Modélisation par équations structurelles
La modélisation par équations structurelles ajuste des systèmes d'équations reliant des construits latents entre eux et à leurs indicateurs observés en faisant correspondre les structures de covariance implicites du modèle et observées.
Definition
La modélisation par équations structurelles est une méthode multivariée qui estime les paramètres d'un système hypothétique reliant des variables latentes et observées en ajustant la structure de covariance qu'elle implique à la matrice de covariance échantillon.
Scope
Ce sujet couvre la combinaison d'un modèle de mesure à facteurs confirmatoires avec un modèle structurel de relations de type régression entre variables latentes, les diagrammes de chemin, l'identification du modèle, l'estimation par minimisation d'un écart entre les matrices de covariance observées et implicites du modèle, et l'évaluation de l'ajustement à l'aide d'indices globaux et locaux.
Core questions
- Comment une théorie exprimée comme des relations entre des construits latents peut-elle être testée par rapport aux données ?
- Comment les parties de mesure et structurelles d'un modèle sont-elles spécifiées ensemble ?
- Quand un modèle d'équations structurelles est-il identifié ?
- Comment l'ajustement du modèle est-il évalué ?
Key theories
- Ajustement de la structure de covariance
- Le modèle implique une matrice de covariance en fonction de ses paramètres, et l'estimation choisit les valeurs des paramètres minimisant un écart entre cette matrice implicite et la matrice de covariance échantillon observée.
- Modèle de mesure et modèle structurel
- Un modèle de mesure à facteurs confirmatoires relie les variables latentes aux indicateurs tandis qu'un modèle structurel spécifie des relations dirigées entre les variables latentes, de sorte que l'erreur de mesure est modélisée explicitement et séparée des relations structurelles.
Clinical relevance
La modélisation par équations structurelles est largement utilisée dans les sciences sociales, comportementales et de la santé pour tester des modèles théoriques impliquant des construits mesurés avec erreur, tels que la médiation et les chemins entre variables latentes.
History
La modélisation par équations structurelles a réuni l'analyse de chemin de Wright issue de la génétique et la tradition des facteurs confirmatoires de la psychométrie, formalisée dans les années 1970 par des modèles de structure de covariance et des logiciels, et est depuis devenue un outil standard dans toutes les sciences sociales.
Debates
- Indices d'ajustement et acceptation du modèle
- La dépendance à l'égard de valeurs seuils pour les indices d'ajustement globaux afin d'accepter ou de rejeter des modèles est contestée, car de tels seuils sont des heuristiques qui peuvent induire en erreur quant à l'adéquation d'un modèle.
Key figures
- Karl Joreskog
- Kenneth Bollen
- Sewall Wright
Related topics
Seminal works
- bollen1989
- kline2016
- bartholomew2011
Frequently asked questions
- En quoi la modélisation par équations structurelles diffère-t-elle de la régression ordinaire ?
- Elle permet des équations multiples, des variables latentes mesurées par plusieurs indicateurs avec une erreur de mesure explicite, et l'estimation simultanée d'un système entier plutôt que d'une seule réponse sur des prédicteurs.
- La modélisation par équations structurelles peut-elle prouver la causalité ?
- Non. Elle teste si une structure causale spécifiée est cohérente avec les données, mais l'interprétation causale repose sur des hypothèses que les seules données observationnelles ne peuvent vérifier.