Oméga hiérarchique de McDonald (ωh)
L'oméga hiérarchique de McDonald (ωh) est un coefficient dérivé d'un modèle factoriel confirmatoire bifactoriel qui quantifie la proportion de la variance du score total attribuable à un unique facteur général plutôt qu'à des facteurs de groupe spécifiques ou à l'erreur au niveau de l'item. Introduit par Roderick P. McDonald (1999) et développé pour les applications bifactorielles par Reise et ses collègues (2013) et Rodriguez et ses collègues (2016), il s'agit de l'indice principal utilisé en psychométrie pour évaluer si un score total composite est un résumé défendable d'une échelle multidimensionnelle.
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Sources
- Reise, S. P., Scheines, R., Widaman, K. F. & Haviland, M. G. (2013). Multidimensionality and structural coefficient bias in structural equation modeling: A bifactor perspective. Educational and Psychological Measurement, 73(1), 5–26. DOI: 10.1177/0013164412449831 ↗
- Rodriguez, A., Reise, S. P. & Haviland, M. G. (2016). Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21(2), 137–150. DOI: 10.1037/met0000045 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). McDonald's Hierarchical Omega (ωh). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/psychometrics/mcdonald-omega
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- Modèle bifactoriel (facteurs général et spécifiques)Psychométrie↔ comparer
- Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)Psychométrie↔ comparer
- Alpha de Cronbach (Analyse de fiabilité)Statistique↔ comparer
- Analyse factorielle exploratoire (AFE)Statistique↔ comparer
- Modélisation par équations structurelles (MES)Statistique↔ comparer
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