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Regard croisé sur les tailles d’effet pour modérateurs [r-libre/2408]

Caron, Pier-Olivier et Lemardelet, Laura (oct. 2021). Regard croisé sur les tailles d’effet pour modérateurs. Communication présentée au 43e Congrès annuel de la Société Québécoise pour la Recherche en Psychologie, À distance.

Fichier(s) associé(s) à ce document :
[img]  PDF - Caron_Lamardelet(2021)_SQRP.pdf
Contenu du fichier : Diaporama
 
Catégorie de document : Communications à des congrès/colloques et conférences (non publiées)
Évaluation par un comité de lecture : Oui
Étape de publication : Non publié
Résumé : En sciences humaines et sociales, il y a une prise de conscience quant à l'importance des tailles d’effet pour la recherche. Effectivement, de plus en plus de revues scientifiques recommandent leur ajout pour publication. Suivre ces recommandations pose toutefois un défi aux chercheurs lorsqu’il s’agit d’effet modérateurs puisqu’il n’existe pas de taille d’effets privilégiée et acceptée pour ce type d’effet. L’analyse de modération, contrairement à son analyse sœur, l’analyse de médiation, a suscité beaucoup moins d’engouement pour le développement de tailles d’effet qui lui sont propres. Pourtant, il serait pertinent d’analyser et comparer les tailles d’effets pour modérateurs ainsi que de dégager les caractéristiques souhaitables de ces indices statistiques afin de mieux orienter leur futur développement. La présente communication vise ainsi à comparer deux tailles d’effet pour modérateur : la proportion de variance conjointement expliquée par la variable indépendante et la variable modératrice uniquement attribuable à la variable modératrice (Liu & Yuan, sous presse) ainsi que la corrélation semi-partielle (Bodner, 2017) et quelques-uns de leur dérivés (Smithson & Shou, 2017). Cette comparaison permettra de dégager leurs forces et faiblesses et de tirer des recommandations utiles aux chercheurs pour qu’ils puissent interpréter et communiquer leurs résultats. Elles seront comparées en fonction des caractéristiques que doivent posséder une taille d’effets soit, (a) être indépendant de la taille d’échantillon, (b) être non biaisé, consistant, et efficient (c) posséder un intervalle de confiance, et (d) respecter une échelle interprétable. Nous ajoutons également que l’interprétation de l’échelle doit être en lien avec l’importance pratique.
Déposant: Caron, Pier-Olivier
Responsable : Pier-Olivier Caron
Dépôt : 18 oct. 2021 12:28
Dernière modification : 21 mars 2024 00:42

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