A/B testing Méthode expérimentale

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Romain Cadario Raphaëlle ButoriBéatrice Parguel

Préface de Pierre Chandon

Méthodes en sciences humaines

Méthode expérimentale :

analyses de modération et médiation

Méthode expérimentale : analyses de modération et médiation Incontournable en recherche, la méthode expérimentale est également utilisée dans les entreprises où elle se développe sous le nom d’« A/B testing », ainsi que dans l’administration publique avec les interventions de type « nudge ».

Véritable guide pratique de la méthode expérimentale en sciences humaines et sociales (psychologie, marketing, management, santé publique, économie, sociologie, …), cet ouvrage aborde les analyses statistiques sous un angle utilitaire et offre un soutien à l’utilisateur tout au long du processus : conseil dans la phase de conception de l’expérimentation (choix du design expéri

mental et des variables à mesurer ou manipuler, rédaction de la section méthodologique, …) ;

présentation simple des analyses à conduire suivant le design retenu (intersujets, intrasujets) et les hypothèses théoriques formulées (effet principal, effet médiateur, effet modérateur) ;

accompagnement dans l’analyse et l’interprétation des résultats avec SPSS®, en particulier pour les tests de modération et médiation (avec des bases de données SPSS® permettant d’illustrer pas à pas les commandes à actionner pour chaque type d’analyse) ;

aide dans la rédaction et la représentation graphique des résultats obtenus, éléments essentiels dans la communication du rapport sur l’expérimentation conduite.

Il s’adresse aux enseignants, chercheurs et étudiants, mais également aux ingénieurs et managers spécialisés dans les études ou la recherche qui recourent à la méthode expérimentale et/ou aux analyses de modération et médiation dans le cadre de leurs activités.

Romain Cadario est Professeur Assistant à l’IÉSEG School of Management.

Raphaëlle Butori est Professeure Associée de marketing à l’ESSEC Business School.

Béatrice Parguel est Chercheure CNRS au sein du laboratoire DRM de l’Université ParisDauphine.

Dans le cadre du nouveau Système Européen de Transfert de Crédits (E.C.T.S.), ce manuel couvre en France le niveau : Master 1-2, Doctorat.

En Belgique Master 1-2, DoctoratEn Suisse Master, DoctoratAu Canada Maîtrise, Doctorat

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Concevoir : A/B testing en sciences sociales

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ISBN 978-2-8073-1337-8

9782807313378_METEXP_CV.indd Toutes les pages 17/08/2017 14:27



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Collection dirigée par Jean-Marie De Ketele, Jean-Marie Van der Maren et Marie Duru-Bellat

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CADARIO Romain, BUTORI Raphaëlle, PARGUEL Béatrice, Méthodes expérimentale : analyses de modération et médiation

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© De Boeck Supérieur s.a., 2017 Rue du Bosquet, 7 – B-1348 Louvain-la-Neuve

Toute reproduction d’un extrait quelconque de ce livre, par quelque procédé que ce soit, et notamment par photocopie ou microfilm, est strictement interdite.

Imprimé en Belgique

Dépôt légal : Bibliothèque nationale, Paris : septembre 2017 ISSN 1373-0231 Bibliothèque royale de Belgique, Bruxelles : 2017/13647/087 ISBN 978-2-8073-1337-8

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RemeRciements.......................................................................................... 9

PRéface ...................................................................................................... 11

intRoduction ........................................................................................... 13

avant-PRoPos ........................................................................................... 17

Première Partie : Concevoir et conduire l’expérimentation

ChaPitre 1foRmuleR les hyPothèses théoRiques .................................................. 25

1. Effet principal : dans quelle direction X influence Y ? ........................................... 25

2. Effet modérateur : quand est-ce que X influence Y ? ........................................... 29

2.1. Définition et exemples ........................................................................... 29

2.2. Principaux types d’effets modérateurs ........................................................... 31

3. Effet médiateur : comment X influence Y ? ....................................................... 33

ChaPitre 2maniPuleR et mesuReR les vaRiables de l’exPéRimentation ................ 35

