Modélisation par équations structurelles

Variables mesurées métriques

Ajoutez des données numériques au tableau pour sélectionner des variables mesurées.

Variables mesurées ordinales

Définissez une colonne comme ordinale dans le tableau de données pour la modéliser avec des seuils.

Méthode d'estimationi

ML suppose des données normalement distribuées. MLR estime le même modèle, mais fournit des erreurs standard robustes et une statistique de test corrigée pour des données non normales.

Les variables définies comme ordinales dans le tableau de données, par exemple des items de Likert, sont modélisées avec des seuils lorsqu'elles sont des indicateurs ou des variables dépendantes. Le modèle est alors estimé avec WLSMV, qui fournit des erreurs standard robustes et des indices d'ajustement corrigés. Pour traiter une variable comme métrique, modifiez son niveau d'échelle dans le tableau de données.

Valeurs manquantesi

L'exclusion des lignes incomplètes n'utilise que les observations qui ont des valeurs pour toutes les variables du modèle. FIML utilise toutes les valeurs disponibles et inclut les moyennes et les constantes.

Avec des variables ordinales, FIML n'est pas disponible ; toutes les paires de valeurs disponibles sont utilisées à la place.

Mise à l'échelle des facteursi

Chaque facteur a besoin d'une échelle. Par défaut, la première saturation de chaque facteur est fixée à 1 ; sinon, la variance du facteur est fixée à 1. Les saturations fixées dans la syntaxe sont prioritaires.

Moyennesi

Ajoute, pour l'ensemble du modèle, les constantes des variables observées et les moyennes des facteurs (fixées à 0). Avec FIML ou des variables ordinales, elles sont toujours incluses. Les prédicteurs observés sont modélisés comme des variables aléatoires.

Comment faire

Calculateur de modélisation par équations structurelles

Données d'exemple AFC Données d'exemple analyse de pistes Données d'exemple médiation SEM

Ici, vous pouvez créer et estimer un modèle d'équations structurelles en ligne. Le calculateur associe un diagramme de pistes visuel à la syntaxe de modèle lavaan et prend en charge les modèles comportant des variables mesurées, des facteurs latents, des régressions, des covariances, des effets indirects et des interactions entre variables observées. Le modèle est calculé directement dans votre navigateur.

Comment créer un modèle d'équations structurelles

Saisissez ou collez vos données dans le tableau au-dessus du calculateur.
Sélectionnez les variables mesurées qui font partie de votre modèle.
Utilisez + Facteur pour ajouter des variables latentes si nécessaire.
Faites glisser entre les variables pour créer des connexions. Sélectionnez une connexion pour la définir comme saturation, régression ou covariance.
Choisissez la méthode d'estimation, le traitement des valeurs manquantes et la mise à l'échelle des facteurs.
Cliquez sur Calculer le modèle pour estimer le modèle et afficher les résultats.

Vous pouvez déplacer librement les variables sur le canevas ou utiliser Réorganiser pour disposer le modèle. Ouvrez Syntaxe du modèle si vous souhaitez consulter ou modifier la syntaxe lavaan correspondante. Le même éditeur de modèle est disponible pour l'AFC, l'analyse de pistes et la médiation SEM.

Résultats fournis par le calculateur SEM

Après l'estimation, le calculateur indique le nombre d'observations, la convergence et les diagnostics du modèle, le khi-deux, les degrés de liberté, le CFI, le TLI, le RMSEA avec son intervalle de confiance à 90 %, le SRMR et, lorsqu'ils sont disponibles, l'AIC et le BIC. Les tableaux des paramètres contiennent les estimations, les erreurs standard, les valeurs p, les intervalles de confiance et les estimations standardisées. La variance expliquée est indiquée sous forme de R² pour les variables dépendantes et les indicateurs.

Le calculateur liste également les indices de modification pour les connexions qui pourraient être ajoutées au diagramme. N'ajoutez une connexion suggérée que si elle est justifiée par la théorie qui sous-tend le modèle ; un indice de modification élevé ne suffit pas à lui seul pour modifier un modèle.

Quel type de modèle souhaitez-vous calculer ?

Utilisez le calculateur d'analyse factorielle confirmatoire pour tester un modèle de mesure défini à l'avance.
Utilisez le calculateur d'analyse de pistes pour des relations orientées entre variables mesurées.
Utilisez le calculateur d'analyse de médiation SEM pour estimer des effets indirects impliquant des variables mesurées ou latentes.

Méthodes d'estimation et variables ordinales

Pour des données continues, choisissez le maximum de vraisemblance (ML) ou le maximum de vraisemblance robuste (MLR). MLR estime le même modèle avec des erreurs standard robustes et des indices d'ajustement corrigés ; il est utile lorsque des données continues s'écartent de la normalité multivariée. Les variables définies comme ordinales dans le tableau de données sont modélisées comme ordinales lorsqu'elles sont des indicateurs ou des variables dépendantes ; le calculateur utilise alors automatiquement WLSMV et fournit des indices d'ajustement corrigés.

Les valeurs continues manquantes peuvent être traitées en excluant les lignes incomplètes ou par le maximum de vraisemblance à information complète (FIML). Avec des variables ordinales, toutes les paires de valeurs disponibles sont utilisées à la place de FIML.