Communication

3805 mots 16 pages
Introduction aux modèles à variables latentes

Gilbert Saporta
Conservatoire National des Arts et Métiers gilbert.saporta@cnam.fr http://cedric.cnam.fr/~saporta
M2S3, 24 novembre 2009

1

• Expliquer des phénomènes observés par l'intervention de facteurs cachés peut relever des superstitions, croyances, magies…
• En sciences sociales, de nombreux concepts ne peuvent être observés directement comme l'engagement religieux…
– Mais un haut niveau d'engagement conduit à une fréquentation élevée des lieux de culte, à prier plus souvent, à se conduire de façon plus conforme à l'orthodoxie… M2S3, 24 novembre 2009

2

• Si chaque variable manifeste est causée par une ou plusieurs variables latentes, les covariations entre variables manifestes s'expliquent par la relation de chacune avec les variables latentes
• Hypothèse fondamentale: les variables manifestes sont indépendantes conditionnellement aux variables latentes

M2S3, 24 novembre 2009

3

Les différents modèles
Variables latentes
Variables
manifestes qualitatives qualitative

quantitatives

Classes latentes

Traits latents

quantitatives

Profils latents

Analyse factorielle

Traits latents : en psychométrie Item Response Theory cas particulier : modèles de Rasch
Profils latents : modèles de mélange particuliers
M2S3, 24 novembre 2009

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Comparaison avec les méthodes exploratoires
Variables latentes

Composantes ou variables synthétiques Variables manifestes qualitatives

qualitative

quantitatives

Classes latentes

Traits latents

quantitatives

Profils latents

Analyse factorielle

Variables observées qualitatives

qualitative

quantitatives
ACM

classification quantitatives ACP

« analyse des données »

modèles

M2S3, 24 novembre 2009

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1. L’analyse factorielle
• « Factor analysis » ou analyse en facteurs communs et spécifiques
• Charles Spearman (1904) : modèle unifactoriel xi  i

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