Modèles structurels et à variables latentes

Les modèles structurels et à variables latentes représentent les relations entre des construits non observés et les indicateurs observés qui les mesurent, généralisant l'analyse factorielle aux systèmes d'équations.

Definition

Les modèles structurels et à variables latentes sont des modèles multivariés qui postulent des variables non observées, les relient à des indicateurs observés via un modèle de mesure, et spécifient les relations entre les variables latentes et observées via un modèle structurel.

Scope

Ce domaine couvre les modèles dans lesquels les variables latentes sont inférées à partir d'indicateurs mesurés et sont mises en relation les unes avec les autres et avec des variables observées. Il inclut la modélisation par équations structurelles avec des facteurs latents continus, l'analyse de classes latentes avec des variables latentes catégorielles, et la théorie de la réponse aux items pour les traits latents sous-jacents aux réponses aux items. L'accent est mis sur la mesure des construits et la modélisation des relations structurelles entre eux.

Sub-topics

• item response theory
• latent class analysis
• structural equation modeling

Core questions

• Comment les construits non observés peuvent-ils être mesurés à partir d'indicateurs observés ?
• Comment les relations entre les variables latentes sont-elles spécifiées et estimées ?
• Quand les variables latentes sont-elles mieux traitées comme continues, catégorielles ou comme des traits ?
• Comment l'ajustement et l'identification de tels modèles sont-ils évalués ?

Key theories

Décomposition de la mesure et structurelle

Ces modèles séparent une composante de mesure, reliant les variables latentes aux indicateurs observés, d'une composante structurelle, spécifiant les relations entre les variables latentes, unifiant ainsi l'analyse factorielle et l'analyse de cheminement.

Cadre unifié des variables latentes

Les modèles à facteurs continus, à classes catégorielles et à traits peuvent être considérés comme des instances d'un cadre général de variables latentes, distingué par la distribution supposée des variables latentes et observées.

Clinical relevance

Ces modèles sont essentiels dans les sciences sociales et comportementales pour mesurer des construits tels que l'aptitude, l'attitude ou le statut socio-économique, et pour tester des théories sur la manière dont ces construits sont liés. Ils soutiennent également le développement de tests et l'analyse de données d'enquêtes et de questionnaires.

History

Ce domaine synthétise la tradition de l'analyse factorielle en psychométrie avec l'analyse de cheminement (path analysis) issue de la biométrie, réunies dans le cadre de la modélisation par équations structurelles dans les années 1970. L'analyse de classes latentes et la théorie de la réponse aux items se sont développées en parallèle pour les variables latentes catégorielles et les traits latents, et une perspective unificatrice des variables latentes a émergé plus tard.

Debates

Interprétation causale des modèles structurels

Les modèles structurels sont souvent interprétés de manière causale, mais la question de savoir si les coefficients de cheminement estimés à partir de données observationnelles peuvent être interprétés causalement dépend de fortes hypothèses, et cette interprétation reste contestée.

Key figures

• Kenneth Bollen
• Karl Joreskog
• Paul Lazarsfeld

Seminal works

• bollen1989
• skrondal2004
• bartholomew2011

Frequently asked questions

Qu'est-ce qu'une variable latente ?

C'est une variable qui n'est pas directement observée mais qui est inférée à partir d'indicateurs observés, comme un trait mesuré par plusieurs items de test ou un construit mesuré par plusieurs questions d'enquête.

Comment ce domaine se rapporte-t-il à l'analyse factorielle ?

L'analyse factorielle en est le cœur de la mesure ; ces modèles l'étendent en ajoutant des relations structurelles entre les variables latentes et en permettant des variables latentes catégorielles ou de type trait.