Analyse de chemin basée sur les scores factoriels

Résumé. Les chercheurs théoriciens considèrent la modélisation par équations structurelles (SEM) comme la méthode privilégiée pour étudier les relations entre variables latentes. Cependant, la SEM présente l'inconvénient de nécessiter une grande taille d'échantillon, en particulier si le modèle est complexe. De plus, étant donné que la SEM estime tous les paramètres simultanément, une seule erreur de spécification dans le modèle peut influencer l'ensemble de celui-ci. Pour ces raisons, les chercheurs appliqués utilisent souvent une approche de régression sur scores factoriels (FSR) en deux étapes. Dans la première étape, les scores factoriels sont calculés pour les variables latentes, puis sont utilisés pour réaliser une régression linéaire dans la seconde étape. Cependant, cette méthode conduit à des coefficients de régression incorrects. Croon (2002) a développé une méthode qui corrige ce biais. Nous combinons cette méthode de Croon (2002) avec l'analyse de chemin, ce qui aboutit à la Factor Score Path Analysis. Cette méthode permet d'obtenir des coefficients de chemin corrects et présente certains avantages par rapport à la SEM : elle nécessite des tailles d'échantillon plus réduites, peut traiter des modèles plus complexes et s'avère moins sensible aux erreurs de spécification, en raison de sa nature par étapes. En conclusion, cette méthode peut constituer une alternative appropriée à la SEM lorsqu'on est confronté à un modèle complexe et à de petits échantillons.