Conférencier
|
Transcription
|
| Nicolas Shelton |
Ok, l'enregistrement a commencé et je vais rester en sourdine et ensuite, quand vous serez prêt, vous pourrez commencer, allez-y. |
| |
D'accord. |
| Annie Weisbrod |
Bonjour à tous. Je m'appelle Annie Weisbrod. Je suis ici avec mes collègues, A Narayanan et Mark Bailey de Procter and Gamble. nous allons faire une présentation. |
| |
Évaluation d'un programme de méditation utilisant la plateforme JMP SEM. |
| |
Alors d’abord, j’aimerais commencer par expliquer pourquoi parlons-nous de cela. |
| |
Alors P&G |
| |
priorités, en particulier pendant la période de la COVID, nous nous sommes vraiment concentrés sur la santé des gens. |
| |
C'est une période très stressante pour de nombreuses raisons dues à la pandémie, mais aussi aux zones de troubles civils, aux changements dans les chaînes d'approvisionnement où les produits ne sont pas disponibles, |
| |
changer nos habitudes de vie, les maladies, prendre soin des autres. Il y a tellement de façons dont nos vies ont changé de manière assez significative au cours des dernières années. |
| |
20 mois, deux ans environ. La protection de la santé et du bien-être des employés de P&G est donc devenue une priorité encore plus grande en ces temps difficiles. |
| |
Nous nous sommes donc concentrés sur la manière d'aider les gens à prendre soin d'eux-mêmes, physiquement et mentalement, dans l'exercice de leurs fonctions. |
| |
servir les clients, servir les consommateurs et également 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. |
| |
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. |
| |
Chaque salarié a une situation différente, |
| |
qu'il s'agisse du type d'emploi qu'ils occupent dans l'entreprise, du lieu où ils vivent ou de paramètres personnels liés à leur santé ou aux soins prodigués aux autres membres de leur famille. |
| |
Et donc, ce que j’enseigne depuis plusieurs années, c’est donner des cours en personne sur un seul 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. |
| |
Et mon public est devenu mondial, car bon nombre de nos publics ont des fuseaux horaires différents et des langues différentes. Et jouer avec la technique du live-streaming, comme nous le faisons en ce moment pour cette présentation. |
| |
Alors, au fur et à mesure que nous effectuions ces changements, nous étions curieux de savoir quelle était l’efficacité de ces programmes de bien-être ? Le contenu et ce nouveau format de diffusion mondiale en direct ont-ils un impact sur les principaux domaines de la santé mentale et émotionnelle pour le bien-être ? |
| |
J'enseigne un cours appelé Méditation sans |
| |
Attentes. Il s'agit d'un cours mondial diffusé en direct qui dure huit semaines. Nous nous réunissons une fois par semaine pendant 45 minutes. |
| |
C'est hautement expérientiel. Cela commence par une brève introduction, puis nous pratiquons la majeure partie de ce cours. |
| |
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 personnelle, |
| |
attention, concentration, résilience, |
| |
l'empathie, ainsi que la réduction du stress, en pratiquant ces compétences sur cette période plus longue. |
| |
Les pratiques sont sélectionnées pour nous aider à accroître notre conscience de ce qui se passe autour de nous, de comment nous sentons, de ce que nous pensons, |
| |
différents aspects liés au stress et comment nous pouvons le réduire, avoir une approche différente de ces expériences et aussi améliorer la joie. |
| |
Nous faisons cela 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. |
| |
Un exemple de cela serait une méditation des cinq sens, où nous |
| |
juste voir, juste entendre, juste |
| |
sentir, juste goûter, |
| |
Ressentez simplement ce qu'il y a sur la peau comme exemple de votre venue ici tout à l'heure. Nous avons également des pratiques liées à l'introspection et à la gratitude. |
| |
Gérer les distractions, car nous sommes toujours distraits. L'esprit fait simplement son travail, et donc les pratiques de comptage, les pratiques de mantras en sont des exemples. Nous avons également des pratiques liées au cœur. |
| |
Donc ces très vieilles pratiques, metta |
| |
et tonglen sont vieux de plusieurs milliers d'années, issus de cultures asiatiques, pour pratiquer la bienveillance, se soucier des autres, donner et recevoir. |
| |
Et puis, enfin, cette dernière conscience sans choix. |
| |
Juste être. |
| |
Ne rien faire, juste être. Très populaire parmi les Zen |
| |
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 les huit semaines complètes et nous allons partager quelques statistiques. |
| |
démontrant ce que ces offres apportent réellement. |
| |
Nous enquêtons |
| |
attitudes et comportements des participants avant et après le cours. Nous avons 45 questions différentes, basées sur des normes médicales. |
| |
