comment vérifier le biais de méthode communeVeuillez m'indiquer la méthode étape par étape pour effectuer le biais de méthode commune dans JMP Pro 18
Ingénierie de la qualité et des procédésRe : Comment vérifier le biais de méthode communeJe ne connaissais pas encore le biais de méthode commune, mais une lecture rapide à ce sujet montre qu'il existe plusieurs techniques pour l'évaluer. La plus simple semble être le test à facteur unique de Harman (qui n'est pas vraiment un test d'hypothèse nulle), qui est simplement une analyse factorielle exploratoire permettant de déterminer si un seul facteur peut expliquer plus de 50 % de la variance des variables observées.
Vous pouvez facilement réaliser le test de Harman avec Analyse > Méthodes multivariées > Analyse factorielle. Consultez la documentation de la plateforme d'analyse factorielle pour obtenir des instructions générales. Pour cette analyse, définissez le nombre de facteurs extraits sur 1, puis exécutez le modèle et consultez la section « Variance expliquée par chaque facteur ». Si la valeur en pourcentage est supérieure à 50, cela signifie, selon cette méthode, qu'il existe un biais de méthode commun.
Cependant, ma lecture rapide suggère que de nombreux chercheurs considèrent la méthode de Harman comme inférieure aux méthodes basées sur l'analyse factorielle confirmatoire, disponible sur la plateforme de modélisation d'équations structurelles de JMP Pro 18 si vous préférez opter pour cette méthode. Cet exemple de la documentation montre comment configurer un modèle CFA sur la plateforme SEM.
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeCher Ross,
J'ai bien choisi cette option, comme vous l'avez suggéré. Cependant, il existe une méthode pour trouver le VIF (facteur d'inflation de la variance), qui n'est pas disponible dans SEM. Pour trouver le VIF, faites un clic droit sur les estimations de paramètres, allez dans Colonnes, puis sélectionnez « Sélection de colonne » ; l'option VIF devrait alors s'afficher. Cependant, dans ma version JMP Pro 18, cette option n'est pas disponible. Je voulais simplement savoir si cette option est indisponible parce qu'il s'agit d'une version académique gratuite. Voyez ce que je dis.
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeIl ne s'agit pas d'une limitation de la version académique (JMP Student Edition). Fit Model peut afficher les VIF dans le tableau « Estimations des paramètres » via le menu contextuel, mais cette option n'est pas disponible sur la plateforme SEM.
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeBonjour @Pradeep_Pai
Comme l'a mentionné Ross, il existe des alternatives pour vérifier le biais de méthode commune. Dans SEM, vous pouvez spécifier vos facteurs communs (variables latentes) et également spécifier une source de biais de méthode commune comme autre variable latente. Le diagramme de cheminement ci-dessous illustre la manière dont cela serait correctement spécifié :
Ici, l'échelle des variables latentes est définie en fixant leur variance à 1. Dans le cas de la variable latente de méthode, nous imposons également des contraintes d'égalité pour toutes ses charges. Dans cet exemple, nous supposons qu'une méthode est commune à toutes les variables observées ; si cela ne se produit que pour un sous-ensemble de variables, les charges peuvent être limitées à ce sous-ensemble hypothétique. Veuillez consulter le lien partagé par Ross pour un exemple détaillé de spécification des variables latentes.
Après estimation, vous pouvez élever au carré la valeur des pondérations de la méthode pour obtenir une estimation de la variance de la méthode commune pour chaque variable observée. De même, si les pondérations sont statistiquement significatives, vous disposez d'une preuve de variance de la méthode commune qui ne peut être ignorée.
HTH,
~Laura
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeCher Ross,
Veuillez vous référer à l'image ci-jointe, obtenue grâce à la recherche Google. Elle indique clairement que lorsque l'on clique avec le bouton droit sur les estimations de paramètres et que l'on sélectionne « Colonne - Estimations de colonnes », l'option VIF est disponible. Soit les informations Google sont incorrectes, soit je fais une erreur. Notez que mon besoin d'identifier (et de corriger) le biais de la méthode commune est largement satisfait. J'ai utilisé l'approche à facteur unique de Harman à cette fin.
Veuillez prendre en compte ce qui précède et me faire savoir si l'option VIF est disponible dans certaines versions. J'avais d'ailleurs vu une vidéo où l'option VIF était clairement visible lors de l'analyse CFA dans SEM. Lorsque j'ai essayé de faire la même chose dans JMP Pro 18, cette option n'était pas disponible.
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeChère Mme Laura,
Merci pour votre réponse. Comme mentionné précédemment, j'ai effectué un test de biais de la méthode commune et j'ai pu ramener la valeur sous 50 %.
