Comment effectuer un test Sobel dans R

Un test de Sobel est une méthode permettant de tester l’importance d’un effet de médiation.

D’après Wikipédia :

En médiation, la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante est supposée être un effet indirect qui existe en raison de l’influence d’une troisième variable (le médiateur). En conséquence, lorsque le médiateur est inclus dans un modèle d’analyse de régression avec la variable indépendante, l’effet de la variable indépendante est réduit et l’effet du médiateur reste significatif.

Le test de Sobel est essentiellement un test t spécialisé qui fournit une méthode permettant de déterminer si la réduction de l’effet de la variable indépendante, après avoir inclus le médiateur dans le modèle, est une réduction significative et donc si l’effet de médiation est statistiquement significatif.

Ce tutoriel explique comment effectuer un test Sobel dans R.

Réaliser un test Sobel dans R

Pour effectuer un test sobel en R, on peut utiliser la bibliothèque bda .

#install bda package if not already installed
install.packages('bda')

#load bda package
library(bda)

La syntaxe de base pour effectuer un test Sobel est la suivante :

médiation.test(mv,iv,dv)

où mv est la variable médiatrice, iv est la variable indépendante et dv est la variable dépendante.

Le code suivant effectue un test Sobel en utilisant une liste de 50 variables aléatoires normales pour la variable médiatrice, la variable indépendante et la variable dépendante :

mv <- rnorm(50)
iv <- rnorm(50)
dv <- rnorm(50)
mediation.test(mv,iv,dv)

Ce code produit le résultat suivant :

Dans ce cas, nous nous intéressons principalement aux valeurs de la colonne Sobel . La valeur z est de -1,047 et la valeur p correspondante est de 0,295.

Puisque cette valeur p est supérieure au niveau alpha de 0,05, nous ne pourrions pas rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle il n’y a pas d’effet de médiation.

L’effet de médiation n’est donc pas statistiquement significatif.

Remarque : Vous pouvez utiliser un niveau alpha différent dans votre propre test. Les choix courants pour l’alpha incluent 0,01, 0,05 et 0,10.