Une comparaison des méthodes pour tester la médiation et les effets des autres variables intervenantes.

Une étude de Monte Carlo a comparé 14 méthodes pour tester la signification statistique de l'effet de la variable intervenante. Une variable intervenante (médiatrice) transmet l'effet d'une variable indépendante à une variable dépendante. L'approche couramment utilisée de R. M. Baron et D. A. Kenny (1986) présente une faible puissance statistique. Deux méthodes basées sur la distribution du produit et 2 méthodes de différence de coefficients ont les taux d'erreur de type I les plus précis et la plus grande puissance statistique sauf dans un cas important où les taux d'erreur de type I sont trop élevés. Le meilleur équilibre entre l'erreur de type I et la puissance statistique dans tous les cas est le test de la signification conjointe des deux effets composant l'effet de la variable intervenante.