{"id":14823,"date":"2026-10-08T00:12:47","date_gmt":"2026-10-08T00:12:47","guid":{"rendered":"http:\/\/french.arabpsychology.com\/theorists\/david-kenny-1946-present\/"},"modified":"2026-10-08T00:12:47","modified_gmt":"2026-10-08T00:12:47","slug":"david-kenny-1946-present","status":"publish","type":"psych_theorist","link":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_theorist=david-kenny-1946-present","title":{"rendered":"David Kenny – 1946 Pr\u00e9sent"},"content":{"rendered":"

Dans l’histoire contemporaine des sciences humaines et sociales, peu de figures ont exerc\u00e9 une influence m\u00e9thodologique aussi d\u00e9terminante, continue et structurante que le psychologue et statisticien am\u00e9ricain David A. Kenny<\/strong>. N\u00e9 au milieu du vingti\u00e8me si\u00e8cle, Kenny a travers\u00e9 et fa\u00e7onn\u00e9 les mutations profondes qui ont conduit la psychologie sociale empirique d’un mod\u00e8le d’analyse \u00e9l\u00e9mentaire et univari\u00e9 vers des paradigmes computationnels sophistiqu\u00e9s, capables d’appr\u00e9hender la complexit\u00e9 inh\u00e9rente aux dynamiques relationnelles. Alors que la recherche comportementale s’est longtemps heurt\u00e9e \u00e0 l’\u00e9cueil de la simplification r\u00e9ductrice \u2014 traitant les individus comme des monades isol\u00e9es et supposant abusivement l’ind\u00e9pendance de leurs r\u00e9ponses \u2014, les travaux de Kenny ont permis de concevoir des architectures quantitatives novatrices, red\u00e9finissant les canons de l’inf\u00e9rence causale, de la mod\u00e9lisation dyadique et de la perception interpersonnelle.<\/p>\n

L’apport intellectuel de David Kenny ne r\u00e9side pas uniquement dans une virtuosit\u00e9 technique abstraite ; il incarne une tentative syst\u00e9matique d’arrimer l’analytique formelle aux questions th\u00e9oriques les plus fondamentales de l’existence sociale humaine. De la formulation des crit\u00e8res de m\u00e9diation et de mod\u00e9ration dans son article monumental de 1986 avec Reuben M. Baron \u2014 devenu l’un des textes scientifiques les plus cit\u00e9s de tous les temps \u2014 jusqu’\u00e0 la th\u00e9orisation du Mod\u00e8le des Relations Sociales (Social Relations Model<\/em>) et du Mod\u00e8le d’Interd\u00e9pendance Acteur-Partenaire (Actor-Partner Interdependence Model<\/em>), Kenny a fourni \u00e0 la communaut\u00e9 internationale la bo\u00eete \u00e0 outils statistique indispensable pour percer la nature des transactions humaines. Ses mod\u00e8les ont transform\u00e9 des disciplines aussi vari\u00e9es que la psychologie clinique, l’analyse des organisations, la communication, la sociologie de la famille et l’\u00e9pid\u00e9miologie comportementale.<\/p>\n

Explorer la trajectoire acad\u00e9mique et l’h\u00e9ritage scientifique de David Kenny, c’est plonger au c\u0153ur des controverses \u00e9pist\u00e9mologiques qui ont marqu\u00e9 l’av\u00e8nement des statistiques modernes appliqu\u00e9es \u00e0 l’esprit humain. C’est examiner comment la rigueur de l’alg\u00e8bre matricielle, des mod\u00e8les lin\u00e9aires mixtes et des \u00e9quations structurelles a \u00e9t\u00e9 mobilis\u00e9e non pour ass\u00e9cher la r\u00e9alit\u00e9 ph\u00e9nom\u00e9nologique du lien interindividuel, mais pour en r\u00e9v\u00e9ler les structures sous-jacentes d’interd\u00e9pendance, de r\u00e9ciprocit\u00e9 et d’illusion perceptive. Cette \u00e9tude exhaustive retrace la gen\u00e8se de sa pens\u00e9e, diss\u00e8que ses contributions conceptuelles majeures, \u00e9value les prolongements contemporains de ses mod\u00e8les et met en lumi\u00e8re une vie enti\u00e8re consacr\u00e9e \u00e0 la d\u00e9mocratisation de la rigueur m\u00e9thodologique.<\/p>\n

