Contributions aux modèles d'équations structurelles à variables latentes
Institution:
Paris, CNAMDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Path models with latent variables are complex statistical models able to interpret interactions between unobservable concepts. The two leading estimation methods, covariance structure analysis (LISREL) and partial least squares path modeling (PLS-PM), appear complementary rather than competitive. In this work, we first introduce models and methods related to structural equations modeling and, then, we answer several questions on path models with latent variables. We present algorithms to construct the initial model, methods based on permutation tests for multi-group comparison, approaches based on variables transformation to find nonlinear relationships and methods to handle specific cases of missing data patterns. We present existing theories and introduce new approaches. Finally, the new methods are applied within the framework of customer satisfaction and loyalty to the French electricity market.
Abstract FR:
Les modèles d'équations structurelles à variables latentes constituent des modèles statistiques complexes permettant de mettre en relation des concepts non observables. Les deux méthodes d'estimation de ces modèles, que sont, d'une part, l'analyse de la structure de covariance (méthode LISREL) et, d'autre part, l'approche PLS, offrent des solutions complémentaires. Dans ce travail, un certain nombre de questionnements liés à ce type de modèles et de méthodes sont abordés aussi bien d'un point de vue théorique qu'empirique. Nous étudions la construction du modèle initial par le biais d'algorithmes itératifs, la comparaison d'échantillons sur un modèle spécifique en utilisant des tests de permutations, la recherche de relations non linéaires avec des transformations dites optimales et le traitement de données manquantes spécifiques. Pour chaque cas, la théorie existante est présentée et des approches novatrices sont introduites. Enfin, nous appliquons l'ensemble de ces méthodes dans le cadre de l'analyse de la satisfaction et de la fidélité des clients sur des données provenant d'Electricité de France.