Guilty as charged? Reassessing the problem of single-country samples in cultural distance studies

초록

Concerns have been raised about the use of single host- or home-country samples in analyzing the effects of cultural distance (CD). That is, the estimated effects of CD may be confounded with those of the underlying cultural dimensions or other contextual factors correlated with CD. This study reassesses the risk of confounding when using single-country samples through simulation analyses conducted under various conditions, including different sample sizes and structures, within- and between-country variances, and analysis methods. The results indicate that when other cultural or contextual variables related to the outcome are also included and multilevel modeling is applied, the risk of confounding is not significant across diverse settings. The problem of confounding becomes significant only when using ordinary least squares, which does not take into account the potential nonindependence of observations in hierarchical data. However, in multilevel analyses using single-country samples, statistical power may become insufficient when controlling for cultural variables correlated with CD, particularly when the effect size of CD is small. To address this issue, we present a statistical technique that researchers can use to identify potential confounders and provide guidelines on the sample size required to maintain adequate power. Ont & eacute;t & eacute; soulev & eacute;es des pr & eacute;occupations autour d e l'utilisation d'& eacute;chantillons provenant d'un seul pays h & ocirc;te ou pays d'origine dans l'analyse des impacts de la distance culturelle ( Cultural Distance CD). Autrement dit, les impacts estim & eacute;s de la CD peuvent & ecirc;tre confondus avec ceux des dimensions 27 cultur culturelles souselles sous--jacentes ou d'autres facteurs contextuels corr & eacute;l & eacute;s & agrave; la CD. Cette recherche r & eacute;& eacute;value le jacentes ou d'autres facteurs contextuels corr & eacute;l & eacute;s & agrave; la CD. Cette recherche r & eacute;& eacute;value le risque de confusion lors de l'utilisation d'& eacute;chantillons provenant d'un seul pays & agrave; travers des analyses risque de confusion lors de l'utilisation d'& eacute;chantillons provenant d'un seul pays & agrave; travers des analyses de simulation men & eacute;es dans diverses conditions, include simulation men & eacute;es dans diverses conditions, incluant diff & eacute;rentes structures et tailles d'& eacute;chantillons, ant diff & eacute;rentes structures et tailles d'& eacute;chantillons, des variances intrades variances intra-- et interet inter--pays, ainsi que diff & eacute;rentes m & eacute;thodes d'analyse. Les r & eacute;sultats indiquent que pays, ainsi que diff & eacute;rentes m & eacute;thodes d'analyse. Les r & eacute;sultats indiquent que lorsque d'autres variables culturelles ou contextuelles li & eacute;es au r & eacute;sultat sont & eacute;galement incluselorsque d'autres variables culturelles ou contextuelles li & eacute;es au r & eacute;sultat sont & eacute;galement incluses et que s et que la mod & eacute;lisation multiniveaux est appliqu & eacute;e, le risque de confusion n'est la mod & eacute;lisation multiniveaux est appliqu & eacute;e, le risque de confusion n'est pas significatifpas significatif dans divers dans divers contextes. Le probl & egrave;me de confusion devient significatif uniquement lorsque l'on utilise la m & eacute;thode des contextes. Le probl & egrave;me de confusion devient significatif uniquement lorsque l'on utilise la m & eacute;thode des moindres carr & eacute;s ordinaires, qui ne prend moindres carr & eacute;s ordinaires, qui ne prend pas en compte la nonpas en compte la non--ind & eacute;pendance potentielle des ind & eacute;pendance potentielle des observations dans des donn & eacute;es hi & eacute;rarchiques. Cependant, dans les analyses multiniveaux utilisant des observations dans des donn & eacute;es hi & eacute;rarchiques. Cependant, dans les analyses multiniveaux utilisant des & eacute;chantillons provenant d'un seul pays, la puissance statistique peut devenir insuffisante lorsque l'on & eacute;chantillons provenant d'un seul pays, la puissance statistique peut devenir insuffisante lorsque l'on cocontr & ocirc;le les variables culturelles corr & eacute;l & eacute;es & agrave; la CD, en particulier lorsque la taille d'effet de cette derni & egrave;re ntr & ocirc;le les variables culturelles corr & eacute;l & eacute;es & agrave; la CD, en particulier lorsque la taille d'effet de cette derni & egrave;re est faible. Pour rem & eacute;dier & agrave; ce probl & egrave;me, nous pr & eacute;sentons une technique statistique que les chercheurs est faible. Pour rem & eacute;dier & agrave; ce probl & egrave;me, nous pr & eacute;sentons une technique statistique que les chercheurs peuvent utiliser pour identifier les facteupeuvent utiliser pour identifier les facteurs de confusion potentiels, et apportons des lignes directrices rs de confusion potentiels, et apportons des lignes directrices sur la taille de l'& eacute;chantillon