1. Introduction biographique et gen\u00e8se du parcours acad\u00e9mique de David A. Kenny<\/h2>\n

1.1 Origines, formation initiale et influences intellectuelles<\/h3>\n

N\u00e9 en 1946 dans une Am\u00e9rique d’apr\u00e8s-guerre en pleine effervescence technologique et acad\u00e9mique, David A. Kenny manifeste d\u00e8s son plus jeune \u00e2ge une curiosit\u00e9 remarquable pour la formalisation math\u00e9matique appliqu\u00e9e aux ph\u00e9nom\u00e8nes observables. Issu d’un environnement familial valorisant l’effort intellectuel et la pr\u00e9cision de la pens\u00e9e, le jeune Kenny s’oriente naturellement vers les sciences exactes, tout en \u00e9prouvant une fascination grandissante pour les \u00e9nigmes du comportement humain. Cette tension fertile entre la rigueur d\u00e9terministe des math\u00e9matiques et la nature probabiliste, contingente et parfois d\u00e9sordonn\u00e9e des interactions humaines devient le fil conducteur de sa vocation naissante. Au cours de ses \u00e9tudes de premier cycle universitaire, il d\u00e9couvre avec enthousiasme les prol\u00e9gom\u00e8nes de la psychom\u00e9trie naissante, constatant rapidement les lacunes criantes des m\u00e9thodes statistiques conventionnelles lorsqu’elles pr\u00e9tendent capturer la subtilit\u00e9 des affects, des attitudes et des pr\u00e9jug\u00e9s sociaux.<\/p>\n

Son entr\u00e9e \u00e0 l’Universit\u00e9 Northwestern pour y poursuivre des \u00e9tudes doctorales marque le v\u00e9ritable tournant de sa trajectoire intellectuelle. Northwestern constitue \u00e0 cette \u00e9poque un foyer effervescent de r\u00e9flexion m\u00e9thodologique en sciences sociales, largement domin\u00e9 par la stature intellectuelle imposante de Donald T. Campbell<\/a>, figure tut\u00e9laire de l’\u00e9pist\u00e9mologie de l’exp\u00e9rimentation et co-cr\u00e9ateur de la matrice multitraits-multim\u00e9thodes. L’immersion de Kenny dans l’\u00e9cosyst\u00e8me intellectuel de Campbell s’av\u00e8re fondatrice. Il y apprend \u00e0 regarder les donn\u00e9es avec un scepticisme constructif, int\u00e9grant l’id\u00e9e que tout instrument de mesure est intrins\u00e8quement faillible et qu’aucune observation empirique ne peut \u00eatre dissoci\u00e9e de ses menaces potentielles \u00e0 la validit\u00e9 interne et externe. Campbell insuffle au jeune chercheur le go\u00fbt pour les devis quasi-exp\u00e9rimentaux et le d\u00e9fi d’inf\u00e9rer la causalit\u00e9 sans recourir n\u00e9cessairement \u00e0 une randomisation totale de laboratoire, souvent inaccessible dans l’\u00e9tude des r\u00e9alit\u00e9s \u00e9cologiques de la vie sociale.<\/p>\n

Sous la direction de mentors aguerris, Kenny s’empare des premiers syst\u00e8mes informatiques et des calculatrices programmables pour formaliser des mod\u00e8les qui d\u00e9passent les traditionnelles analyses de variance (ANOVA). Il s’int\u00e9resse aux pr\u00e9mices des mod\u00e8les causaux et \u00e0 l’analyse de pistes (path analysis<\/em>), une technique initialement formul\u00e9e par le g\u00e9n\u00e9ticien Sewall Wright mais largement sous-exploit\u00e9e par les psychologues de l’\u00e9poque. Cette conjonction entre la formation math\u00e9matique rigoureuse de Kenny et la pens\u00e9e critique campbellienne pose les jalons d’un programme de recherche qui refusera toujours d’isoler la technique statistique du contexte th\u00e9orique qui lui donne sens.<\/p>\n

