Heuristiques trompeuses et modèles de régression multiple avec variable modératrice

Abstract

Dans les modèles de régression multiple avec variable modératrice, la relation simple entre la variable dépendante et une variable indépendante peut dépendre du niveau d'une autre variable indépendante. La relation modérée, qui traduit souvent une interaction, est modélisée par l'introduction d'un produit en tant que variable indépendante supplémentaire. Les relations modérées sont importantes pour le marketing (e.g., les effets de la promotion sur les ventes dépendent-ils du segment de marché?). Les modèles de régression multiple qui ne contiennent pas de produit sont largement utilisés et bien compris. Les auteurs pensent que les chercheurs ont déduit de ce simple type de régression multiple des heuristiques d'analyse de données multiples qui, quand elles sont généralisées de façon inappropriée à la régression multiple avec variable modératrice, peuvent entraîner des interprétations fausses des coefficients du modèle et des analyses statistiques incorrectes. A l'aide d'arguments théoriques et d'ensembles de données, les auteurs décrivent ces heuristiques, montrent dans quelle mesure elles peuvent être facilement mal appliquées et suggèrent de bonnes pratiques pour estimer, tester et interpréter les modèles de régression qui contiennent la relation modératrice.