1. La manipulation des variables indépendantes .................................................... 35

1.1. Les conditions expérimentales ................................................................... 35

1.2. Les techniques de manipulation ................................................................. 36

1.3. La vérification de manipulation (manipulation check) ........................................... 38

Sommaire

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6 Méthode expérimentale : analyses de modération et médiation

2. Mesure des variables dans le questionnaire ....................................................... 40

2.1. Élaboration du questionnaire ..................................................................... 40

2.2. Collecte des variables avec des échelles de mesure ............................................ 45

ChaPitre 3choisiR le design exPéRimental ............................................................. 49

1. Principaux types de design expérimentaux ....................................................... 49

1.1. Deux critères du design expérimental ........................................................... 49

1.2. Principaux types de design et codage des données ............................................. 52

2. Le choix du design de recherche et de l’échantillon ............................................. 55

2.1. Les principes théoriques du choix du design et de l’échantillon ................................. 55

2.2. Questions pratiques liées au choix du design et de l’échantillon ................................ 57

ChaPitre 4effectueR les tests statistiques adaPtés ............................................. 61

1. Critères de sélection du test adapté ................................................................. 61

1.1. Rappels sur la nature statistique des variables .................................................. 61

1.2. Tests statistiques en fonction des trois critères .................................................. 63

2. Logique d’un test statistique ......................................................................... 64

2.1. Formulation des hypothèses statistiques ......................................................... 65

2.2. Acceptation ou rejet de l’hypothèse nulle ....................................................... 65

3. Analyse de variance (ANOVA) ........................................................................ 68

3.1. Modèle ANOVA à deux facteurs ................................................................. 68

3.2. Critères de significativité ......................................................................... 71

3.3. Taille de l’effet ................................................................................... 73

4. La régression multiple ................................................................................. 74

4.1. La régression linéaire ............................................................................ 75

4.2. La régression logistique .......................................................................... 78

Annexe 4.A Conventions de rédaction des résultats.............................................. 80

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Sommaire 7

Deuxième Partie : Analyser, interpréter, rédiger et représenter

graphiquement les résultats sur SPSS®

introduction de la deuxièMe partie .................................. 87

ChaPitre 5PRé- Requis et RaPPels suR sPss® ............................................................. 89

1. Pré- requis : prise en main de SPSS ............................................................... 89

1.1. Présentation du logiciel .......................................................................... 89

1.2. Préparation de la base de données .............................................................. 91

1.3. Analyses préliminaires ........................................................................... 93

2. Rappel analytique : test pour un effet principal .................................................. 98

2.1. Présentation de l’exemple ....................................................................... 98

2.2. Analyses sur SPSS® et interprétation des résultats .............................................. 102

2.3. Rédaction des résultats .......................................................................... 107

Annexe 5.A Cas d’une variable dépendante qualitative binaire ............................... 108

ChaPitre 6tests des effets modéRateuRs avec l’anova ...................................... 111

1. Présentation de l’exemple ............................................................................ 111

1.1. Données ......................................................................................... 111

1.2. Variables et design .............................................................................. 111

1.3. Hypothèses théoriques ........................................................................... 114

1.4. Tests statistiques ................................................................................. 115

2. Analyses sur SPSS® et interprétation des résultats ............................................... 116

2.1. Test omnibus ..................................................................................... 116

2.2. Tests de contraste................................................................................ 120

3. Rédaction et représentation graphique des résultats ............................................ 124

Annexe 6.A Cas d’un design intrasujets ........................................................... 126

Annexe 6.B Cas d’un design mixte ................................................................. 133

ChaPitre 7tests des effets modéRateuRs avec la RégRession ........................... 143


1.1. Données ......................................................................................... 144


802682DZD_METEXP-31337.indb 7 17/08/2017 09:31

8 Méthode expérimentale : analyses de modération et médiation




2.1. Commande SPSS® .............................................................................. 148

2.2. Interprétation des résultats ...................................................................... 150


Annexe 7.A Choix alternatifs de transformation et codage..................................... 155

Annexe 7.B Cas d’une variable dépendante qualitative binaire ............................... 161

Annexe 7.C Cas d’une variable modératrice qualitative binaire ............................... 164

Annexe 7.D Cas d’une variable indépendante quantitative .................................... 167