1.2 D\u00e9buts acad\u00e9miques et transition vers l’Universit\u00e9 du Connecticut<\/h3>\n

Apr\u00e8s l’obtention de son doctorat en 1972, David Kenny entame une carri\u00e8re professorale qui le m\u00e8ne d’abord dans l’un des c\u00e9nacles universitaires les plus prestigieux au monde : l’Universit\u00e9 Harvard. En tant que jeune professeur adjoint au sein du D\u00e9partement de psychologie et des relations sociales, Kenny se trouve propuls\u00e9 au c\u0153ur de l’\u00e9lite acad\u00e9mique. Il y con\u00e7oit et dispense des cours avanc\u00e9s de psychom\u00e9trie et d’analyse multivari\u00e9e, bousculant les programmes traditionnels en y int\u00e9grant des discussions de pointe sur l’erreur de mesure, les biais de s\u00e9lection et la mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles embryonnaire. Son passage \u00e0 Harvard lui permet de consolider son autorit\u00e9 th\u00e9orique et de tisser des liens avec des chercheurs de premier plan, bien que l’atmosph\u00e8re parfois \u00e9litiste et fragment\u00e9e de l’institution l’incite \u00e0 chercher un environnement plus propice \u00e0 l’\u00e9dification d’un laboratoire de recherche de longue haleine enti\u00e8rement d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la m\u00e9thodologie quantitative.<\/p>\n

C’est en 1978 que Kenny effectue un choix d\u00e9terminant en rejoignant le corps professoral de l’Universit\u00e9 du Connecticut (UConn), situ\u00e9e \u00e0 Storrs. Ce cadre acad\u00e9mique dynamique lui offre l’autonomie et les infrastructures n\u00e9cessaires pour fonder un p\u00f4le d’excellence en statistiques psychologiques. Nomm\u00e9 rapidement professeur titulaire au D\u00e9partement des sciences psychologiques, Kenny structure un \u00e9cosyst\u00e8me de formation doctorale de renomm\u00e9e internationale. Il y \u00e9tablit des espaces de travail informatiques sp\u00e9cialis\u00e9s, formant des g\u00e9n\u00e9rations successives de chercheurs \u00e0 l’analyse de donn\u00e9es complexes et aux langages de programmation statistique naissants, tels que SAS, SPSS et plus tard LISREL.<\/p>\n

\u00c0 l’Universit\u00e9 du Connecticut, Kenny ne s’enferme pas dans une tour d’ivoire m\u00e9thodologique. Il forge des collaborations \u00e9troites et p\u00e9rennes avec des coll\u00e8gues sociologues, des statisticiens purs et des sp\u00e9cialistes du d\u00e9veloppement de l’enfant et de la dynamique familiale. Ces \u00e9changes interdisciplinaires enrichissent consid\u00e9rablement sa vision : confront\u00e9 aux devis d’observation des interactions familiales et aux contraintes empiriques de la recherche clinique, il prend la mesure des limites des outils classiques face aux matrices de donn\u00e9es hautement corr\u00e9l\u00e9es et non ind\u00e9pendantes. UConn devient ainsi le creuset o\u00f9 sont forg\u00e9s, test\u00e9s et affin\u00e9s le Mod\u00e8le des Relations Sociales et les fondements de l’analyse dyadique moderne.<\/p>\n

1.3 Positionnement \u00e9pist\u00e9mologique au sein de la psychologie sociale quantitative<\/h3>\n

L’apport \u00e9pist\u00e9mologique de David Kenny se singularise par son refus cat\u00e9gorique de cautionner le clivage traditionnel opposant les th\u00e9oriciens de la psychologie aux m\u00e9thodologistes quantitatifs purs. Pour Kenny, la m\u00e9thode n’est pas un simple appendice technique intervenant a posteriori<\/em> pour traiter des chiffres collect\u00e9s \u00e0 l’aveugle, mais le langage formel m\u00eame dans lequel la th\u00e9orie doit s’\u00e9noncer pour \u00eatre r\u00e9futable. Il s’insurge contre la f\u00e9tichisation du seuil de significativit\u00e9 statistique usuel (le dogmatique p<\/em> < .05), pr\u00e9conisant une compr\u00e9hension structurelle des m\u00e9canismes sous-jacents, l’estimation pr\u00e9cise de la taille des effets et la mod\u00e9lisation explicite de l’erreur d’\u00e9chantillonnage et de mesure.<\/p>\n

Kenny d\u00e9fend une approche rigoriste de la mesure des comportements interpersonnels. Il soutient que la psychologie sociale s’est trop longtemps satisfaite d’artifices de laboratoire simplistes, mesurant des intentions d\u00e9clar\u00e9es sur des \u00e9chelles de Likert hors sol plut\u00f4t que d’\u00e9tudier les flux d’\u00e9changes r\u00e9els entre partenaires vivants. Cependant, \u00e9tudier l’interaction r\u00e9elle exige une tol\u00e9rance \u00e0 la complexit\u00e9 que les mod\u00e8les statistiques na\u00effs ne peuvent assumer sans violer leurs postulats fondamentaux. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment pour combler ce foss\u00e9 entre le d\u00e9sir d’\u00e9cologie relationnelle et l’exigence d’orthodoxie math\u00e9matique que Kenny a d\u00e9ploy\u00e9 son g\u00e9nie analytique.<\/p>\n

