Modélisation d'équations structurelles : tout ce que vous devez savoir

La modélisation par équation structurelle (SEM) est le cumul de méthodes connexes et non une technique unique. Les méthodes sont flexibles et le cadre est destiné à l'analyse des données.

Les chercheurs préfèrent ces méthodes car elles leur permettent d'estimer des dépendances multiples et interdépendantes en une seule analyse. La modélisation par équation structurelle utilise deux types de variables, endogènes et exogènes.

Il est bien connu qu'« avec le pouvoir vient la responsabilité », la puissante modélisation par équation structurelle doit donc être utilisée judicieusement. La modélisation des équations structurelles est complexe, mais en même temps, il nous est très facile de rencontrer des situations délicates avec le logiciel rapidement convivial.

Quel est le besoin majeur d'utiliser la modélisation par équation structurelle ?

Dans toute organisation, le marketing est très important. Et pour réussir dans le marketing, il faut connaître les consommateurs. Ils doivent connaître leur attitude, leurs opinions et leurs traits de personnalité. Mais ces caractéristiques sont latentes et difficilement mesurables car elles sont souvent abstraites.

Dès maintenant, pour les mesurer, on peut faire des sondages, créer un modèle d'observation, etc. Mais ces processus ne sont pas très fructueux car mesurer et observer ont l'inconvénient de générer des erreurs. La modélisation par équation structurelle excelle dans les deux tâches.

La modélisation par équation structurelle utilise l'analyse factorielle et l'analyse de régression multiple. Si nous utilisons ces deux méthodes analytiques individuellement, nous manquons de flexibilité. Ainsi, le SEM nous offre de la flexibilité. Il convient à l'analyse causale, la multicolinéarité, qui corrèle des variables indépendantes.

Lire : Types de modélisation d'attribution

Le modèle de mesure est l'analyse factorielle analogue à la modélisation par équation structurelle. Le modèle de structure est le nœud qui relie les composants et les éléments du modèle de mesure. Les modèles de structure relient les composants et les éléments entre eux ou à d'autres variables indépendantes. Dans certains cas, les variables sont combinées pour des raisons empiriques.

L'acte de combinaison se produit avant l'analyse factorielle et le modèle de mesure n'a aucun rôle. Dans d'autres cas, lorsqu'on ne s'intéresse qu'aux variables brutes, on utilise les variables observées. Et enfin lorsqu'il n'y a pas de modèle de mesure, alors le modèle de structure suit l'analyse du chemin.

La modélisation par équation structurelle est utilisée pour analyser les données d'enquête. Il n'est pas lié à une source de données et peut être utilisé avec les transactions client, les données économiques, les médias sociaux, les transactions client. Récemment, il est utilisé en neurosciences pour les données d'IRMf. Dans ses formes modernes, il peut être utilisé avec n'importe quel type de données - le modèle utilise des types de données tels que ratio, intervalle, ordinal, nominal et décompte. Ils aident à modéliser les relations curvilignes entre les variables.

La modélisation par équation structurelle peut fonctionner sans données complètes, mais cela ne devrait pas nous inciter à ne pas fournir toutes les données au modèle. Le modèle est largement utilisé pour la modélisation longitudinale, mixte et hiérarchique. Il peut être utilisé dans la segmentation. Le modèle prend en charge plusieurs variables dépendantes telles que l'analyse conjointe. La modélisation par équation structurelle est utilisée pour résoudre les problèmes de style de réponse dans les enquêtes auprès des consommateurs.

Quand utiliser la modélisation par équation structurelle

Il peut y avoir une analyse de rentabilisation qui nécessite que vous vous concentriez sur les perceptions des consommateurs, telles que l'intérêt d'achat, l'appréciation de votre produit. Bien qu'il s'agisse d'une tâche de modélisation complexe, la modélisation par équation structurelle est adaptée à ces objectifs. La modélisation par équation structurelle est utilisée pour des travaux plus simples, comme pour une enquête auprès des consommateurs.

Le Structural Equation Mixture Modeling (SEMM) est un autre type de méthode pour cibler les segments cachés des consommateurs avec de très nombreuses quantités de données.

Il ne faut pas présumer qu'un type de modèle convient à n'importe quel type d'analyse. La modélisation des mélanges ne fonctionne parfois que lorsque l'effort est fait avec compétence. Parfois, un modèle global fonctionne très bien.

