Modélisation par équations structurelles
La modélisation par équations structurelles (SEM) est un cadre statistique complet combinant l'analyse causale (Sewall Wright, 1921) et l'analyse factorielle confirmatoire pour tester des modèles causaux complexes reliant des variables observées et latentes. Formalisée par Jöreskog (1973) avec le logiciel LISREL, la SEM permet l'estimation simultanée des relations de mesure (comment les variables mesurent les construits latents) et des relations structurelles (comment les construits influencent les résultats), ce qui la rend puissante pour tester des théories en psychologie, épidémiologie, recherche organisationnelle et sciences de la santé, où la médiation, la modération et les processus latents complexes nécessitent une analyse intégrée.
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Sources
- Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1973). LISREL: A general computer program for estimating a linear structural equation system. Research Bulletin 73-5. University of Stockholm. link ↗
- Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indices in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55. DOI: 10.1080/10705519909540118 ↗
- Wright, S. (1921). Correlation and causation. Journal of Agricultural Research, 20(7), 557–585. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 4). Structural Equation Modeling (SEM). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-statistics/structural-equation-modeling
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- Analyse factorielleStatistiques de recherche↔ compare
- Modélisation multiniveauStatistiques de recherche↔ compare
- Analyse de régression multipleStatistiques de recherche↔ compare
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