Abstract
L’analyse de médiation permet d’explorer un processus qui se déploie de façon séquentielle dans le temps. Toutefois, négliger la séquence temporelle entre les variables peut mener à d’importants biais statistiques. Afin d’éviter des problèmes méthodologiques et statistiques qui mènent à des conclusions erronées, il est crucial de connaître les spécificités inhérentes à l’analyse de médiation. Cet article décrit les limites courantes découlant des analyses de médiation et propose des solutions. Notamment, les analyses transversales ne sont pas adéquates, car un effet indirect correspond davantage à un effet temporel. Quant aux modèles longitudinaux, ceux-ci peuvent mener à des biais si les effets autorégressifs ou les effets intra et inter-sujets sont négligés. L’utilisation de solutions plus adéquates comme les courbes de croissances latentes et les modèles multiniveaux s’avèrent un choix judicieux pour examiner des effets indirects lorsque des données sont collectées à au moins trois temps de mesure.