Une hypothèse clé des analyses de régression (ou modélisation par équation structurelle) est que les variables indépendantes modelées ne sont pas endogènes. Pourtant, les problèmes d'endogénéité ne sont guère connus des chercheurs travaillant dans le domaine des sciences sociales (p.e. la gestion, la psychologie appliquée, la sociologie, etc.). Lorsqu'une variable indépendante n'a pas été manipulée de façon exogène, il y a une forte probabilité que sa relation avec la variable dépendante ne soit pas correctement estimée, menant à des résultats fallacieux. Ce podcast donne un aperçu bref et vivant de l'endogénéité et pourquoi c'est engendré. Le Prof. John Antonakis discute des problèmes d'endogénéité en utilisant un langage non technique et des explications intuitives ; il montre que la relation observée, qui est estimée, peut être très trompeuse quand la variable indépendante est endogène.