Conférencier
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Transcription
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| Nicolas Shelton |
OK, l'enregistrement a commencé et je vais mettre le son en sourdine, puis, quand vous serez prêt, vous pourrez commencer, allez-y. |
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D'accord. |
| Annie Weisbrod |
Bonjour à tous. Je suis Annie Weisbrod. Je suis ici avec mes collègues, A Narayanan et Mark Bailey de Procter and Gamble. nous allons présenter. |
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Évaluation d'un programme de méditation utilisant la plateforme JMP SEM. |
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Donc, d'abord, je voudrais commencer par expliquer pourquoi parlons-nous même de cela. |
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Alors P&G |
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priorités, en particulier pendant la période COVID, nous nous sommes vraiment concentrés sur la santé des gens. |
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C'est une période très stressante pour de nombreuses raisons en raison de la pandémie, mais aussi des zones de troubles civils, de l'évolution des chaînes d'approvisionnement où les choses ne sont pas disponibles, |
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changer nos habitudes de vie, nos maladies, prendre soin des autres. Il y a tellement de façons dont nos vies ont changé de manière assez significative au cours des dernières |
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20 mois, deux ans environ. Ainsi, la protection de la santé et du bien-être des employés de P&G est devenue une priorité encore plus grande en ces temps difficiles. |
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Donc, ce sur quoi nous nous sommes concentrés, c'est comment aider les gens à prendre soin d'eux-mêmes, physiquement et mentalement, pendant qu'ils font leur travail, |
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pour servir les clients, pour servir les consommateurs, et aussi pour soutenir les communautés dans lesquelles nous vivons. Nous avons mis en place des programmes internes et externes qui éduquent et permettent aux gens de pratiquer différents aspects du bien-être, dans l'espoir d'améliorer leur santé. |
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Ainsi, à mesure que la pandémie s'est déclarée, nous avons dû changer la façon dont nous offrons le soutien aux individus et aux ministères. |
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Chaque employé a une situation différente, |
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que ce soit le type d'emploi qu'ils ont pour l'entreprise, l'endroit où ils vivent ou les paramètres personnels liés à leur santé ou aux soins d'autres membres de leur famille. |
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Et donc ce que j'enseigne depuis plusieurs années, c'est de donner des cours en personne sur un site physique. Les gens se présentaient dans la pièce et je partageais ces informations sur le stress, la résilience et la méditation. Et nous avons tous été obligés de passer à la diffusion en direct. |
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Et mon public est devenu mondial, car bon nombre de nos publics ont des fuseaux horaires différents, des langues différentes. Et jouer avec la technique de diffusion en direct, comme nous le faisons en ce moment pour cette présentation. |
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Donc, alors que nous faisions ces changements, nous étions curieux de savoir quelle est l'efficacité de ces programmes de bien-être ? Le contenu et ce nouveau format de diffusion en direct à l'échelle mondiale ont-ils un impact sur les principaux domaines de la santé mentale et émotionnelle pour le bien-être ? |
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J'enseigne un cours intitulé Méditation Sans |
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Attentes. C'est un cours mondial en direct qui dure huit semaines. Nous nous réunissons une fois par semaine pendant 45 minutes. |
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C'est très expérientiel. Cela commence par une brève introduction, puis nous faisons des pratiques pour la majeure partie de cette classe. |
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Et puis les participants sont encouragés à pratiquer quelle que soit cette approche pendant le reste de la semaine. L'objectif est que les gens deviennent plus autonomes avec leur propre pleine conscience, |
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attention, concentration, résilience, |
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l'empathie, ainsi que la réduction du stress, en pratiquant ces compétences sur cette période de temps plus longue. |
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Les pratiques sont sélectionnées pour nous aider à mieux prendre conscience de ce qui se passe autour de nous, comment nous sentons-nous, à quoi pensons-nous, |
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différents aspects liés au stress et comment nous pouvons le réduire, avoir une approche différente de ces expériences et aussi améliorer la joie. |
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Nous le faisons à travers plusieurs pratiques différentes liées à la perspicacité, à la discipline et aussi à la compassion. Ainsi, sur les huit pratiques différentes, nous en avons plusieurs qui sont liées au simple fait d'être ici maintenant. |
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Donc, un exemple de cela serait une méditation des cinq sens, où nous |
