Effets de la taille de l'échantillon, des méthodes d'estimation et de la spécification du modèle sur les indices d'ajustement de la modélisation par équations structurelles

Une étude de simulation de Monte Carlo a été réalisée pour examiner les effets de la taille de l'échantillon, de la méthode d'estimation et de la spécification du modèle sur les indices d'ajustement de la modélisation par équations structurelles (SEM). Sur la base d'un plan expérimental équilibré, des échantillons ont été générés à partir d'une matrice de covariance de population prédéfinie et ajustés à des modèles d'équations structurelles avec différents degrés de spécification incorrecte du modèle. Dix indices d'ajustement SEM ont été étudiés. Deux conclusions principales ont été suggérées : (a) certains indices d'ajustement semblent non comparables en termes d'informations qu'ils fournissent sur l'ajustement du modèle pour les modèles spécifiés incorrectement et (b) la méthode d'estimation a fortement influencé presque tous les indices d'ajustement examinés, en particulier pour les modèles spécifiés incorrectement. Ces deux questions ne semblent pas avoir attiré suffisamment l'attention des praticiens de SEM. Des recherches futures devraient étudier non seulement différents modèles par rapport à la complexité du modèle, mais aussi une plus large gamme de conditions de spécification du modèle, y compris des modèles spécifiés correctement et des modèles spécifiés incorrectement à divers degrés.