Recherche sur les tests de modèles robustes — SEM robuste et évaluation de modèles structurels
La recherche sur les tests de modèles robustes applique des modèles structurels ou de chemins aux données tout en tenant explicitement compte des violations de la normalité multivariée et d'autres hypothèses distributionnelles. Plutôt que de rejeter les données non normales ou de forcer des transformations, elle utilise des estimateurs corrigés — notamment le chi-carré mis à l'échelle de Satorra-Bentler et les erreurs standard robustes de Yuan-Bentler — pour produire des indices d'ajustement et des estimations de paramètres fiables, même lorsque les hypothèses classiques du maximum de vraisemblance sont violées.
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Sources
- Satorra, A., & Bentler, P. M. (1994). Corrections to test statistics and standard errors in covariance structure analysis. In A. von Eye & C. C. Clogg (Eds.), Latent variables analysis: Applications for developmental research (pp. 399–419). Sage. link ↗
- Yuan, K.-H., & Bentler, P. M. (1998). Robust mean and covariance structure analysis. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 51(1), 63–88. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1998.tb00667.x ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Model Testing Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-design/robust-model-testing-research
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