La modélisation par équations structurelles avec Mplus

Livre numérique

  • Éditeur québécois

La modélisation par équations structurelles s’impose de plus en plus en sciences humaines, que ce soit en psychologie, en sociologie ou en sexologie. L’objectif du présent ouvrage est d’offrir aux chercheurs et aux étudiants une introduction à la syntaxe Mplus sous forme d’un guide pratique leur permettant de réaliser des analyses de base. Le logiciel Mplus se démarque par la diversité des analyses qu’il offre, sa polyvalence quant à la gestion des données (continues, ordinales, binaires, non normales, etc.), son traitement des données manquantes et sa simplicité d’utilisation.

La modélisation par équations structurelles avec Mplus expose en détail plus de 15 analyses – dont l’analyse acheminatoire, la médiation simple, la modération, l’analyse de trajectoire latente, l’analyse de classes latentes et l’analyse factorielle exploratoire et confirmatoire. Il traite aussi de la gestion des données manquantes, des données discrètes et ordinales, ainsi que de l’échantillonnage complexe. Chaque chapitre est structuré de façon similaire: explication de l’analyse, rédaction de la syntaxe, interprétation de la sortie.

Cet ouvrage intéressera autant l’étudiant qui découvre le logiciel que le chercheur désirant une ressource accessible pour l’accompagner lors de ses analyses. Il est un incontournable pour tous les chercheurs francophones utilisant fréquemment la modélisation par équations structurelles.

Table des matières

Table des matières
Page couverture 1
Titre 7
Crédits 8
Remerciements 9
Table de matières 11
Liste des abréviations 17
Introduction 19
1.Objectifs 19
2.Pourquoi choisir Mplus 20
3.Structure des chapitres 20
4.Matériel supplémentaire 21
PARTIE 1 - Les rudiments 23
Chapitre 1 - L’interface et les commandes Mplus 25
Chapite 2 - La définition des concepts et des indices 35
Chapitre 3 - Importer des données SPSS vers Mplus 47
PARTIE 2 - Traitement des données 53
Chapitre 4 - L’analyse descriptive 55
Chapitre 5 - Le traitement des variables manifestes discrètes (Discrete variables) 69
Chapitre 6 - Le traitement des données manquantes (Missing data) 73
Chapitre 7 - L’échantillonnage complexe (Complex sampling) 85
Chapitre 8 - La régression et l’ajout de covariables (Regression and covariates) 89
PARTIE 3 - Les analyses 97
Chapitre 9 - La régression logistique (Logistic regression) 99
Chapitre 10 - L’analyse de trajectoire (Path analysis) 105
Chapitre 11 - L’analyse factorielle exploratoire (Exploratory factor analysis) 113
Chapitre 12 - L’analyse factorielle confirmatoire (Confirmatory factor analysis) 129
Chapitre 13 - La médiation (Mediation analysis) 141
Chapitre 14 - La modération (Moderation analysis) 159
Chapitre 15 - La médiation modérée (Moderated mediation) 167
Chapitre 16 - L’analyse de classes latentes (Latent class analysis) 183
Chapitre 17 - L’analyse de modèles autorégressifs (Autoregressive models analysis) 203
Chapitre 18 - L’analyse de modèles autorégessifs croisés (Crossed-lagged panel models) 211
Chapitre 19 - L’analyse de trajectoire latente (Latent growth analysis) 219
Chapitre 20 - L’analyse de groupes multiples (Multiple-group analysis) 267
Références 277
Dans la meme collection 281
Quatrième de couverture 286

Compléments