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juste voir, juste entendre, juste |
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sentir, juste goûter, |
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ressentez simplement ce qu'il y a sur la peau comme un exemple de venir ici juste maintenant. Nous avons aussi des pratiques liées à l'introspection et à la gratitude. |
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Faire face aux distractions, car nous sommes toujours distraits. L'esprit fait juste ce qu'il veut, et donc en comptant les pratiques, les pratiques de mantra en sont des exemples. Nous avons aussi des pratiques liées au cœur. |
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Donc ces pratiques très anciennes, metta |
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et tonglen sont des milliers d'années, issus de cultures en Asie, pour pratiquer l'amour bienveillant, se soucier des autres, donner et recevoir. |
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Et puis, enfin, ce dernier de la conscience sans choix. |
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Juste être. |
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Ne rien faire, juste être. Très populaire parmi les Zen |
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praticiens, par exemple. Plus de 1 000 personnes se sont inscrites à ces cours au cours de la dernière année. Environ 50% des personnes qui s'inscrivent terminent en fait les huit semaines complètes et nous allons partager quelques statistiques. |
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démontrant ce que ces offres offrent réellement. |
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Nous sondons |
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attitudes et comportements des participants avant et après le cours. Nous avons 45 questions différentes, basées sur des normes médicales. |
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Les sondages sont volontaires et anonymes, et nous examinons essentiellement ces quatre questionnaires standards. Le premier est un questionnaire de pleine conscience à cinq facettes. |
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Nous utilisons également l'indice de réactivité interpersonnelle, qui est lié à l'empathie, donc la préoccupation empathique et la prise de perspectives, des perspectives différentes. |
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L'échelle de résilience au deuil et l'échelle de stress perçu, sur lesquelles nous allons nous concentrer dans la démonstration d'aujourd'hui. |
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Il s'agit du plus largement utilisé des différents questionnaires liés à la façon dont les gens se sentent à l'égard du stress, du stress de leurs situations dans lesquelles ils se trouvent et de tout |
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l'efficacité des interventions de réduction du stress, comme ce cours de méditation. Ainsi, les déclarations standard, les questions posées puisent dans l'imprévisibilité |
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la personne sent que sa situation est, est-elle contrôlable ou non, et se sent-elle surchargée, et ensuite, quel est son niveau perçu d'impuissance. |
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Ils ne peuvent rien faire face à la situation. |
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Ou leur auto-efficacité, leur confiance dans le fait que les choses vont changer et leur capacité à gérer le stress. Nous allons donc nous concentrer sur deux de ces sous-échelles liées au sentiment de surcharge et au sentiment d'incontrôlabilité dans cette situation. |
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Nous nous concentrons sur le stress exprès, non seulement pour la démonstration, mais aussi pour ces cours, car c'est l'un des principaux facteurs de risque liés au mode de vie dans le monde aujourd'hui. |
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De nombreuses organisations développent des programmes intégrés de bien-être pour répondre aux différents rapports qui sortent un peu partout. L'Organisation mondiale de la santé, depuis plus de dix ans, a identifié que le stress chronique ou non résolu est le principal facteur de risque lié au mode de vie, dépassant |
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l'obésité et le manque d'activité physique, qui contribuent le plus aux maladies chroniques physiques et mentales dans le monde. |
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Alors |
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la bonne nouvelle, bref résumé des résultats, est que sur cette période de huit semaines, nous constatons des augmentations notables. |
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Lorsque nous avons examiné pour la première fois les données entrantes, juste le simple moyen de ce que nous voyons ici, nous constatons des augmentations notables de la pleine conscience, |
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l'empathie, la résilience, ainsi que des réductions nettes de la façon dont les gens perçoivent le stress. Donc c'est super et nous étions intéressés à approfondir cette question, alors j'ai contacté mon partenaire en statistiques qui va partager avec vous |
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certains des résultats de l'enquête à partir des réponses appariées avant et après. Il va donc prendre le relais maintenant et vous montrer certaines des fonctionnalités de JMP sur lesquelles il travaille avec les réponses que nous avons des enquêtes. |
| UN |
Merci Annie. |
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Est-ce que vous voyez mon écran ? Je ne peux pas. |
