Aspects de mise en œuvre dans les modèles d'équations structurelles régularisés

Cet article passe en revue plusieurs aspects de mise en œuvre dans l'estimation des modèles d'équations structurelles (SEM) régularisés à groupe unique et à groupes multiples. Il est démontré que les approches d'estimation approchées reposant sur une approximation différentiable de fonctions de pénalité non différentiables se comportent de manière similaire à l'approche d'optimisation par descente de coordonnées des SEM régularisés. De plus, l'utilisation d'un paramètre de régularisation fixe peut parfois être supérieure à un paramètre de régularisation optimal sélectionné par le critère d'information bayésien en ce qui concerne l'estimation des paramètres structurels. Par ailleurs, les fonctions de pénalité largement répandues des SEM régularisés implémentées dans plusieurs packages R ont été comparées à l'estimation basée sur une fonction de pénalité récemment proposée dans le logiciel Mplus. Enfin, nous examinons également la performance d'un remplacement astucieux de la fonction d'optimisation dans les SEM régularisés par une approximation différentiable lissée du critère d'information bayésien proposé par O’Neill et Burke en 2023. Les résultats ont été obtenus à travers deux études de simulation et visent à guider la mise en œuvre pratique des SEM régularisés dans de futures applications logicielles.