| Conférencier |
Transcription |
| Nicolas Shelton |
Ok, l'enregistrement a commencé et je vais passer en mode muet, puis, lorsque vous serez prêt, vous pourrez commencer, d'accord, allez-y. |
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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. |
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Évaluation d'un programme de méditation utilisant la plateforme JMP SEM. |
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Alors, tout d’abord, j’aimerais commencer par expliquer pourquoi nous parlons de cela. |
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Donc P&G |
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priorités, en particulier pendant la période de la 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, des chaînes d'approvisionnement changeantes où les choses ne sont pas disponibles, |
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Changer nos habitudes de vie, lutter contre la maladie, prendre soin des autres… Nos vies ont considérablement changé ces dernières années, à bien des égards. |
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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 cette période difficile. |
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Nous nous sommes donc concentrés sur la manière d’aider les gens à prendre soin d’eux-mêmes, physiquement et mentalement, pendant qu’ils font leur travail. |
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Pour servir nos clients, nos consommateurs et 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 produite, nous avons dû modifier la manière dont nous offrons le soutien aux individus et aux services. |
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Chaque employé a une situation différente, |
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qu'il s'agisse du type de travail qu'ils occupent dans l'entreprise, du lieu où ils vivent ou de paramètres personnels liés à leur santé ou aux soins des autres membres de leur famille. |
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Depuis plusieurs années, j'enseigne des cours en présentiel dans un lieu physique. Les participants se présentent dans la salle et je partage des informations sur le stress, la résilience et la méditation. Et nous avons tous été contraints de passer au streaming en direct. |
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Mon public est devenu mondial, car beaucoup de nos auditeurs vivent dans des fuseaux horaires différents et parlent des langues différentes. Nous expérimentons également la technique du streaming en direct, comme nous le faisons actuellement pour cette présentation. |
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Alors, lors de ces changements, nous nous sommes demandé quelle était l'efficacité de ces programmes de bien-être ? Quel était l'impact du contenu et de ce nouveau format de diffusion en direct à l'échelle mondiale sur les principaux aspects de la santé mentale et émotionnelle ? |
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J'enseigne un cours appelé Méditation sans |
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Attentes. Il s'agit d'une formation mondiale en direct d'une durée de huit semaines. Nous nous réunissons une fois par semaine pendant 45 minutes. |
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C'est une expérience très enrichissante. Cela commence par une brève introduction, suivie de pratiques pendant la majeure partie du cours. |
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Les participants sont ensuite encouragés à pratiquer cette approche tout au long de la semaine. L'objectif est de les aider à devenir plus autonomes dans leur pratique de la pleine conscience. |
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faire attention, se concentrer, faire preuve de résilience, |
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l'empathie, ainsi que la réduction du stress, en pratiquant ces compétences sur une période de temps plus longue. |
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Les pratiques sont sélectionnées pour nous aider à accroître notre conscience de ce qui se passe autour de nous, de ce que nous ressentons, de ce que nous pensons, |
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différents aspects liés au stress et comment nous pouvons le réduire, avoir une approche différente de ces expériences et également améliorer la joie. |
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Nous y parvenons grâce à plusieurs pratiques liées à la perspicacité, à la discipline et à la compassion. Parmi ces huit pratiques, plusieurs sont liées au simple fait d'être ici et maintenant. |
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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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l'odeur, juste le goût, |
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Ressentez simplement ce qui est sur votre peau, comme un exemple de venue à l'instant présent. Nous avons également des pratiques liées à l'introspection et à la gratitude. |
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Gérer les distractions, car nous sommes toujours distraits. L'esprit fait ce qu'il veut, et les pratiques de comptage et de mantras 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 le tonglen sont vieux de plusieurs milliers d'années, issus de cultures asiatiques, pour pratiquer la bonté aimante, se soucier des autres, donner et recevoir. |
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Et puis, enfin, cette dernière de la conscience sans choix. |
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Juste être. |
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Ne rien faire, juste être. Très populaire chez les zen. |
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Les praticiens, par exemple. Plus de 1 000 personnes se sont inscrites à ces formations l'année dernière. Environ 50 % des inscrits suivent 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 effectuons des sondages |