En introduisant la mod\u00e9lisation math\u00e9matique avanc\u00e9e au c\u0153ur des sciences relationnelles, Kenny a op\u00e9r\u00e9 une v\u00e9ritable r\u00e9volution paradigmatique. Il a d\u00e9montr\u00e9 que l’interd\u00e9pendance humaine, loin d’\u00eatre un bruit statistique g\u00eanant dont il faudrait se d\u00e9barrasser par des artifices d’agr\u00e9gation, constitue l’essence m\u00eame de l’objet d’\u00e9tude de la psychologie. D\u00e8s lors, le positionnement \u00e9pist\u00e9mologique de Kenny s’affirme comme un r\u00e9alisme structural : les relations sociales poss\u00e8dent des propri\u00e9t\u00e9s \u00e9mergentes objectives qui peuvent \u00eatre isol\u00e9es, quantifi\u00e9es et comprises \u00e0 travers une d\u00e9composition rigoureuse de la variance.<\/p>\n

2. Les fondements conceptuels : Corr\u00e9lation et causalit\u00e9 dans la recherche psychologique<\/h2>\n

2.1 La publication de l’ouvrage s\u00e9minal Correlation and Causality (1979)<\/h3>\n

\u00c0 la fin des ann\u00e9es 1970, la psychologie sociale et les sciences du comportement traversent une crise de croissance m\u00e9thodologique. Bien que les techniques de r\u00e9gression multiple et d’analyse factorielle se d\u00e9mocratisent gr\u00e2ce \u00e0 l’informatique, les chercheurs demeurent prisonniers d’une injonction quasi-religieuse r\u00e9sum\u00e9e par le truisme : \u00ab corr\u00e9lation n’est pas causalit\u00e9 \u00bb. Cette formule, si elle prot\u00e9geait salutairement contre les conclusions h\u00e2tives, servait \u00e9galement d’alibi commode pour paralyser toute tentative d’explication th\u00e9orique robuste issue de donn\u00e9es non exp\u00e9rimentales. C’est dans ce contexte de stagnation th\u00e9orique que David Kenny publie en 1979 son premier grand chef-d’\u0153uvre : Correlation and Causality<\/em>, un ouvrage fondateur qui reconfigure enti\u00e8rement la philosophie de la causalit\u00e9 statistique dans les sciences de l’esprit.<\/p>\n

Dans ce livre d’une remarquable limpidit\u00e9 conceptuelle, Kenny ne balaie pas l’adage classique mais le d\u00e9construit minutieusement. Il d\u00e9montre que si la pr\u00e9sence d’une corr\u00e9lation ne prouve pas formellement la causalit\u00e9, toute relation causale engendre n\u00e9cessairement un faisceau d’associations ou de d\u00e9pendances pr\u00e9visibles sous certaines conditions structurelles. Kenny s’attache \u00e0 formaliser avec pr\u00e9cision les conditions scientifiques requises pour qu’une inf\u00e9rence causale soit l\u00e9gitimement postul\u00e9e au sein de devis non exp\u00e9rimentaux ou quasi-exp\u00e9rimentaux. Ces conditions incluent la pr\u00e9c\u00e9dence temporelle de la cause sur l’effet, l’existence d’une association empirique non triviale et, par-dessus tout, l’\u00e9limination plausible des explications alternatives incarn\u00e9es par des variables de confusion tierces.<\/p>\n

L’ouvrage introduit une typologie rigoureuse des biais d’omission de variables et des erreurs de sp\u00e9cification de mod\u00e8le. Kenny offre aux chercheurs une grille d’\u00e9valuation syst\u00e9matique de la vuln\u00e9rabilit\u00e9 de leurs th\u00e9ories face aux variables masqu\u00e9es. En vulgarisant la m\u00e9thode de l’analyse de pistes pour les psychologues et en exposant les premiers principes des syst\u00e8mes d’\u00e9quations structurelles<\/a> (SEM), Correlation and Causality<\/em> anticipe de plus d’une d\u00e9cennie l’essor massif des logiciels comme LISREL et EQS, \u00e9tablissant d\u00e9finitivement Kenny comme le p\u00e9dagogue en chef de la causalit\u00e9 probabiliste en psychologie.<\/p>\n