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Hé les gars, j'ai besoin de prendre du temps et je ne sais pas, les choses ne fonctionnent pas ici. |
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Merci Annie. Salut tout le monde. Je m'appelle Narayanan. |
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Je fais partie du département de modélisation et de statistiques avancées des consommateurs chez P&G. Ce que je veux faire aujourd'hui, c'est partager les détails de l'analyse des données qui |
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vient du programme qu'Annie vient de décrire. Mon ordre du jour comprendra donc trois sujets. Je vais parler de l'optimisation du modèle factoriel, puis je vais parler de l'analyse factorielle confirmatoire du |
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modèle factoriel optimisé. Enfin, je vais discuter de l'invariance de mesure longitudinale. Ceci est important car nous voulons mesurer l'évolution dans le temps, du cours des moyens latents. Passons donc directement au premier sujet. |
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Et l'optimisation des modèles factoriels, pourquoi faisons-nous cela ? La raison... il y a deux raisons pour lesquelles je veux faire cela. D'abord les 10 questions qu'Annie a mentionnées |
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ne sont vraiment pas optimisés pour les deux constructions que nous souhaitons mesurer. |
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Et aussi, nous avons un petit échantillon et nous voulons nous assurer que nous n'avons pas trop de questions venant du pré et du post. |
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Ce sont donc les deux raisons pour lesquelles nous procédons à l'optimisation du modèle factoriel. Et pour ce faire, je vais m'appuyer sur deux idées de la théorie classique des tests. |
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L'un est la fiabilité. La fiabilité concerne en fait la cohérence de la mesure. Nous voulons nous assurer que les éléments d'une construction mesurent la même chose. Et il existe de nombreuses mesures différentes de la fiabilité. Celui que je vais utiliser ici est le |
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coefficient de fiabilité ou alpha de Cronbach. Vous pouvez y voir la formule. Et l'une des raisons pour lesquelles j'utilise cela est qu'il est disponible dans la plate-forme multivariée de JMP en utilisant l'option fiabilité des éléments. |
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Maintenant un |
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L'inconvénient de cette mesure est qu'elle suppose que toutes les variables ou tous les éléments sont également fiables. |
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Et nous savons que certains éléments n'ont pas la même fiabilité que d'autres, et dans ce cas, nous pourrions utiliser l'extracteur de variance moyenne. |
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Qu'est-ce que c'est ? Afin d'expliquer cela, je vais en fait utiliser le diagramme de chemin ici du modèle de facteur de confirmation. Il y a trois éléments ici que je veux décrire. |
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Celle du haut, qui est en fait entourée d'un cercle, c'est la variable latente. |
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Puis un en bas, qui est enfermé dans un rectangle, il y a l'indicateur, Et dans cet exemple, il y a quatre indicateurs qui sont de si grandes questions qui puisent dans cette variable latente. |
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Ensuite, il y a quatre variables Lambda, qui sont en fait les saturations factorielles qui donnent la force de chaque indicateur |
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puiser dans la construction. Ainsi, la variance moyenne extraite est une fonction des Lambdas et de la |
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variances des erreurs, qui sont en bas. Le delta est en bas. Voici l'erreur |
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Composants. Et pour simplifier, nous les considérerons comme des erreurs de mesure, et la variance de ces erreurs est également incluse dans le calcul des notes moyennes extraites. |
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Si vous regardez la formule, s'il n'y a pas de variances d'erreur en bas, la valeur maximale sera 1 et c'est ce que nous voulons. |
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Alors |
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un autre élément qui est également utile pour mesurer la fiabilité est la fiabilité de l'élément, qui n'est en fait rien d'autre que les R carrés individuels de chacune de ces régressions de l'indicateur sur la variable latente. Et nous verrons cela lorsque nous entrerons dans JMP. |
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Le deuxième concept important de la théorie classique des tests est la validité. La validité concerne la question de savoir si la variable mesure ce qu'elle est censée mesurer. Et encore ici, il y a beaucoup de différents |
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versions de validité. Celui sur lequel je vais me concentrer est la validité discriminatoire, qui consiste à déterminer si les construits que vous mesurez sont uniques et distincts. |
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D'accord, avec ces deux concepts, je vais en fait entrer dans JMP et montrer certains des détails de la modélisation que nous avons faite. Je vais donc commencer par une analyse factorielle exploratoire des 10 questions |
