Analyse bifactorielle des données de réponse graduée avec information complète

Une structure factorielle plausible pour de nombreux types de tests psychologiques et éducatifs présente un facteur général et un ou plusieurs facteurs de groupe ou de méthode. Cette structure peut être représentée par un modèle bifactoriel. La structure bifactorielle résulte de la contrainte selon laquelle chaque élément a une charge non nulle sur la dimension principale et, au maximum, un des facteurs de groupe. Les auteurs développent des procédures d'estimation pour adapter le modèle de réponse graduée lorsque les données suivent la structure bifactorielle. En utilisant l'estimation des paramètres des items par la vraisemblance marginale maximale, la restriction bifactorielle entraîne une simplification majeure des équations de vraisemblance et (a) permet l'analyse de modèles avec un grand nombre de facteurs de groupe, (b) permet une dépendance conditionnelle au sein de sous-ensembles identifiés d'items, et (c) fournit des solutions factorielles plus parcimonieuses qu'une analyse factorielle d'items avec information complète non restreinte dans certains cas. L'analyse des données obtenues auprès de 586 patients atteints de troubles mentaux chroniques a révélé une structure bifactorielle claire.