Annexe 7.E Cas d’une variable indépendante qualitative présentant 3 modalités ......... 171

Annexe 7.F Cas d’une interaction triple (modération modérée) ............................... 174

Annexe 7.G Cas d’une modération en design intrasujets ...................................... 177

ChaPitre 8tests des effets médiateuRs ................................................................... 181


1.1. Données ......................................................................................... 182





2.1. Commande SPSS® .............................................................................. 186

2.2. Interprétation des résultats ...................................................................... 188


Annexe 8.A Questions diverses à propos de la médiation ...................................... 190

Annexe 8.B Cas d’une variable dépendante qualitative binaire ............................... 193

Annexe 8.C Cas d’une variable indépendante quantitative ..................................... 195

Annexe 8.D Cas d’une variable indépendante qualitative présentant 3 modalités ......... 197

Annexe 8.E Cas d’une médiation multiple ......................................................... 199

Annexe 8.F Cas d’une médiation modérée ........................................................ 205

Annexe 8.G Cas d’une médiation en design intrasujets ........................................ 208

bibliogRaPhie ............................................................................................ 211

index .......................................................................................................... 217

PRésentation des auteuRs ...................................................................... 219

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Première Partie : concevoir et conduire

l’expérimentation

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ChAPitRE 1

formuler leS hyPothèSeS théoriqueS

Le présent chapitre porte sur la nature des hypothèses théoriques formulées, c’est-à-dire sur la nature des relations causales entre les variables d’intérêt, que seule l’expé-rimentation est à même de pouvoir établir. Plus précisément, une variable peut avoir trois types d’effet sur une autre variable : un effet principal, un effet modérateur ou un effet médiateur. L’une des premières questions à se poser est donc la suivante : étant donné le cadre conceptuel et les hypothèses théoriques formulées, quelle est la nature du lien statistique à tester entre les variables étudiées ?

C’est cette question que nous traitons dans ce premier chapitre. En guise d’illus-tration, nous nous appuyons sur quatre exemples réels tirés de la littérature en sciences sociales. Ces exemples serviront pour l’ensemble de l’ouvrage. Pour des raisons pédago-giques, les hypothèses présentées dans ce chapitre sont simplifiées et ne correspondent pas exactement aux hypothèses explicitement formulées dans les articles originaux.

1. Effet principal : dans quelle direction X influence Y ?

Imaginons que le chercheur souhaite étudier l’impact de la couleur d’une bouteille sur la perception de son caractère écologique. Plus précisément, il cherche à savoir si une bouteille de couleur verte est perçue comme plus écologique qu’une bouteille transparente. Deux variables sont mobilisées : 1) la couleur de la bouteille (verte vs. transparente) et 2) son caractère écologique perçu. La première variable (la couleur) n’étant pas influencée par la seconde (le caractère écologique perçu) constitue la variable indépendante (généralement notée X). Dans notre exemple, il s’agit d’une variable qualitative qui s’exprime selon deux modalités : verte ou transparente. La seconde variable (le caractère écologique perçu) étant influencée par la première (la couleur) constitue la variable dépendante (généralement notée Y). L’effet de la cou-leur (variable indépendante) sur le caractère écologique perçu (variable dépendante) est noté « effet principal » (figure 1.1).

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26 Formuler les hypothèses théoriques

Variable indépendante

Variable dépendante

Figure 1.1 — effet principal

Notons qu’au moment de la formulation des hypothèses, le chercheur ne pourra pas se contenter de postuler l’existence d’un effet principal du type : « H1 : La couleur d’une bouteille influence la perception de son caractère écologique ». Il devra préciser la direction dans laquelle la variable indépendante influence la variable dépendante. Concrètement, son hypothèse devra être formulée de la façon suivante : « H1 : Une bouteille de couleur verte est perçue comme plus écologique qu’une bou-teille de couleur transparente ».

Exemple A_MainLe premier exemple est adapté d’une recherche d’Elder et Krishna (2012) publiée dans Journal of Consumer Research. Les chercheurs s’intéressent à l’impact de l’orienta-tion des objets dans les publicités sur les intentions d’achat. L’hypothèse théorique est la suivante : les intentions d’achat sont plus élevées lorsque le produit présenté dans une publicité est orienté vers la main dominante (main droite pour les droitiers) que lorsqu’il est orienté vers la main non dominante. L’orientation du produit influen-çant les intentions d’achat, la variable indépendante est l’orientation du produit et la variable dépendante, les intentions d’achat.