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concerne le domaine des contraintes. Maintenant, dans toute mon analyse, je vais |
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montrer les résultats de l'analyse. Je ne vais pas vous guider pas à pas, pointer et cliquer, car cela prendra beaucoup de temps et ils sont bien documentés dans JMP. |
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le grand, que nous appelons le |
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composant surchargé, et le plus petit avec trois éléments, que nous qualifions d'incontrôlable. Il s'agit donc d'une analyse factorielle exploratoire, qui semble étayer deux facteurs. |
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Et nous voulons confirmer qu'en fait, c'est vrai dans nos données, et les données le soutiendront. Je vais donc lancer l'analyse factorielle confirmatoire des 10 mêmes questions. |
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Et nous pouvons voir que la composante surchargée est reliée à sept indicateurs et la composante incontrôlable est reliée à trois indicateurs. |
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Nous voulons examiner dans quelle mesure ces données... dans quelle mesure ce modèle correspond aux données. Et nous pouvons voir, en regardant le Chi carré de... Le Chi carré est de 44 à 34 degrés de liberté et ce n'est pas significatif, donc ce modèle est supporté par les données. |
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Et quelque chose d'autre que nous voulons voir en bas est la matrice de validité de construit que je mentionnais. |
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La diagonale de cette matrice donne la variance moyenne extraite. Et nous pouvons voir que la variance du facteur incontrôlable est plutôt élevée et la variance du facteur surchargé est en fait faible. |
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L'élément orthogonal vous indique la quantité de variance que chacun des facteurs partage avec l'autre facteur. Et pour le facteur surchargé, la variance que ce |
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La part du facteur avec l'incontrôlable est, en fait, supérieure à la variance qu'il partage avec ses propres indicateurs, comme le montre la diagonale. Et ce n'est pas une structure factorielle optimisée que nous voulons. |
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Et aussi, si vous allez voir le |
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diagramme de chemin avec les estimations, vous pouvez, en fait, voir |
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la fiabilité des éléments individuels, qui sont présentés ici dans le |
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rectangles ici. Et tu peux voir |
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les sept indicateurs qui sont connectés à la composante du facteur surchargé ont une fiabilité d'item différente, allant de 0,277 à 0,551. |
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Et nous voulons en choisir quelques-unes qui sont |
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ayant une grande fiabilité. |
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Nous allons donc utiliser ces concepts de fiabilité des items, |
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discriminer la validité pour, en fait, optimiser notre facteur. |
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Et je vais revenir en arrière et regarder |
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toutes ces métriques réunies dans un tableau. |
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Et ce tableau a l'alpha de Cronbach dans ces deux colonnes, il a également le changement d'alpha de Cronbach lorsqu'un élément est supprimé |
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de l'alpha de Cronbach de l'ensemble du composite, et il a également la fiabilité de l'élément dans la dernière colonne. Donc, une façon de regarder cette matrice de nombres et d'optimiser votre facteur est de choisir des éléments avec une fiabilité élevée, qui sont probablement les trois premiers. |
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Maintenant, dans cette situation particulière, j'aime aussi utiliser |
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la |
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Alpha de Cronbach lorsque l'élément est supprimé. Et si vous regardez le troisième élément, |
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même si cet élément a le troisième plus haut |
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fiabilité de l'élément, quand on regarde cette colonne, je l'appelle alpha delta, |
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qui est le changement de fiabilité de l'ensemble du composite lorsque l'élément est supprimé. Là, en effet, il y a un gros changement pour le troisième item, et pour cette raison, je n'ai pas choisi cet item, et en fait, j'en ai choisi un juste en dessous. |
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Donc, pour la solution factorielle optimisée, je vais choisir les deux premiers éléments du premier facteur et du cinquième élément, puis pour le deuxième facteur, incontrôlable, je vais choisir les deux premiers éléments, car le troisième élément a une fiabilité d'article très faible. |
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Alors, ayant |
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optimisé la solution factorielle de 10 questions à 5, |
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Je vais confirmer cette solution factorielle optimisée et voir comment nous nous en sortons en termes de toutes les mesures dont nous venons de parler. |