Les enquêtes sont volontaires et anonymes, et nous examinons essentiellement ces quatre questionnaires standards. Le premier est un questionnaire de pleine conscience à cinq facettes. |
| |
Nous utilisons également l'indice de réactivité interpersonnelle, qui est lié à l'empathie, donc à la préoccupation empathique et à la prise de perspectives, de perspectives différentes. |
| |
L'échelle de résilience au deuil et l'échelle de stress perçu, sur lesquelles nous allons nous concentrer dans la démonstration d'aujourd'hui. |
| |
Il s'agit du questionnaire le plus largement utilisé parmi les différents questionnaires liés à ce que les gens ressentent face au stress, au stress de la situation dans laquelle ils se trouvent et à tout autre questionnaire. |
| |
l'efficacité des interventions de réduction du stress, comme ce cours de méditation. Ainsi, les déclarations standards, les questions posées, mettent en lumière l'imprévisibilité |
| |
la personne a le sentiment que sa situation est, est-elle contrôlable ou non, et se sent-elle surchargée, et ensuite, quel est son niveau d'impuissance perçu. |
| |
Ils ne peuvent rien faire face à la situation. |
| |
Ou leur auto-efficacité, à quel point ils ont le sentiment que les choses vont changer et qu’ils sont capables de gérer le stress. Nous allons donc nous concentrer sur deux de ces sous-échelles liées au sentiment de surcharge et au sentiment d'indifférence dans cette situation. |
| |
Nous nous concentrons volontairement sur le stress, non seulement pour la démonstration, mais aussi pour ces cours, car il constitue aujourd'hui l'un des principaux facteurs de risque liés au mode de vie dans le monde. |
| |
De nombreuses organisations développent des programmes de bien-être intégrés pour répondre aux différents rapports qui circulent partout. Depuis plus d’une décennie, l’Organisation mondiale de la santé identifie que le stress chronique ou non résolu constitue le principal facteur de risque lié au mode de vie, dépassant |
| |
l’obésité et le manque d’activité physique, qui contribuent le plus aux maladies chroniques physiques et mentales dans le monde. |
| |
Donc |
| |
la bonne nouvelle, bref résumé des résultats, est que sur cette période de huit semaines, nous constatons des augmentations notables. |
| |
Lorsque nous avons examiné pour la première fois les données entrantes, simplement par le biais de ce que nous voyons ici, nous constatons des augmentations notables en termes de pleine conscience, |
| |
l'empathie, la résilience et également une nette réduction de la façon dont les gens perçoivent le stress. C'est donc génial et nous souhaitions approfondir notre enquête à ce sujet. J'ai donc contacté mon partenaire en statistiques qui va partager avec vous |
| |
certains des résultats de l'enquête issus des réponses pré et post appariées. Il va donc prendre le relais maintenant et vous montrer certaines des fonctionnalités de JMP sur lesquelles il a travaillé avec les réponses que nous avons issues des enquêtes. |
| UN |
Merci, Annie. |
| |
Vous voyez mon écran ? Je n'en suis pas capable. |
| |
Hé les gars, j'en ai besoin, j'ai besoin de prendre un peu de temps et je ne sais pas, les choses ne fonctionnent pas ici. |
| |
Merci, Annie. Salut tout le monde. Je m'appelle Narayanan. |
| |
Je fais partie du département avancé de modélisation et de statistiques des consommateurs chez P&G. Ce que je veux faire aujourd'hui, c'est partager les détails de l'analyse des données qui |
| |
provenait du programme qu'Annie vient de décrire. Mon ordre du jour va donc comprendre trois sujets. Je vais parler de l'optimisation du modèle factoriel, puis je vais parler de l'analyse factorielle confirmatoire du |
| |
modèle factoriel optimisé. Puis enfin, je vais discuter de l'invariance des mesures longitudinales. Ceci est important car nous voulons mesurer l’évolution dans le temps de l’évolution des moyens latents. Passons donc directement au premier sujet. |
| |
Et l’optimisation du modèle factoriel, pourquoi faisons-nous cela ? La raison... il y a deux raisons pour lesquelles je veux faire ça. D'abord les 10 questions mentionnées par Annie |
| |
ne sont vraiment pas optimisés pour les deux constructions que nous souhaitons mesurer. |
| |
De plus, nous avons un petit échantillon et nous voulons nous assurer que nous n'avons pas trop de questions venant du pré et du post. |
| |
Ce sont donc les deux raisons pour lesquelles nous effectuons l’optimisation du modèle factoriel. Et pour ce faire, je vais m'appuyer sur deux idées de la théorie classique des tests. |
| |
L’un est la fiabilité. La fiabilité concerne en réalité la cohérence des mesures. Nous voulons nous assurer que les éléments d’un construit mesurent la même chose. Et il existe de nombreuses mesures différentes de fiabilité. Celui que je vais utiliser ici est le |
| |