Pour tester leur hypothèse, les chercheurs manipulent l’orientation du pro-duit présenté au moyen d’affiches publicitaires fictives telles que celles présentées dans la figure 1.2, où une cuillère est alternativement orientée vers la gauche (main dominante pour les gauchers/main non dominante pour les droitiers), vers la droite ou absente (condition de contrôle). L’intention d’achat est quant à elle mesurée grâce à une échelle de Likert. Leurs résultats indiquent effectivement que les intentions d’achat pour le produit sont plus élevées lorsque la cuillère est orientée vers la main dominante que lorsqu’elle est orientée vers la main non dominante. En synthèse, l’exemple A_Main peut être résumé en trois points :

• Variable indépendante : orientation de la publicité vers la main dominante (main droite pour les droitiers) vs. main non dominante (main gauche pour les droitiers).

Figure 1.2 — Stimuli utilisés dans l’étude d’elder et Krishna (2012)

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Effet principal : dans quelle direction X influence Y ? 27

• Variable dépendante : intentions d’achat (mesurées avec une échelle de Likert).

• HA : les intentions d’achat sont plus élevées lorsque le produit présenté dans une publicité est orienté vers la main dominante (main droite pour les droi-tiers) que lorsqu’il est orienté vers la main non dominante.

Exemple B_CalorieLe deuxième exemple est adapté d’une recherche de Chandon et Wansink (2007) publiée dans Journal of Consumer Research. Les chercheurs s’intéressent à l’impact des allégations santé véhiculées par une enseigne de fast-food sur le nombre de calo-ries estimé d’un sandwich pris dans un restaurant de l’enseigne.

L’hypothèse théorique est la suivante : le nombre de calories estimé d’un sandwich proposé par une enseigne qui affiche des allégations santé (c’est-à-dire une enseigne qui prétend offrir des produits sains) est moins élevé que celui d’un sand-wich proposé par une enseigne qui n’affiche pas d’allégations santé (c’est-à-dire une enseigne qui ne prétend pas offrir des produits sains). L’hypothèse théorique postule donc un effet principal de la présence d’allégations santé sur le nombre de calories estimé d’un sandwich. La variable indépendante est la présence d’allégations santé, la variable dépendante, le nombre de calories estimé d’un sandwich.

Pour tester leur hypothèse, les chercheurs utilisent deux restaurants réels, Subway (qui affiche des allégations santé : « Eat fresh ») et McDonald’s (qui n’af-fiche pas de telles allégations)1. Les répondants de l’expérimentation sont invités à estimer le nombre de calories pour plusieurs sandwichs comparables des marques Subway et McDonald’s. En synthèse, l’exemple B_Calorie peut être résumé en trois points :

• Variable indépendante : présence d’allégations santé véhiculées par une enseigne de fast-food (Subway, qui affiche de telles allégations : « Eat fresh ») vs. absence de telles allégations (McDonald’s) ;

• Variable dépendante : estimation calorique d’un sandwich (mesurée selon le nombre de calories estimé) ;

• HB : le nombre de calories estimé d’un sandwich proposé par une enseigne qui affiche des allégations santé (Subway) est moins élevé que celui d’un sandwich proposé par une enseigne qui n’affiche pas d’allégations santé (McDonald’s).

Exemple C_VolumeLe troisième exemple est adapté d’une recherche de Yang et Raghubir (2005) publiée dans Journal of Retailing. Les chercheurs s’intéressent à l’impact de l’allongement de l’emballage des biens de consommation courante sur leur volume perçu. L’hypothèse

1 L’étude en question a été réalisée aux États-Unis en 2007. À cette époque, l’enseigne américaine Subway travaillait depuis de nombreuses années à construire son positionnement « santé » au moyen de campagnes publicitaires basées sur des messages nutritionnels et diététiques. À la même époque, aux États-Unis, l’enseigne McDonald’s développait un positionnement, qu’elle vise d’ailleurs tou-jours, de fast food pas cher pour passer un bon moment en famille. Notons que le positionnement actuel de McDonald’s est très différent en France, où l’enseigne développe depuis 2005 une communication plus orientée vers la santé, dans le but de se forger une image plus responsable. Signe visible de ce repositionnement stratégique en France, le logo McDonald’s y a viré du rouge au vert !