n & eacute;cessaire pour maintenir une puissance statistique ad & eacute;quate. sur la taille de l'& eacute;chantillon n & eacute;cessaire pour maintenir une puissance statistique ad & eacute;quate. Se han planteado preocupaciones sobre el uso de muestras de un solo pa & iacute;s anfitri & oacute;n o de origen en el an & aacute;lisis de los efectos de la distancia cultural (DC). Es decir, los efectos estimados de la DC pueden estar confundidos con los de las dimensiones culturales subyacentes u otros factores contextuales correlacionados con la DC. Este estu dio reeval & uacute;a el riesgo de confusi & oacute;n al utilizar muestras de un solo pa & iacute;s mediante an & aacute;lisis de simulaciones realizados bajo diversas condiciones, incluyendo diferentes tama & ntilde;os y estructuras de muestra, varianzas dentro y entre pa & iacute;ses, y m & eacute;todos de an & aacute;lisis. Los resultados indican que, cuando se incluyen otras variables culturales o contextuales relacionadas con el resultado y se aplica modelamiento multinivel, el riesgo de confusi & oacute;n no es significativo en diversos contextos. El problema de la confusi & oacute;n se vu elve significativo solo cuando se utiliza el m & eacute;todo de m & iacute;nimos cuadrados ordinarios, que no tiene en cuenta la posible no independencia de las observaciones en datos jer & aacute;rquicos. Sin embargo, en los an & aacute;lisis multinivel que utilizan muestras de un solo pa & iacute;s, la potencia estad & iacute;stica puede volverse insuficiente al controlar las variables culturales correlacionadas con la DC, particularmente cuando el tama & ntilde;o del efecto de la DC es peque & ntilde;o. Para abordar este problema, presentamos una t & eacute;cnica estad & iacute;stica que los investigadores pueden utilizar para identificar posibles variables de confusi & oacute;n y proporcionamos directrices sobre el tama & ntilde;o muestral necesario para mantener una potencia adecuada. Preocupa & ccedil;& otilde;es t & ecirc;m sido levantadas sobre o uso de amostras de um & uacute;nico pa & iacute;s de origem ou anfitri & atilde;o na an & aacute;lise dos efeitos da dist & acirc;ncia cultural (DC). Ou seja, os efeitos estimados da DC podem ser confundidos com aqueles de dimens & otilde;es culturais subjacentes ou outros fatores contextuais correlacionados com a DC. Este estudo reavalia o risco de confus & atilde;o ao usar amostras de um & uacute;nico pa & iacute;s por meio de an & aacute;lises de simula & ccedil;& atilde;o realizadas sob v & aacute;rias condi & ccedil;& otilde;es, incluindo diferentes tamanhos de amostras e estruturas, vari & acirc;ncias dentro e entre pa & iacute;ses, e m & eacute;todos de an & aacute;lise. Os resultados indicam que, quando outras vari & aacute;veis culturais ou contextuais relacionadas ao efeito tamb & eacute;m s & atilde;o inclu & iacute;das e modelagem multin & iacute;vel & eacute; utilizada, o risco de confus & atilde;o n & atilde;o & eacute; significativo em diferentes contextos. O problema da confus & atilde;o torna-se significativo apenas ao usar o m & eacute;todo de m & iacute;nimos quadrados ordin & aacute;rios, que n & atilde;o leva em considera & ccedil;& atilde;o a potencial n & atilde;o independ & ecirc;ncia das observa & ccedil;& otilde;es em dados hier & aacute;rquicos. No entanto, em an & aacute;lises multin & iacute;vel utilizando amostras de um & uacute;nico pa & iacute;s, o poder estat & iacute;stico pode tornar-se insuficiente ao controlar vari & aacute;veis culturais correlacionadas com a DC, particularmente quando o tamanho do efeito da DC & eacute; pequeno. Para abordar esse problema, apresentamos uma t & eacute;cnica estat & iacute;stica que pesquisadores podem usar para identificar potenciais vari & aacute;veis de confus & atilde;o e fornecemos diretrizes sobre o tamanho da amostra necess & aacute;rio para a manuten & ccedil;& atilde;o de um poder estat & iacute;stico adequado. (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) CD (sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic) . (sic) (sic)(sic)(sic), CD (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) CD (sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) .(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic),(sic)(sic)(sic) (sic) (sic) (sic)(sic) (sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic) (sic)(sic)(sic)(sic).(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic) (sic)(sic)(sic) (sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic) (sic)(sic)(sic)(sic) (sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic) .(sic)(sic) (sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic) (sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic).(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic) CD (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic) CD (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic) (sic)(sic) .(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic) (sic) (sic)(sic)(sic)(sic) (sic) (sic)(sic)(sic)(sic) (sic)(sic)(sic)(sic)(sic), (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic).

키워드