coefficient de fiabilité, ou alpha de Cronbach. Vous pouvez voir la formule ici. Et l'une des raisons pour lesquelles je l'utilise est qu'il est disponible sur la plate-forme multivariée de JMP en utilisant l'option de fiabilité des éléments. |
| |
Maintenant un |
| |
L’inconvénient de cette mesure est qu’elle suppose que toutes les variables ou éléments sont également fiables. |
| |
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. |
| |
Maintenant, qu'est-ce que c'est ? Afin d'expliquer cela, je vais en fait utiliser ici le diagramme de chemin du modèle factoriel de confirmation. Il y a trois composants ici que je souhaite décrire. |
| |
Celle du haut, qui est en fait entourée d'un cercle, est la variable latente. |
| |
Ensuite, en bas, qui est entouré d'un rectangle, il y a l'indicateur. Et dans cet exemple, il y a quatre indicateurs qui sont de très grandes questions qui exploitent cette variable latente. |
| |
Ensuite, il y a quatre variables Lambda, qui sont en fait les saturations factorielles qui donnent la force de chaque indicateur. |
| |
puiser dans la construction. La variance moyenne extraite est donc fonction des Lambdas et du |
| |
variances des erreurs, qui sont en bas. Le delta est en bas. Voici l'erreur |
| |
Composants. Et par souci de simplicité, nous les considérerons comme des erreurs de mesure, et la variance de ces erreurs est également incluse dans le calcul des notes moyennes extraites. |
| |
Si vous regardez la formule, s'il n'y a pas de variance d'erreur en bas, la valeur maximale sera de 1 et c'est ce que nous voulons. |
| |
Donc |
| |
un autre élément également utile pour mesurer la fiabilité est la fiabilité des éléments, qui n'est en fait que les R carrés individuels de chacune de ces régressions de l'indicateur sur la variable latente. Et nous le verrons lorsque nous entrerons dans JMP. |
| |
Le deuxième concept important de la théorie classique des tests est la validité. La validité consiste à savoir si la variable mesure ce qu'elle est censée mesurer. Et encore ici, il y en a beaucoup de différents |
| |
versions de validité. Celui sur lequel je vais me concentrer est la validité discriminante, qui concerne la question de savoir si les concepts que vous mesurez sont uniques et distincts. |
| |
D'accord, avec ces deux concepts, je vais en fait entrer dans JMP et montrer certains détails de la modélisation que nous avons effectuée. Je vais donc commencer par une analyse factorielle exploratoire des 10 questions |
| |
concerné par le domaine du stress. Maintenant, dans toute mon analyse, je vais |
| |
montrer les résultats de l’analyse. Je ne vais pas vous guider pas à pas, en pointant et cliquant, car cela prendra beaucoup de temps et ils sont bien documentés dans JMP. |
| |
le grand, que nous appelons le |
| |
composant surchargé, et le plus petit avec trois éléments, que nous appelons incontrôlable. Il s’agit donc d’une analyse factorielle exploratoire, qui semble soutenir deux facteurs. |
| |
Et nous voulons confirmer que cela est effectivement vrai dans nos données, et les données le confirmeront. Je vais donc lancer l'analyse factorielle confirmatoire des mêmes 10 questions. |
| |
Et nous pouvons voir que la composante surchargée est reliée à sept indicateurs et la composante incontrôlable est reliée à trois indicateurs. |
| |
Nous voulons examiner dans quelle mesure ces données... dans quelle mesure ce modèle s'adapte aux données. Et nous pouvons le 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 soutenu par les données. |
| |
Et quelque chose d’autre que nous voulons voir en bas, c’est la matrice de validité conceptuelle que j’ai mentionnée. |
| |
La diagonale de cette matrice donne la variance moyenne extraite. Et nous pouvons voir que la variance du facteur incontrôlable est plutôt élevée et que la variance du facteur surchargé est en réalité faible. |
| |
L'élément orthogonal vous indique le degré de variance que chacun des facteurs partage avec l'autre facteur. Et pour le facteur surchargé, la variance que cela |
| |
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 souhaitons. |
| |
Et aussi, si vous allez voir le |
| |
diagramme de cheminement avec les estimations, vous pouvez en effet voir |
| |
la fiabilité des éléments individuels, qui sont présentés ici dans le |
| |
rectangles ici. Et tu peux voir |
| |
les sept indicateurs liés à la composante factorielle surchargée ont une fiabilité d'élément différente, allant de 0,277 à 0,551. |
| |
Et nous voulons en choisir quelques-uns qui sont |
| |
ayant une grande fiabilité. |
| |
Nous allons donc utiliser ces notions de fiabilité des articles, |
| |
discriminer la validité pour, en fait, optimiser notre facteur. |
| |
Et je vais y retourner et regarder |
| |
toutes ces mesures rassemblées dans un tableau. |
| |