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théorique est la suivante : un emballage de forme allongée est perçu comme plus volumineux qu’un emballage de forme non allongée. L’hypothèse théorique postule donc un effet principal de l’allongement de l’emballage (fort vs. faible) sur le volume perçu. La variable indépendante est l’allongement de l’emballage, la variable dépen-dante, le volume perçu.

Pour tester leur hypothèse, les chercheurs manipulent l’allongement de l’em-ballage au moyen de deux emballages réels qui varient en allongement, mais pré-sentent le même volume : une bouteille de bière (allongement fort) et une canette de bière (allongement faible). Ils demandent ensuite aux répondants d’estimer le volume de bière contenu dans ces deux types d’allongement de l’emballage. Leurs résultats indiquent effectivement que la bouteille est associée à un volume de bière significa-tivement plus important que la canette. En synthèse, l’exemple C_Volume peut être résumé en trois points :

• Variable indépendante : l’allongement de l’emballage, manipulé avec une bouteille (allongement fort) vs. une canette (allongement faible) d’un même volume effectif.

• Variable dépendante : volume perçu (mesuré en cL).

• HC : le volume perçu est d’autant plus élevé que l’allongement de l’emballage est fort (bouteille) plutôt que faible (canette).

Exemple D_CashLe quatrième exemple est adapté d’une recherche de Thomas et al. (2011) publiée dans Journal of Consumer Research. Les chercheurs s’intéressent à l’impact du mode de paiement (en liquide vs. en carte bleue) sur le nombre de produits achetés par les clients. L’hypothèse théorique est la suivante : les consommateurs achètent plus de produits lorsqu’ils payent en carte bleue que lorsqu’ils payent en liquide. L’hypothèse théorique postule donsc un effet principal du mode de paiement (en liquide vs. en carte bleue) sur le nombre de produits achetés par les clients. La variable indépen-dante est le mode de paiement, la variable dépendante, le nombre de produits achetés par les clients.

Pour tester leur hypothèse, les chercheurs ont réalisé une étude de shopping alimentaire en ligne. Dans un premier temps, il est précisé que le magasin permet uniquement un paiement en liquide, ou alors par carte bancaire. Dans un second temps, les répondants sont invités à évaluer 20 produits présentés aléatoirement. Pour chaque produit, les répondants peuvent choisir de déposer ou non celui-ci dans le panier d’achat. En synthèse, l’exemple D_Cash peut être résumé en trois points :

• Variable indépendante : le mode de paiement, en liquide vs. en carte bleue.

• Variable dépendante : nombre de produits dans le panier d’achat.

• HD : le nombre de produits dans le panier d’achat est plus élevé lorsque les consommateurs payent en carte bleue plutôt qu’en liquide.

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Effet modérateur : quand est-ce que X influence Y ? 29

À retenir 1.1 – effet principal

Un effet principal reflète un effet direct d’une variable indépendante sur une variable dépendante.

La formulation des hypothèses théoriques relatives à un effet principal doit bien préciser : • Le sens de causalité entre les variables étudiées : quelle variable influence l’autre ? Autrement dit, quelle est la variable indépendante (X) et quelle est la variable dépendante (Y) ?

• La direction de l’effet principal : comment la variable indépendante influence-t-elle la variable dépendante ? (e.g., positivement, négativement.)

2. Effet modérateur : quand est‑ce que X influence Y ?

2.1. Définition et exemPles

Une variable modératrice est une variable qui affecte la direction et/ou l’intensité de la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante (Baron et Kenny, 1986). Une variable modératrice peut être une variable de nature qualitative (par exemple le genre ou la CSP) ou quantitative (par exemple l’âge ou le niveau de revenu).