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Voici donc la solution factorielle optimisée, le facteur d'ordre a trois indicateurs, les facteurs incontrôlables, deux indicateurs, et encore une fois notre modèle s'adapte beaucoup mieux aux données, Chi carré de 2, 4 degrés de liberté et la valeur du Chi carré n'est pas rejetée. |
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Puis on descend |
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et regardez la validité discriminante. Maintenant, avec la solution des facteurs optimisés, vous pouvez voir que la variance de la surcharge a en fait augmenté |
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et la variance qu'il partage avec l'incontrôlable a diminué. Donc la valeur orthoginale est plus petite que les valeurs sur la diagonale, et c'est exactement ce que nous voulons supporter |
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discriminer la validité. Ainsi, en optimisant la solution, nous avons obtenu une validité discriminante, et nous avons également obtenu un meilleur modèle que celui que nous avions avec les 10 questions d'origine. |
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Bon, nous avons donc optimisé notre solution factorielle. |
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L'étape suivante consiste à faire l'invariance du modèle de mesure. |
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Rappelons-nous où nous en sommes. Nous avons vu beaucoup de tableaux et d'analyses différents. Nous avons |
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empathie, stress, résilience et pleine conscience. |
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Et nous allons nous concentrer uniquement sur le stress. La principale question à laquelle nous voulons répondre ici est de savoir s'il y a une amélioration des scores moyens sur les variables latentes |
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du pré au post pendant le programme de huit semaines ? |
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Et pour établir cela, nous devons d'abord montrer l'invariance de la mesure longitudinale. |
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Qu'est-ce que c'est ? En fait, j'ai récemment appris cela, et permettez-moi de mettre une prise ici pour un excellent article écrit par les développeurs JMP Laura Schilo et Paul Russo |
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dans le numéro actuel de Structural Equation Modeling, où ils ont détaillé toutes les différentes fonctionnalités de JMP, y compris l'invariance des mesures longitudinales. |
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L'idée d'invariance de mesure longitudinale consiste à s'assurer que la signification de la variable latente n'a pas changé au fil du temps. |
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Avant de pouvoir calculer la variation moyenne des variables latentes, nous voulons nous assurer que nous mesurons la même chose au début et à la fin. Donc, pour établir cela, il y a quatre étapes. |
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Il s'agit en fait de quatre modèles différents. Le premier est un modèle de configuration avec le moins de restrictions avec le même nombre de facteurs et le même modèle de chargement. |
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Le second est un modèle d'invariance faible, auquel nous ajoutons quelques restrictions supplémentaires. Nous serrons en quelque sorte les vis un peu plus et posons la question, ce modèle est-il toujours pris en charge ? |
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Et puis on serre les vis un peu plus et on se dit en plus, et si j'imposais la qualité des interceptions d'items ? Finalement, |
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le dernier fil sur la vis, que se passe-t-il si nous ajoutons des variances d'articles et mettons une qualité de celles-ci sur les deux points de temps ? |
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Ainsi, les détails de la procédure à suivre étape par étape sont inclus dans l'article que je viens de mentionner. Je vais juste montrer les résultats ici. |
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Oops. |
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Donc dans ce |
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diagramme de chemin, je montre |
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les deux facteurs, surchargés et incontrôlables, tant à l'étape pré-enquête qu'à l'étape post-enquête. Donc on a le pré surchargé, le pré incontrôlable, et la même chose pour le post. |
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Surchargé est expliqué par trois items et incontrôlable est relié à deux items. Maintenant les lettres ici sont les différentes |
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contraintes imposées à un modèle. Par exemple, C3 |
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du surchargé à l'item "se sentir nerveux et stressé" pour le pré |
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est contraint d'être égal au même élément dans la publication. Et cela fait partie des contraintes que nous imposons au modèle pour nous assurer que les contraintes sont prises en charge. |
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Ainsi, les lettres indiquent les différentes contraintes qui ont été mises sur un modèle et ces estimations sont rendues égales. De la même manière, |
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les interceptions des éléments équivalents sont également rendus égaux, |
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qui sont indiqués par |
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UN. |
