation d'affaires est longue, plus l'effet positif de la satisfaction vis-à-vis de la relation sur le nombre de services achetés est fort.
L'on pourrait, dès lors, se demander si l'effet interactif de la longueur de la relation d'affaires avec la satisfaction (X × Z) sur le
nombre d'achat (Y) est médiatisé par l'attachement affectif que le client éprouve vis-à-vis du fournisseur (M).

Afin de tester une modération médiat isée, il faut effectuer les trois régressions et tests suivants :
- L'interaction X × Z entre la variable indépendante et la variable modératrice supposée doit avoir un impact
significatif sur la variab le dépendante Y
- L'interaction X × Z doit avoir un impact significat if sur la variable médiatrice supposée M
- La variable médiatrice supposée M doit significativement influencer la variab le Y, lorsque l'influence de
(X × Z) est contrôlée
- Pour une médiation co mplète, l'influence significative de X × Z doit disparaître lorsque l'effet de M sur Y
est contrôlé statistiquement
Rq : le méd iateur M pourrait à la fo is médiatiser l'effet simp le de X et celui de XxZ sur Y

Le médi ateur modéré reflète le fait que le processus de médiat ion dépend du niveau d'une quatrième variable (le
modérateur).
Exemple : pour un échantillon d'adultes, l'influence des réactions affectives sur l'attitude envers la marque était médiatisée par
l'attitude envers l'annonce. L'étude réalisée sur des enfants, semble cependant conclure à la non-médiation de l'influence des
réactions affectives sur l'attitude envers la marque. En d'autres termes, le processus de médiation dépendrait du fait d'appartenir à
la classe des adultes ou des enfants.

Conditions d’existence d’une médiat ion modérée (Supplémentaire à celle de la modération méd iatisée) :
- Incorporer le terme d'interaction entre le médiateur (M) et le modérateur (Z)
- cet effet d'interaction doit être significatif.
- le rô le joué par M en tant que méd iateur doit varie en fonction du niveau du modérateur Z.

Un modérateur module le sens et/ou la force de l’influence de la variable indépendante X sur la variab le dépendante Y
alors qu’un médiateur représente le mécanis me par lequel X influence Y.
Si ces processus sont fondamentalement différents, leur identification dépend avant tout du modèle théorique. En
effet, sans modèle théorique de départ qui postule le sens et la forme des relations entre variables, ce genre de
processus ne peut pas être val ablement identifié. Il faut également souligné que seule une manipulation
expérimentale permet de réellement tester la causalité. Sans oublier que l’identificat ion des médiateurs détermine
l’identification des modérateurs. Notons que ne pas identifier l'existence d'une suppression peut également conduire à
ne pas s’apercevoir de l'existence de la relat ion X-Y.


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