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Cours

Modélisation par équations structurelles avec lavaan en R

AvancéNiveau de compétence

Actualisé 07/2022

Apprenez à créer et à évaluer des modèles de mesure utilisés pour confirmer la structure d'une échelle ou d'un questionnaire.

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Description du cours

Lorsque l’on travaille avec des données, on cherche souvent à créer des modèles pour prédire des événements futurs, mais on souhaite aussi comprendre plus en profondeur comment nos données sont reliées ou structurées. Dans ce cours, vous explorerez les liens au sein des données en utilisant la modélisation par équations structurelles (SEM) avec le langage R et le package lavaan. La SEM vous présentera les variables latentes et manifestes, la manière de créer des modèles de mesure, d’évaluer la précision de ces modèles et de corriger les modèles dont l’ajustement est insuffisant. Au fil du cours, vous étudierez des jeux de données classiques en SEM, tels que ceux de Holzinger et Swineford (1939) et de Bollen (1989). Vous réaliserez également une étude de cas avec un modèle multifactoriel à partir de l’échelle d’intelligence de Wechsler pour adultes. À l’issue de ce cours, vous serez en mesure d’examiner vos données en profondeur et de mieux comprendre comment elles s’articulent.

Prérequis

Intermediate Regression in R

1

One-Factor Models

In this chapter, you will dive into creating your first structural equation model with lavaan. You will learn important terminology, how to build, and run models. You will create a one-factor model of mental test abilities using the classic Holzinger and Swineford (1939) dataset.

Model Specification

Build Text Speed Model

Build Political Democracy Model

Model Analysis

Analyze Text Speed Model

Summarize Political Democracy

Model Assessment

Examine Standardized Loadings

Explore Fit Indices

Examine Political Democracy

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2

Multi-Factor Models

In this chapter, you will expand your skills in lavaan to creating multi-factor models. We will improve the one-factor models from the last chapter by creating multiple latent variables in the classic Holzinger and Swineford (1939) dataset.

Multifactor Specification

Create a Zero df Model

Fix the Zero df Model

Build a Multi-Factor Model

Summarize the Multi-Factor Model

Model Structure

Three-Factor Model with Zero Correlation

Create a Direct Path

Modification Indices

Check Model Variance

Examine Modification Indices

Model Comparison

Compare Two Models

Select Specific Fit Indices

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3

Troubleshooting Model Errors and Diagrams

Structural equation models do not always run smoothly, and in this chapter, you will learn how to troubleshoot Heywood cases which are common errors. You will also learn how to diagram your model in R using the semPlot library.

Heywood Cases on the Latent Variable

Analyze a Latent Heywood Case

Fix the Latent Heywood Model

Heywood Cases on the Manifest Variables

Analyze a Manifest Heywood Case

Fix the Manifest Heywood Model

Create Diagrams with semPaths()

Basic SEM Diagram

Edit the Layout

Edit the Labels

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4

Full Example and an Extension

This chapter examines the WAIS-III IQ Scale and its structural properties. You will use your skills from the first three chapters to create various models of the WAIS-III, troubleshoot errors in those models, and create diagrams of the final model.

Model the WAIS-III IQ Scale

Create a Four-Factor Model

Update the Model

Diagram the Final Model

Update the WAIS-III Model

Add Paths to Improve Fit

Compare Models

A Hierarchical Model of IQ

Create a Hierarchical Model

Diagram the Hierarchical Model

Course Wrap Up

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