Variable modératice



Figure 1.3 — effet modérateur

Exemple A_MainRappelons l’hypothèse théorique de base formulée par Elder et Krishna (2012) : les intentions d’achat sont plus élevées lorsque le produit présenté dans une publicité est orienté vers la main dominante que lorsqu’il est orienté vers la main non dominante. Allant plus loin, les chercheurs avancent l’idée que cet effet puisse dépendre d’une autre variable : le fait que les consommateurs apprécient, ou pas, le produit présenté dans la publicité. Plus précisément, lorsque les consommateurs n’apprécient pas le produit, c’est l’orientation vers la main non dominante (et non l’orientation vers la main dominante) qui susciterait les plus grandes intentions d’achat.

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Cette idée revient à postuler que la valence du produit, c’est-à-dire le fait qu’il soit apprécié ou pas, modère la relation entre l’orientation du produit dans la publi-cité et les intentions d’achat. Cet effet modérateur se traduit par les deux hypothèses suivantes :

• HA-MOD1 : lorsqu’un produit n’est pas apprécié (valence négative), les intentions d’achat sont plus élevées lorsque le produit présenté dans la publi-cité est orienté vers la main non dominante que lorsqu’il est orienté vers la main dominante.

• HA-MOD2 : lorsqu’un produit est apprécié (valence positive), les inten-tions d’achat sont plus élevées lorsque le produit présenté dans la publicité est orienté vers la main dominante que lorsqu’il est orienté vers la main non dominante.

Exemple B_CalorieRappelons l’hypothèse théorique de base formulée par Chandon et Wansink (2007) : le nombre de calories estimé d’un sandwich proposé par une enseigne qui affiche des allégations santé est moins élevé que celui d’un sandwich proposé par une enseigne qui n’affiche pas de telles allégations. Allant plus loin, les cher-cheurs avancent l’idée que cet effet puisse dépendre d’une autre variable : la taille du sandwich (petite vs. grande). Plus précisément, la différence dans le nombre de calories estimé entre un sandwich Subway (présence d’allégations santé) et un sandwich McDonald’s (absence de telles allégations) augmenterait avec la taille du sandwich.

Cette idée revient à postuler que la taille du sandwich (petite vs. grande) modère la relation entre la présence d’allégations santé et le nombre de calories estimé d’un sandwich. Cet effet modérateur se traduit par l’hypothèse suivante :

• HB-MOD : la différence entre le nombre de calories estimé d’un sandwich proposé par une enseigne qui affiche des allégations santé et celui proposé par une enseigne qui n’affiche pas de telles allégations augmente avec la taille du sandwich.

Exemple C_VolumeRappelons l’hypothèse théorique de base formulée par Yang et Raghubir (2005) : un emballage de forme allongée est perçu comme plus volumineux qu’un emballage de forme non allongée. Allant plus loin, les chercheurs avancent l’idée que cet effet puisse dépendre de l’expérience des consommateurs avec le produit. Plus précisé-ment, l’heuristique consistant à utiliser l’allongement de l’emballage comme indica-teur de son volume constitue un biais de jugement plus susceptible d’apparaître chez les consommateurs affichant une faible expérience avec le produit.

Cette idée revient à postuler que le niveau d’expérience avec le produit modère la relation entre l’allongement de l’emballage et le volume perçu. Cet effet modéra-teur se traduit par l’hypothèse suivante :

• HC-MOD : la différence de volume perçu entre un allongement fort de l’em-ballage (bouteille) et celui d’un allongement faible (canette) diminue avec le niveau d’expérience du consommateur avec le produit.

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Effet modérateur : quand est-ce que X influence Y ? 31

Exemple D_CashRappelons l’hypothèse théorique de base formulée par Thomas et al. (2011) : les consommateurs achètent plus de produits lorsqu’ils payent par carte bleue que lorsqu’ils payent en liquide. Allant plus loin, les chercheurs avancent l’idée que cet effet puisse dépendre du type de produit. Plus précisément, l’effet du mode de paie-ment sur le nombre de produits achetés devrait davantage concerner les produits mal-sains (dits « vice »), qui donnent souvent lieu à des achats impulsifs, que les produits sains (dits « vertu »).