2.2 Inf\u00e9rence causale et donn\u00e9es non exp\u00e9rimentales<\/h3>\n

L’un des d\u00e9fis les plus redoutables abord\u00e9s par Kenny dans ses travaux sur la causalit\u00e9 concerne l’impossibilit\u00e9 \u00e9thique ou pratique d’assigner al\u00e9atoirement des participants dans la vaste majorit\u00e9 des situations d’int\u00e9r\u00eat humain. On ne peut pas, dans un laboratoire, assigner au hasard des individus \u00e0 l’\u00e9tat de divorce, \u00e0 la condition de victime de maltraitance infantile ou au r\u00f4le de partenaire dans un mariage de longue dur\u00e9e. Les donn\u00e9es observationnelles et relationnelles sont intrins\u00e8quement marqu\u00e9es par l’auto-s\u00e9lection et l’h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 non observ\u00e9e, ce qui rend l’interpr\u00e9tation des coefficients de r\u00e9gression standard p\u00e9rilleuse.<\/p>\n

Pour parer \u00e0 ces \u00e9cueils, David Kenny a \u00e9t\u00e9 l’un des premiers \u00e0 importer et adapter dans le champ psychologique des m\u00e9thodologies issues de l’\u00e9conom\u00e9trie, notamment les techniques d’estimation par variables instrumentales et les mod\u00e8les longitudinaux \u00e0 panels retard\u00e9s. Il a insist\u00e9 sur l’urgence de contr\u00f4ler la stabilit\u00e9 temporelle des construits : mesurer une variable d\u00e9pendante \u00e0 un temps T<\/em> sans contr\u00f4ler son niveau initial au temps T-1<\/em> constitue, selon Kenny, une faute m\u00e9thodologique majeure susceptible de g\u00e9n\u00e9rer des causalit\u00e9s illusoires simplement dues \u00e0 l’inertie propre du ph\u00e9nom\u00e8ne \u00e9tudi\u00e9.<\/p>\n

Parall\u00e8lement, Kenny a soulign\u00e9 le r\u00f4le pernicieux de l’erreur de mesure non al\u00e9atoire. Dans une \u00e9quation de r\u00e9gression classique, l’impr\u00e9cision d’une variable ind\u00e9pendante entra\u00eene une att\u00e9nuation artificielle de son coefficient de r\u00e9gression propre, tout en reportant artificiellement la variance non expliqu\u00e9e sur les autres covariables du mod\u00e8le, produisant ainsi des biais de contamination parfois consid\u00e9rables. En pr\u00f4nant la mod\u00e9lisation des variables latentes \u2014 o\u00f9 l’erreur de mesure est explicitement mod\u00e9lis\u00e9e et extraite du construit th\u00e9orique \u2014, Kenny a fourni l’antidote math\u00e9matique permettant de pr\u00e9server la validit\u00e9 interne des conclusions causales tir\u00e9es de donn\u00e9es purement observationnelles.<\/p>\n

2.3 \u00c9volution vers l’analyse causale moderne et les mod\u00e8les contrefactuels<\/h3>\n

Au fil des d\u00e9cennies, le paysage de l’inf\u00e9rence causale a connu une refondation th\u00e9orique radicale, principalement impuls\u00e9e par les travaux sur les mod\u00e8les contrefactuels (ou mod\u00e8les de r\u00e9sultats potentiels de Donald Rubin) et la formalisation des graphes acycliques dirig\u00e9s (DAG) par l’informaticien et philosophe Judea Pearl<\/a>. Loin de s’accrocher de mani\u00e8re dogmatique \u00e0 ses premi\u00e8res formulations de 1979, David Kenny a engag\u00e9 un dialogue intellectuel f\u00e9cond et constant avec ces approches contemporaines, r\u00e9visant et enrichissant ses propres conceptions.<\/p>\n

Kenny a reconnu la puissance analytique des graphes causaux pour diagnostiquer les pi\u00e8ges redoutables de la collision (collider bias<\/em>), o\u00f9 le contr\u00f4le statistique malavis\u00e9 d’une variable commune \u00e0 deux causes distinctes cr\u00e9e artificiellement une association fallacieuse entre elles. Il a su traduire ces concepts hautement abstraits dans le langage familier des psychologues sociaux, montrant comment certaines pratiques habituelles d’ajustement statistique par covariables pouvaient, paradoxalement, d\u00e9truire la validit\u00e9 causale d’une \u00e9tude au lieu de la renforcer.<\/p>\n