La modélisation par équation structurelle est-elle bonne, mauvaise ou moche ?

Lorsque vous travaillez dans un environnement où les conceptions non expérimentales étaient courantes, comme la psychologie industrielle ou organisationnelle, la modélisation par équation structurelle est requise. La modélisation par équation structurelle est largement utilisée et est utilisée par les examinateurs pour l'analyse des données. Les examinateurs ne savent souvent pas comment aller plus loin.

Le principal avantage de la modélisation par équation structurelle est qu'elle permet de tester des propositions théoriques. La modélisation par équation structurelle vous permet d'évaluer des prédictions quantitatives.

Similitudes entre les méthodes statistiques traditionnelles et SEM

• La modélisation par équation structurelle suit les mêmes méthodes traditionnelles telles que la régression, la corrélation et la variance de plusieurs manières.
• La modélisation par équation structurelle et les méthodes traditionnelles ont le même concept que les modèles statistiques linéaires.
• Sous certaines hypothèses, les tests statistiques sont valides. La modélisation par équation structurelle suppose une normalité multivariée et les méthodes traditionnelles supposent une distribution normale.
• Ni la modélisation par équation traditionnelle ni structurelle n'offre un test de causalité.

Différences entre les méthodes traditionnelles et SEM

Les méthodes traditionnelles diffèrent de la modélisation par équation structurelle dans les domaines suivants :

• La modélisation par équation structurelle est complète et flexible. La modélisation par équation structurelle convient à l'auto-efficacité, à la dépression, aux tendances en matière de santé, aux tendances économiques, à la dynamique familiale et à d'autres phénomènes.
• La modélisation par équation structurelle nécessite une spécification formelle pour l'estimation et les tests, tandis que la méthode traditionnelle suit les méthodes par défaut. La modélisation par équation structurelle n'offre pas de modèle par défaut et présente peu de limitations quant à la spécification des types de relations. La modélisation par équation structurelle a besoin de chercheurs pour étayer les hypothèses par la théorie.
• La modélisation par équation structurelle est une technique multivariée, qui intègre à la fois des variables observées et non observées, tandis que les méthodes traditionnelles n'analysent que les variables mesurées. La modélisation d'équations structurelles résout simultanément plusieurs équations liées. Cela détermine les estimations des paramètres avec la modélisation par équation structurelle.
• La modélisation par équation structurelle permet aux analystes de trouver les imperfections dans leurs mesures. La modélisation par équation structurelle trouve une erreur alors que les méthodes traditionnelles supposent qu'il n'y a pas d'erreurs de mesure.
• La modélisation par équation structurelle n'a pas de tests simples pour déterminer quel modèle est le meilleur mais une analyse de méthode traditionnelle et fournit des tests simples pour trouver des relations entre les variables.
• La modélisation par équation structurelle utilise son modèle pour examiner plusieurs tests tels que l'indice d'ajustement non normalisé de Bentler-Bonett (NNFI), le chi carré, l'indice d'ajustement comparatif (CFI), l'erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA)).
• La modélisation par équation structurelle résout les problèmes de multicolinéarité. La modélisation par équation structurelle utilise plusieurs mesures pour décrire une variable non observée. La multicolinéarité ne se produit pas car les variables non observées sont des constructions latentes distinctes.
• La modélisation d'équations structurelles utilise un langage graphique pour présenter des relations complexes de manière puissante. La spécification de modélisation par équation structurelle est basée sur un ensemble de variables. La représentation graphique ou picturale d'un modèle se transforme en un ensemble d'équations. L'ensemble d'équations aide à résoudre plusieurs tests et à estimer les paramètres.

Lisez aussi : Modèles de régression dans l'apprentissage automatique

L'utilisation de la modélisation par équations structurelles est affectée par

• L'hypothèse étant testée et étudiée.
• La taille de l'échantillon d'exigence : En moyenne, le rapport doit être de 20:1 pour le nombre de sujets par rapport au nombre de paramètres du modèle. Mais la plupart du temps 10:1 est plus précis. Lorsque le rapport est inférieur à 5:1, les estimations sont instables.
• Instruments de mesure.
• Normalité multivariée.
• Identification des paramètres.
• Traiter les valeurs aberrantes.
• Données manquantes.
• Interprétation des indices d'ajustement du modèle.

