Famille des tests présumant ou non la normalité (selon l’estimateur retenu

En quelques mots :

• L’analyse factorielle confirmatoire (AFC) est fréquemment utilisée dans le processus de développement de questionnaires et dans la validation de ceux-ci. L’AFC permet d’évaluer si la structure factorielle théorisée, qu’elle soit unidimensionnelle, multidimensionnelle ou hiérarchique s’ajuste adéquatement avec les données.
• Il est nécessaire de spécifier le nombre de facteurs en se basant sur la théorie sousjacente à la mesure, quels indicateurs (variables observées) relèvent de quel facteur latent (variable non observée) et fixer les saturations secondaires à zéro. C’est précisément le fait d’imposer ces contraintes dans l’estimation des paramètres qui distingue l’AFC de l’analyse factorielle exploratoire (AFE).
• Une structure factorielle constitue un modèle théorique décrivant les interrelations entre les indicateurs et leurs variables latentes. La saturation mesure la force de cette relation. En AFC, si aucune relation n’est présumée entre un indicateur et un facteur, sa saturation est fixée à zéro. À l’inverse, une saturation estimée sur un facteur non principal est qualifiée de « saturation secondaire ». Plusieurs critères statistiques quantifient l’écart entre un modèle et les données, afin d’évaluer la validité de construit des scores obtenus sur l’instrument de mesure.
• L’AFC représente un cas spécifique de la modélisation par équations structurelles (MES). Plus précisément, elle correspond au « modèle de mesure » de la MES, au sein duquel on spécifie les relations entre les variables latentes et leurs indicateurs, sans modéliser de relations de causalité ou de prédiction entre les variables latentes elles-mêmes.

Synonyme(s) :

• Analyse factorielle avec restriction (restricted factor analysis); Modèle de mesure qui lie les variables observées aux variables latentes.