Et ce tableau a l'alpha de Cronbach dans ces deux colonnes, il a aussi le changement de l'alpha de Cronbach lorsqu'un élément est supprimé |
| |
à partir de l'alpha de Cronbach de l'ensemble du composite, et il a également la fiabilité des éléments dans la dernière colonne. Une façon d’examiner cette matrice de chiffres et d’optimiser votre facteur consiste donc à choisir les éléments les plus fiables, qui sont probablement les trois premiers. |
| |
Maintenant, dans cette situation particulière, j'aime aussi utiliser |
| |
le |
| |
Alpha de Cronbach lorsque l'élément est supprimé. Et si vous regardez le troisième élément, |
| |
même si cet élément est le troisième plus élevé |
| |
fiabilité des articles, quand on regarde cette colonne, je l'appelle alpha delta, |
| |
qui correspond au 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 élément, et pour cette raison, je n'ai pas choisi cet élément, et en fait, j'en ai choisi un juste en dessous. |
| |
Donc, pour la solution factorielle optimisée, je vais choisir les deux premiers éléments parmi le premier facteur et le cinquième élément, puis pour le deuxième facteur, incontrôlable, je vais choisir les deux premiers éléments, car le troisième élément a une très faible fiabilité des articles. |
| |
Alors, ayant |
| |
optimisé la solution factorielle de 10 questions à cinq, |
| |
Je vais confirmer cette solution factorielle optimisée et voir comment nous nous en sortons en termes de toutes les mesures dont nous venons de discuter. |
| |
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 bien mieux aux données, Chi carré de 2, 4 degrés de liberté et la valeur du Chi carré n'est pas rejetée. |
| |
Puis nous descendons |
| |
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 |
| |
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 prendre en charge |
| |
validité discriminante. 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 initiales. |
| |
D'accord, nous avons donc optimisé notre solution factorielle. |
| |
L'étape suivante consiste à effectuer l'invariance du modèle de mesure. |
| |
Rappelons-nous où nous en sommes. Nous avons vu de nombreux tableaux et analyses différents. Nous avons |
| |
empathie, stress, résilience et pleine conscience. |
| |
Et nous allons nous concentrer uniquement sur le stress. La principale question à laquelle nous souhaitons répondre ici est de savoir s’il y a une amélioration des scores moyens sur les variables latentes. |
| |
Du pré au post pendant le programme de huit semaines ? |
| |
Et pour établir cela, nous devons d’abord montrer l’invariance des mesures longitudinales. |
| |
Maintenant, qu'est-ce que c'est ? En fait, j'ai récemment appris cela et permettez-moi de mettre ici un lien vers un excellent article rédigé par les développeurs JMP Laura Schilo et Paul Russo. |
| |
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. |
| |
L’idée de l’invariance des mesures longitudinales consiste à s’assurer que la signification de la variable latente n’a pas changé au fil du temps. |
| |
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. |
| |
Il s’agit en réalité de quatre modèles différents. Le premier est un modèle configuré avec le moins de restrictions avec le même nombre de facteurs et le même modèle de chargement. |
| |
Le second est un modèle d’invariance faible, dans lequel nous ajoutons quelques restrictions supplémentaires. On serre un peu plus les vis et on se pose la question, ce modèle est-il toujours supporté ? |
| |
Et puis on resserre encore les vis et on se dit en plus, et si j'imposais la qualité des interceptions d'objets ? Enfin, |
| |
le dernier filetage de la vis, et si nous ajoutions les écarts des éléments et en attribuions la qualité aux deux moments ? |
| |
Ainsi, les détails sur la façon de procéder étape par étape sont inclus dans l'article que je viens de mentionner. Je vais juste montrer uniquement les résultats ici. |
| |
Oops. |
| |
Donc dans ce |
| |
diagramme de chemin, je montre |
| |
les deux facteurs, surchargés et incontrôlables, tant au stade pré-enquête qu'au stade post-enquête. On a donc le pré surchargé, le pré incontrôlable, et pareil pour le post. |
| |
La surcharge s'explique par trois éléments et l'incontrôlable est lié à deux éléments. Maintenant, les lettres ici sont différentes |
| |
contraintes imposées à un modèle. Par exemple, C3 |
| |
du surchargé à l'élément "se sentait nerveux et stressé" pour le pré |
| |
est contraint d'être égal au même élément dans le message. Et cela fait partie des contraintes que nous imposons au modèle pour nous assurer que les contraintes sont prises en charge. |
| |
Ainsi, les lettres indiquent les différentes contraintes qui ont été imposées à un modèle et ces estimations sont rendues égales. De la même manière, |
| |
les interceptions des éléments équivalents sont également rendues égales, |
| |
qui sont indiqués par |
| |
UN. |