Processus de modélisation d'équations structurelles

L'analyse de modélisation par équation structurelle passe par les méthodes suivantes :

• rechercher la théorie pertinente
• examiner la littérature pour appuyer la spécification du modèle
• spécifie le modèle tel que le diagramme et les équations
• détermine le nombre de degrés de liberté et l'identification du modèle pour estimer les paramètres afin de trouver des valeurs uniques
• sélectionner les méthodes de mesure des variables représentées dans le modèle
• collecter des données
• effectuer une analyse statistique descriptive préliminaire telle que les données manquantes, la mise à l'échelle et les problèmes de colinéarité
• estimer les paramètres du modèle
• estimer l'ajustement du modèle
• spécifier le mode significatif
• interpréter les résultats
• présenter les résultats

Logiciel spécifique de modélisation d'équations structurelles

• LISREL était le logiciel d'ajustement des modèles d'équations structurelles dans les années 1970.
• Le package OpenMx R est un open-source R qui fournit une version open-source et une version mise à jour de l'application Mx.

Les objectifs de la modélisation par équation structurelle sont de comprendre les modèles corrélés parmi un ensemble de variables et d'expliquer les variances autant que possible.

Utilisations avancées de la modélisation par équation structurelle

• Invariance de mesure
• C'est la technique qui permet l'estimation conjointe de plusieurs modèles, chacun avec des sous-groupes différents. Applications qui incluent l'analyse des différences entre les groupes tels que les cultures, le sexe, etc. et la génétique du comportement.
• Modélisation de la croissance latente
• Modèles hiérarchiques/multiniveaux
• Modèle de mélange (classe latente) Modélisation d'équations structurelles
• Techniques alternatives d'estimation et de test.
• Inférence robuste
• Analyses d'échantillonnage d'enquête
• Multi-méthode
• Modèles multi-traits
• Arbres de modèles d'équations structurelles

Dernières pensées

De nombreux modèles peuvent prétendre fournir des techniques de modélisation similaires lors de l'analyse des données, mais ils suivent des modes d'action très différents pour la prise de décision. Nous devons nous assurer que nous ne choisissons pas un modèle qui sur-adapte, ce qui est une erreur que l'on fait avec la modélisation par équation structurelle. Il y a un élément humain dans le choix des techniques de modélisation statistique, et cela peut être pris en considération.

Un domaine clé de la recherche marketing se situe entre la recherche qualitative et la recherche quantitative rigoureuse, et la modélisation par équation structurelle n'est pas adaptée pour traiter de cet espace gris.

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FAQ

• Quelle est la meilleure taille d'échantillon ?

Selon les sondages et les observations, nous devons avoir un minimum de 200 cas et au moins 20 cas par variable. Par exemple, nous devons avoir 500 répondants s'il y a 50 évaluations d'attributs dans le modèle.

• Qu'est-ce que le Big Data ?

La modélisation des équations structurelles migre lentement vers l'éducation, la psychologie et la sociologie. Les Data Scientists se familiarisent avec la modélisation par équations structurelles. Avec l'évolution rapide de la technologie d'aujourd'hui, le modèle fonctionne maintenant bien sur des échantillons assez grands avec de nombreuses variables. Donc "gros" est relatif ! Dans quelques cas, nous pouvons utiliser un outil d'apprentissage automatique standard comme LogitBoost pour les prédictions.

• Quelles hypothèses statistiques sont nécessaires ?

Cela dépend du type de modélisation par équation structurelle. La modélisation par équation structurelle, comme la plupart des procédures statistiques, est donc robuste aux violations d'hypothèses et d'erreurs.

• La modélisation par équation structurelle teste-t-elle des hypothèses ?

C'est une idée fausse sur les statistiques. Les données et leur analyse ne viennent pas de nulle part et sont basées sur des observations. Comme c'est la nature humaine, nous observons les choses et ils ont tendance à deviner comment cela se passe ; il s'agit d'une analyse exploratoire qui comporte son propre risque élevé.

• Quel modèle est le meilleur ?

Il existe plusieurs indices pour mesurer cela, tels que l'indice d'ajustement comparatif (CFI) et l'erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA) sont parmi les plus courants. Le plus connu est le R au carré. Vous devez décider quel est le meilleur modèle en fonction du bon sens et des capacités de prise de décision.