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Attitudes et comportements des participants avant et après la formation. Nous avons 45 questions différentes, basées sur des normes médicales. |
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Les enquêtes sont volontaires et anonymes, et nous nous basons essentiellement sur quatre questionnaires standard. 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 à la préoccupation empathique et à la prise de perspectives, de 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 questionnaire le plus largement utilisé parmi les différents questionnaires liés à la façon dont les gens perçoivent le stress, le niveau de stress des situations dans lesquelles ils se trouvent et tout autre problème. |
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l'efficacité des interventions de réduction du stress, comme ce cours de méditation. Ainsi, les énoncés standards et les questions posées mettent en lumière l'imprévisibilité |
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la personne ressent que sa situation est contrôlable ou non, se sent-elle surchargée et quel est son niveau d'impuissance perçu. |
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Ils ne peuvent rien faire face à cette situation. |
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Ou leur auto-efficacité, leur confiance dans le changement et leur capacité à gérer le stress. Nous allons donc nous concentrer sur deux de ces sous-échelles liées au sentiment de surcharge et de perte de contrôle dans cette situation. |
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Nous nous concentrons volontairement sur le stress, non seulement pour la démonstration, mais aussi pour ces cours, car il s’agit de l’un des principaux facteurs de risque liés au mode de vie dans le monde d’aujourd’hui. |
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De nombreuses organisations développent des programmes de bien-être intégrés pour répondre aux différents rapports qui circulent. L'Organisation mondiale de la Santé identifie depuis plus de dix ans le stress chronique ou non résolu comme le principal facteur de risque lié au mode de vie, devant le stress lié au stress. |
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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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Donc |
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La bonne nouvelle, bref résumé des résultats, c'est qu'au cours de cette période de huit semaines, nous constatons des augmentations notables. |
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Lorsque nous avons examiné pour la première fois les données reçues, simplement en regardant ce que nous voyons ici, nous constatons des augmentations notables dans le domaine de la pleine conscience, |
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L'empathie, la résilience et une nette diminution de la perception du stress. C'est formidable, et nous souhaitions approfondir cette question. J'ai donc contacté mon partenaire en statistiques, qui va partager ses résultats avec vous. |
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Voici quelques résultats d'enquête issus des réponses appariées avant et après l'enquête. Il va maintenant prendre la parole et vous présenter certaines des fonctionnalités de JMP sur lesquelles il travaille avec les réponses obtenues lors des enquêtes. |
| UN |
Merci, Annie. |
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Vous voyez mon écran ? Je n'y arrive pas. |
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Hé les gars, j'ai besoin de prendre un peu de temps et je ne sais pas, les choses ne fonctionnent pas ici. |
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Merci Annie. Bonjour à tous. Je m'appelle Narayanan. |
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Je fais partie du département de modélisation et de statistiques avancées sur la consommation chez P&G. Aujourd'hui, je souhaite partager les détails de l'analyse des données. |
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Je viens du programme qu'Annie vient de décrire. Mon programme comportera donc trois sujets : l'optimisation des modèles factoriels, puis l'analyse factorielle confirmatoire. |
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Modèle factoriel optimisé. Enfin, j'aborderai l'invariance des mesures longitudinales. C'est important car nous voulons mesurer l'évolution temporelle des moyennes latentes. 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 qui m'amènent à le faire. D'abord, les dix questions posées par Annie. |
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ne sont vraiment pas optimisés pour les deux constructions que nous souhaitons mesurer. |
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De plus, nous avons un petit échantillon et nous voulons nous assurer de ne pas avoir trop de questions avant et après l'examen. |
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Voilà donc les deux raisons pour lesquelles nous optimisons les modèles factoriels. Pour ce faire, je m'appuierai sur deux idées issues de la théorie classique des tests. |
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L'une d'elles est la fiabilité. La fiabilité concerne en réalité la cohérence des mesures. Nous voulons nous assurer que les éléments d'une construction mesurent la même chose. Il existe de nombreuses mesures de fiabilité. Celle que je vais utiliser ici est la |
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Coefficient de fiabilité, ou alpha de Cronbach. Vous pouvez voir la formule ici. Je l'utilise notamment parce qu'il est disponible sur la plateforme multivariée de JMP grâce à l'option de fiabilité. |
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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 ? Pour l'expliquer, je vais utiliser le diagramme de cheminement du modèle factoriel confirmatoire. Je souhaite décrire trois composantes. |