Cette idée revient à postuler que le type de produit (« vice » vs. « vertu ») modère la relation entre le mode de paiement et le nombre de produits achetés, de sorte que le mode de paiement n’influence que le nombre de produits « vice » ache-tés, mais non le nombre de produits « vertu » achetés. Cet effet modérateur se traduit par les deux hypothèses suivantes :

• HD-MOD1 : les consommateurs achètent plus de produits « vice » lorsqu’ils payent en carte bleue que lorsqu’ils payent en liquide.

• HD-MOD2 : les consommateurs achètent plus de produits « vertu » lorsqu’ils payent en liquide que lorsqu’ils payent en carte bleue.

À retenir 1.2 – effet modérateur

Une variable modératrice est une variable qui affecte la direction et/ou l’amplitude de la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante.On parle alors d’effet modérateur de la variable modératrice sur la relation, voire d’effet d’interaction entre la variable indépendante et la variable modératrice.

2.2. PrinCiPaux tyPes D’effets moDérateurs

Dans la suite de cet ouvrage, nous distinguons trois principaux types d’effets modéra-teurs : les effets croisés, les effets d’amplitude et les effets hybrides. Cette distinction est purement pédagogique, le lecteur ne retrouvera pas nécessairement les termes uti-lisés pour cette section dans des articles académiques.

Effet croiséOn parle d’« effet croisé » lorsque la variable modératrice change la direction de l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante. Autrement dit, cet effet peut être positif ou négatif suivant les niveaux de la variable modératrice.

Pour illustration, dans l’exemple A, l’orientation du produit vers la main domi-nante a un effet positif sur les intentions d’achat lorsque le produit est apprécié, c’est-à-dire lorsque la variable modératrice est au niveau « valence positive ». En revanche, elle a un effet négatif sur les intentions d’achat lorsque le produit n’est pas appré-cié, c’est-à-dire lorsque la variable modératrice est au niveau « valence négative ». Puisque la direction de la relation change suivant le niveau de la variable modératrice, il s’agit là d’un effet croisé.

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encadré 1.1 : les trois types d’effets modérateurs

EffEt crOiséil existe des différences significatives de la moyenne d’intentions d’achat (variable dépen-dante) entre les deux conditions d’orientation (variable indépendante) quelle que soit la valence (variable modératrice). toutefois, ces différences n’ont pas la même direction : la dif-férence est positive lorsque les consommateurs n’apprécient pas le produit (valence négative), et la différence est négative lorsque les consom-mateurs apprécient le produit (valence positive).

EffEt d’AmpLitUdEil existe des différences significatives de la moyenne du nombre de calories estimé (variable dépendante) entre les deux ensei-gnes (variable indépendante) quelle que soit la taille du sandwich (variable modératrice). de plus, ces différences ont la même direc-tion, mais n’ont pas la même amplitude : la différence est de plus grande amplitude dans le cas du grand sandwich.

EffEt hybridEil existe une différence significative de la moyenne du nombre de produits dans le panier d’achat (variable dépendante) entre les deux conditions du mode de paiement (variable indépendante), mais uniquement pour la condition « vice » du type de pro-duits (variable modératrice), et non dans la condition des produits « vertu ».

Effet d’amplitudeOn parle d’« effet d’amplitude » lorsque la variable modératrice amplifie ou atténue l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante. Autrement dit, l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante garde toujours la même direc-tion (soit positive, soit négative), mais varie dans son amplitude suivant les niveaux de la variable modératrice.

Pour illustration, dans l’exemple B, l’effet du positionnement (santé vs. pas santé) de l’enseigne sur le nombre de calories estimé (effet principal) est d’autant plus fort que la taille du sandwich augmente. Ainsi, la différence dans le nombre de calories estimé entre un sandwich Subway et un sandwich McDonald’s est plus

2

3

4

5

6

Valence positive Valence négative

Inten

tions

d’ac

hat

Exemple A

Main dominante

Main non dominante

sig.

sig.

Calor

ies es

timée

s

100

200

300

400

500

600

700

Petit sandwich Grand sandwich

Exemple B

Subway

Mc Donald’s sig.

sig.

1

2

3

4

5

Produits “vice” Produits “vertu”

Nomb

re de

prod

uits

Exemple D

Liquide

Carte bancaire sig.

n.s.