Ce dialogue s’est \u00e9galement traduit par une r\u00e9\u00e9valuation lucide des limites inh\u00e9rentes aux devis corr\u00e9lationnels longitudinaux. Kenny a analys\u00e9 comment les mod\u00e8les de panel crois\u00e9 classiques (Cross-Lagged Panel Model<\/em>), qu’il avait lui-m\u00eame contribu\u00e9 \u00e0 populariser dans les ann\u00e9es 1970, \u00e9chouaient parfois \u00e0 distinguer les variations intrapersonnelles dynamiques des diff\u00e9rences interpersonnelles stables au fil du temps. En int\u00e9grant les principes contrefactuels, il a pr\u00e9par\u00e9 le terrain m\u00e9thodologique pour les extensions modernes de l’inf\u00e9rence causale qui animent aujourd’hui les d\u00e9bats scientifiques les plus pointus.<\/p>\n

3. L’article s\u00e9minal de Baron et Kenny (1986) : R\u00e9volution de la m\u00e9diation et de la mod\u00e9ration<\/h2>\n

3.1 Gen\u00e8se et contexte historique de la publication de 1986<\/h3>\n

Au milieu des ann\u00e9es 1980, la litt\u00e9rature en psychologie sociale et clinique se trouve englu\u00e9e dans une profonde confusion conceptuelle. Les chercheurs utilisent alors de mani\u00e8re totalement interchangeable les vocables de \u00ab m\u00e9diateur \u00bb et de \u00ab mod\u00e9rateur \u00bb pour qualifier n’importe quelle troisi\u00e8me variable venant s’immiscer entre une cause pr\u00e9sum\u00e9e (la variable ind\u00e9pendante X<\/em>) et son effet (la variable d\u00e9pendante Y<\/em>). Cette impr\u00e9cision s\u00e9mantique refl\u00e8te un flou th\u00e9orique pr\u00e9judiciable : on confondait all\u00e8grement le m\u00e9canisme g\u00e9n\u00e9rateur interne par lequel un effet se produit avec la condition de contexte ou la caract\u00e9ristique individuelle qui d\u00e9termine la force ou la direction de cet effet.<\/p>\n

Constatant cette ambigu\u00eft\u00e9 dommageable, David Kenny s’associe \u00e0 son coll\u00e8gue de l’Universit\u00e9 du Connecticut, le psychologue social Reuben M. Baron. Ensemble, ils entreprennent de clarifier ces notions une bonne fois pour toutes. De cette collaboration na\u00eet l’article intitul\u00e9 \u00ab The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations \u00bb<\/em>, publi\u00e9 en 1986 dans le prestigieux Journal of Personality and Social Psychology<\/em> (JPSP). La rigueur cart\u00e9sienne de leur argumentation frappe imm\u00e9diatement par sa pertinence.<\/p>\n

Le destin de cet article d\u00e9passe toutes les attentes statistiques. Avec des dizaines de milliers de citations acad\u00e9miques enregistr\u00e9es au fil des d\u00e9cennies, il s’impose comme l’un des articles scientifiques les plus cit\u00e9s de toute l’histoire des sciences humaines et de la biom\u00e9decine moderne. Baron et Kenny y gravent dans le marbre conceptuel la distinction cardinale : le mod\u00e9rateur est une variable qualitative ou quantitative qui affecte la direction ou la force de la relation entre une variable ind\u00e9pendante et une variable d\u00e9pendante (le quand<\/em> ou le pour qui<\/em>), tandis que le m\u00e9diateur rend compte de la nature de la relation, expliquant comment ou pourquoi certains effets se produisent (le comment<\/em> ou le m\u00e9canisme<\/em>).<\/p>\n

3.2 Le cadre en quatre \u00e9tapes pour tester la m\u00e9diation statistique<\/h3>\n

Pour operationaliser l’analyse de m\u00e9diation de mani\u00e8re pragmatique et reproductible, Baron et Kenny proposent un protocole d’estimation lin\u00e9aire reposant sur l’estimation s\u00e9quentielle de trois \u00e9quations de r\u00e9gression distinctes, articul\u00e9es autour de quatre \u00e9tapes obligatoires bien pr\u00e9cises :<\/p>\n