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Celui du haut, qui est en fait entouré d'un cercle, c'est la variable latente. |
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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 grandes questions qui exploitent cette variable latente. |
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Ensuite, il y a quatre variables Lambda, qui sont en fait les charges factorielles qui donnent la force de chaque indicateur. |
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exploitant le construit. Ainsi, la variance moyenne extraite est une fonction des lambdas et |
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Les variances des erreurs sont en bas. Le delta est en bas. Voici les erreurs. |
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composants. 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 d'écarts d'erreur en bas, la valeur maximale sera 1 et c'est ce que nous voulons. |
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Donc |
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Un autre élément utile pour mesurer la fiabilité est la fiabilité des éléments, qui n'est en fait rien d'autre que le R au carré de chacune de ces régressions de l'indicateur sur la variable latente. Nous le verrons dans JMP. |
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Le deuxième concept important de la théorie classique des tests est la validité. Celle-ci consiste à déterminer si la variable mesure ce qu'elle est censée mesurer. Et là encore, il existe de nombreuses différences. |
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Versions de validité. Celle sur laquelle je vais me concentrer est la validité discriminante, qui consiste à déterminer si les construits mesurés sont uniques et distincts. |
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Bon, avec ces deux concepts, je vais maintenant explorer JMP et détailler la modélisation que nous avons réalisée. Je vais donc commencer par une analyse factorielle exploratoire des 10 questions. |
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concerné par le domaine du stress. Dans toute mon analyse, je vais |
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Afficher les résultats de l'analyse. Je ne vais pas vous expliquer étape par étape, en pointant et en cliquant, car cela prendrait beaucoup de temps. Or, ces résultats sont bien documentés dans JMP. |
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le grand, que nous appelons le |
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La composante surchargée, et la plus petite, composée de trois éléments, sont considérées comme incontrôlables. Il s'agit donc d'une analyse factorielle exploratoire, qui semble corroborer deux facteurs. |
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Nous souhaitons confirmer que cela est bien vrai dans nos données, et celles-ci le confirmeront. Je vais donc lancer l'analyse factorielle confirmatoire des dix mêmes questions. |
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Et nous pouvons voir que le composant surchargé est connecté à sept indicateurs et le composant incontrôlable est connecté à trois indicateurs. |
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Nous voulons examiner l'adéquation de ces données et de ce modèle. En observant le khi carré, nous constatons que ce khi carré est de 44 à 34 degrés de liberté et qu'il n'est pas significatif. Ce modèle est donc corroboré par les données. |
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Et quelque chose d’autre que nous voulons voir en bas est la matrice de validité de construction que je mentionnais. |
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La diagonale de cette matrice donne la variance moyenne extraite. On constate que la variance du facteur incontrôlable est plutôt élevée, tandis que celle du facteur surchargé est en réalité faible. |
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L'élément orthogonal indique la variance que chaque facteur partage avec l'autre. Et pour le facteur surchargé, la variance que ce facteur partage |
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La part des facteurs incontrôlables est en réalité supérieure à la variance partagée par leurs propres indicateurs, comme le montre la diagonale. Or, ce n'est pas la structure factorielle optimisée que nous recherchons. |
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Et aussi, si vous allez regarder 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 vous pouvez voir |
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les sept indicateurs qui sont liés à la composante du facteur surchargé ont une fiabilité d'élément différente, allant de 0,277 à 0,551. |
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Et nous voulons en choisir quelques-uns qui sont |
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ayant une grande fiabilité. |
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Nous allons donc utiliser ces concepts de fiabilité des articles, |
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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 mesures rassemblées dans un tableau. |
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Et ce tableau contient l'alpha de Cronbach dans ces deux colonnes, il contient également le changement de l'alpha de Cronbach lorsqu'un élément est supprimé |
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À partir de l'alpha de Cronbach de l'ensemble composite, la fiabilité des éléments est également indiquée dans la dernière colonne. Une façon d'analyser cette matrice de chiffres et d'optimiser votre facteur est donc de choisir les éléments les plus fiables, probablement les trois premiers. |
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Maintenant, dans cette situation particulière, j'aime aussi utiliser |
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le |
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L'alpha de Cronbach lorsque l'élément est supprimé. Et si vous regardez le troisième élément, |
