La modélisation par équations structurelles avec Mplus /

La modelisation par equations structurelles s'impose de plus en plus en sciences humaines, que ce soit en psychologie, en sociologie ou en sexologie. L'objectif du present ouvrage est d'offrir aux chercheurs et aux etudiants une introduction à la syntaxe Mplus sous forme d'un gu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Francés
Publicado: Quebec : Les Presses de l'Universite du Quebec, 2018.
Colección:Book collections on Project MUSE.
Temas:
Social sciences > Statistical methods > Data processing.
Sciences sociales > Methodes statistiques > Informatique.
Modeles d'equations structurales > Informatique.
Structural equation modeling > Data processing.
Electronic books.
Acceso en línea:Texto completo
Tabla de Contenidos:
  • Page couverture
  • Titre
  • Credits
  • Remerciements
  • Table de matieres
  • Liste des abreviations
  • Introduction
  • 1. Objectifs
  • 2. Pourquoi choisir Mplus
  • 3. Structure des chapitres
  • 4. Materiel supplementaire
  • PARTIE 1
  • Les rudiments
  • Chapitre 1
  • L'interface et les commandes Mplus
  • 1. Le telechargement
  • 2. L'ouverture
  • 3. Les commandes
  • 4. Quelques particularites de Mplus
  • 4.1. Title :
  • 4.2. Data :
  • 4.3. Variable :
  • 4.4. Define :
  • 4.5. Analysis :
  • 4.6. Model :
  • 4.7. Output :
  • 4.8. Savedata :
  • 4.9. Montecarlo :
  • 5. Le deroulement d'une analyse
  • Chapite 2
  • La definition des concepts et des indices
  • 1. La definition des concepts
  • 1.1. La variable dependante (VD)
  • 1.2. La variable independante (VI)
  • 1.3. La variable mesuree
  • 1.4. La variable latente
  • 1.5. La variable endogene
  • 1.6. La variable exogene
  • 1.7. La fleche unidirectionnelle
  • 1.8. La fleche bidirectionnelle
  • 1.9. La perturbation
  • 1.10. L'estimateur
  • 1.11. Les indices d'ajustement
  • 1.12. Le khi carre (x2)
  • 1.13. Les degres de liberte
  • 1.14. Le nombre d'observations
  • 1.15. Le nombre de parametres
  • 1.16. Le modele sature
  • 1.17. L'indice comparatif d'ajustement- Comparative fit index (CFI)
  • 1.18. L'indice de Turker-Lewis
  • Turker-Lewis index (TLI)
  • 1.19. L'erreur quadratique moyenne de l'approximation- Root mean square error of approximation (RMSEA)
  • 1.20. La racine du carre moyen d'erreur
  • Standardized rootmean square residual (SRMR)
  • 1.21. Un exemple de sortie
  • 1.22. Le critere d'information d'Akaike
  • Akaike information criterion (AIC)
  • 1.23. Le critere d'information bayesien
  • Bayesian information criterion (BIC)
  • 1.24. Le critere d'information bayesien ajuste à la taille de l'echantillon
  • Sample-size adjusted BIC (SABIC)
  • Chapitre 3
  • Importer des donnees SPSS vers Mplus
  • 1. Des recommandations
  • 1.1. La manipulation des variables
  • 1.2. Le choix des variables pertinentes
  • 1.3. Le nom des variables (un maximum de huit caracteres)
  • 1.4. Les decimales (un maximum de trois decimales)
  • 2. Les etapes
  • 2.1. Exporter
  • 2.2. Apporter une correction imprevue
  • 2.3. Importer
  • PARTIE 2
  • Traitement des donnees
  • Chapitre 4
  • L'analyse descriptive
  • 1. L'analyse descriptive
  • 1.1. La syntaxe
  • 1.2. La sortie
  • Chapitre 5
  • Le traitement des variables manifestes discretes (Discrete variables)
  • 1. Les types de variables
  • 2. Les donnees ordinales
  • 3. Les donnees nominales
  • 4. LES DONNÉES CENSURÉES
  • 5. Les donnees comptees
  • 6. La syntaxe
  • Chapitre 6
  • Le traitement des donnees manquantes (Missing data)
  • 1. Les types de donnees manquantes
  • 2. Le maximum de vraisemblance avec information complete
  • 3. La supression par liste
  • 4. L'imputation multiple
  • 4.1. La realisation de l'imputation multiple
  • 4.2. La syntaxe
  • 4.3. La sortie

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