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Effet médiateur : comment X influence Y ? 33

importante dans le cas d’un grand sandwich que d’un petit. La taille du sandwich amplifie l’effet du positionnement de l’enseigne sur le nombre de calories estimé. Il s’agit là d’un effet d’amplitude.

Effet hybrideOn parle d’« effet hybride » lorsque l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante n’est significatif que pour certains niveaux de la variable modératrice.

Pour illustration, dans l’exemple C, lorsque le niveau d’expérience du consom-mateur avec le produit est faible, l’allongement de l’emballage se traduit par un volume perçu significativement plus important. En revanche, lorsque le niveau d’ex-périence du consommateur avec le produit est fort, l’allongement de l’emballage n’a pas d’impact significatif sur son volume perçu. De même, dans l’exemple D, le mode de paiement influence le nombre de produits « vice » achetés, mais pas le nombre de produits « vertu » achetés. Il s’agit là d’effets hybrides.

3. Effet médiateur : comment X influence Y ?

Une variable médiatrice permet de comprendre le processus sous-jacent à l’influence d’une variable indépendante sur une variable dépendante (Baron et Kenny, 1986). Contrairement à l’effet modérateur, qui s’intéresse aux circonstances dans lesquelles la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante existe et évolue, l’effet médiateur permet d’expliquer pourquoi la relation existe.

Variable indépendante Variable dépendante Variable médiatrice

Figure 1.4 — effet médiateur

Exemple A_MainPourquoi Elder et Krishna (2012) trouvent-ils que lorsque le produit présenté dans une publicité est orienté vers la main dominante, les intentions d’achat pour le pro-duit sont plus grandes que lorsqu’il est orienté vers la main non dominante ? Selon eux, c’est parce que l’orientation vers la main dominante permet au consommateur de mieux imaginer l’utilisation du produit, et de mieux s’y projeter. Autrement dit, une telle orientation facilite la stimulation mentale. Prenons l’exemple d’une publicité pour un mug de café. Lorsque l’anse du mug est présentée à droite, les consomma-teurs droitiers ont plus de facilité à s’imaginer boire le café contenu dans le mug. Et donc, ils ont plus de facilité à se projeter dans l’achat du produit.

Cette idée revient à postuler que la variable de stimulation mentale joue le rôle de variable médiatrice dans la relation entre l’orientation du produit (variable

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indépendante) et les intentions d’achat du produit (variable dépendante). Cet effet médiateur se traduit par l’hypothèse suivante :

• HA-MED : le niveau de stimulation mentale médiatise la relation entre l’orientation du produit présenté dans la publicité et les intentions d’achat : une orientation vers la main dominante augmente le niveau de stimulation mentale, qui, en retour, augmente les intentions d’achat.

synthèse 1.1 – formuler les hypothèses théoriques

trOis principALEs rELAtiOns cAUsALEsUn effet principal reflète un effet direct d’une variable indépendante sur une variable dépendante.



Un effet modérateur correspond à une modification de la direction ou de l’amplitude de la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante.

Variable modératice



Un effet médiateur permet de comprendre le processus sous-jacent à l’influence d’une variable indépendante sur une variable dépendante.

Variable indépendante Variable dépendante Variable médiatrice

fOrmULAtiOn dEs hypOthèsEsLa formulation des hypothèses théoriques relatives à un effet principal doit bien préciser :

• Le sens de l’effet principal supposé entre les variables étudiées : quelle variable influence l’autre ? Autrement dit, quelle est la variable indépendante et quelle est la variable dépendante ?

La direction de l’effet principal : comment la variable indépendante influence-t-elle la variable dépendante ? (e.g., positivement, négativement)

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Romain Cadario Raphaëlle ButoriBéatrice Parguel





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Romain Cadario est Professeur Assistant à l’IÉSEG School of Management.

Raphaëlle Butori est Professeure Associée de marketing à l’ESSEC Business School.

Béatrice Parguel est Chercheure CNRS au sein du laboratoire DRM de l’Université ParisDauphine.

Dans le cadre du nouveau Système Européen de Transfert de Crédits (E.C.T.S.), ce manuel couvre en France le niveau : Master 1-2, Doctorat.

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