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même si cet article a le troisième rang le plus élevé |
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fiabilité des éléments, lorsque nous regardons cette colonne, je l'appelle alpha delta, |
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Il s'agit de la variation de fiabilité de l'ensemble du composite lorsque l'élément est supprimé. En fait, il y a une variation importante pour le troisième élément, et c'est pourquoi je ne l'ai pas choisi, mais plutôt celui 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'élément très faible. |
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Donc, ayant |
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optimisé la solution factorielle de 10 questions à cinq, |
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Je vais confirmer cette solution de facteur optimisé et voir comment nous nous en sortons en termes de toutes les mesures dont nous venons de discuter. |
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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 Chi carré n'est pas rejetée. |
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Ensuite nous descendons |
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Et observez la validité discriminante. Avec la solution des facteurs optimisés, vous pouvez constater que la variance de la surcharge a effectivement augmenté. |
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et la variance qu'elle partage avec l'incontrôlable a diminué. La valeur orthoginale est donc inférieure aux valeurs sur la diagonale, et c'est précisément ce que nous souhaitons soutenir. |
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Validité discriminante. Ainsi, en optimisant la solution, nous avons obtenu une validité discriminante et un meilleur modèle que celui des dix questions initiales. |
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Ok, nous avons donc optimisé notre solution factorielle. |
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L’étape suivante consiste à effectuer l’invariance du modèle de mesure. |
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Rappelons-nous où nous en sommes. Nous avons vu de nombreux tableaux et analyses différents. |
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empathie, stress, résilience et pleine conscience. |
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Nous allons nous concentrer uniquement sur le stress. La principale question à laquelle nous souhaitons répondre ici est : y a-t-il une amélioration des scores moyens sur les variables latentes ? |
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de la pré-formation à la publication pendant le programme de huit semaines ? |
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Et pour établir cela, nous devons d’abord démontrer l’invariance des mesures longitudinales. |
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Qu'est-ce que c'est ? J'en ai récemment entendu parler, et je tiens à souligner ici l'excellent article rédigé par les développeurs de 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 capacités 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 devons nous assurer que nous mesurons la même chose au début et à la fin. Pour ce faire, quatre étapes sont nécessaires. |
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Il s'agit en fait de quatre modèles différents. Le premier est un modèle configurationnel avec le moins de restrictions possible, avec le même nombre de facteurs et le même schéma de chargement. |
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Le deuxième est un modèle d'invariance faible, auquel nous ajoutons quelques restrictions supplémentaires. Nous serrons un peu plus la vis et posons la question : ce modèle est-il toujours pris en charge ? |
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Et puis on resserre encore la vis et on se demande, en plus, si j'imposais la qualité des interceptions d'objets. Et finalement, |
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le dernier fil sur la vis, que se passerait-il si nous ajoutions des écarts d'articles et mettions une qualité de ceux-ci sur les deux points temporels ? |
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Les détails de la procédure étape par étape sont inclus dans l'article que je viens de mentionner. Je vais simplement vous montrer les résultats ici. |
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Oups. |
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Donc dans ce |
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diagramme de chemin, je montre |
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Les deux facteurs, surcharge et incontrôlable, sont présents à la fois avant et après l'enquête. On a donc une surcharge avant, une surcharge avant et une incontrôlabilité avant, et la même chose après. |
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Surchargé est expliqué par trois éléments et incontrôlable est lié à deux éléments. Les lettres ici représentent les différentes |
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contraintes imposées à un modèle. Par exemple, C3 |
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de la surcharge à l'élément « je me sentais nerveux et stressé » pour le pré |
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est contraint d'être égal au même élément dans la publication. Ceci fait partie des contraintes que nous imposons au modèle pour garantir leur prise en charge. |
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Ainsi, les lettres indiquent les différentes contraintes imposées à un modèle, et ces estimations sont rendues égales. De même, |
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les interceptions des éléments équivalents sont également rendues égales, |
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qui sont indiqués par |
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UN. |