Si vous souhaitez savoir comment réduire le CMB, n'hésitez pas à me le faire savoir. La seule option (généralement) pour les chercheurs pour collecter des données primaires est le questionnaire d'enquête. Si les étapes que j'ai identifiées peuvent être appliquées, le risque de CMB sera considérablement réduit. Tous mes doctorants doivent suivre ces instructions.
Meilleur,
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeAu fait, merci à vous et à Ross pour cette incroyable explication vidéo de divers concepts.
Un aspect vraiment impressionnant est le respect des délais. Je ne sais pas si vous effectuez un montage après l'enregistrement ou si vous parvenez à gérer le contenu en une seule fois. Lors d'une session en direct (et depuis plus de 35 ans), je n'ai pas réussi à limiter strictement mes sessions aux délais. Soit elles se prolongent, soit elles se terminent un peu plus tôt, car la durée dépend des discussions et de la compréhension du concept par les étudiants.
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeMerci pour vos aimables paroles sur nos tutoriels vidéo, Pradeep 
.
Concernant votre recherche Google, vous ne faites rien d'incorrect : l'aperçu de l'IA de Google est erroné concernant les VIF dans la plateforme SEM. Google semble rapporter des informations issues de la documentation sur les moindres carrés, alors que votre question est spécifique au SEM. Et, chose assez frustrante, lorsque j'ai posé la même question à Google (mais avec une formulation peut-être légèrement différente), l'aperçu de l'IA a correctement indiqué que la plateforme SEM ne rapporte pas les VIF. Cela donne donc deux réponses mutuellement exclusives à la même question sous-jacente ! Ces LLM sont remarquables à bien des égards, mais je vous recommande de consulter les pages citées lorsque les informations demandées sont particulièrement importantes pour vous. J'ai souvent constaté que l'aperçu de l'IA contenait des informations erronées.
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeJe suis ravi que le test de Harman vous ait été utile ! J'aimerais en savoir plus sur votre approche pour gérer le CMB. Je suis sûr que d'autres lecteurs de cette discussion pourraient également en bénéficier. J'essaie généralement d'identifier plusieurs méthodes de mesure (dans les enquêtes, éventuellement avec plusieurs rapporteurs) pour gérer ce problème. Cependant, ce n'est pas toujours possible.
Meilleur,
~Laura
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeSuper ! Je me suis inscrit à la série de webinaires en deux parties destinée aux universitaires sur l'utilisation de JMP Pro afin de constituer le pack de cours. J'ai également diffusé votre message à l'ensemble de l'école (École de commerce, Université Galgotias) afin que mes collègues puissent également s'inscrire. Le seul problème pour la plupart d'entre nous est l'horaire du programme, qui se déroule de 21h30 à 22h30, heure locale. Ceci dit, j'y assisterais sans hésiter et vous ferai un coucou !
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeSalut!
Il y a 20 à 25 ans, lorsque les enquêtes étaient menées sans enquêteur (par courrier, etc.), il était possible que le répondant coche des cases sans même lire la question, afin de compléter sa réponse ( biais d'enquête ou biais d'acquiescement) . Une échelle inversée pour certaines questions a permis de pallier cette erreur, communément appelée erreur de « satisficing » ou « line-lined ».
Dans le cas présent, où plusieurs éléments/variables sont notés par le répondant, il existe un biais de réponse entraînant une erreur systémique. Les points énumérés ci-dessous m'ont permis de réduire cette erreur.
1. Plus d'échantillons dans les données ou taille d'échantillon > 600
2. Plus d'éléments (variables ou questions) dans un questionnaire. Bien que je n'aie pas de seuil pour cela, toute enquête comportant plus de 25 questions devrait suffire.
3. Questionnaire multilingue. En Inde, de nombreuses langues sont parlées et comprises. La collecte de réponses dans différentes langues contribue à réduire le nombre de réponses encombrantes.
4. L'échelle de Likert doit être à 7 points (au lieu d'une échelle à 5 points) pour l'enregistrement des réponses.
5. Plusieurs outils de collecte de données comme Google Forms, questionnaires d'enquête, etc.
6. Séparation temporelle dans la réalisation du questionnaire d'enquête, disons la partie A avec 12 questions répondues en premier, suivie de la partie B des questions restantes après un certain délai.
7. Conserver différentes réponses sur la même échelle de 7 points, par exemple, la plupart des questions ont des réponses allant de tout à fait en désaccord à tout à fait d'accord, tandis que certaines questions ont des réponses allant de complètement insatisfaisant à complètement satisfaisant.
Je joins également ici une sortie ChatGPT qui répertorie des étapes et observations assez similaires. Je suis sûr que la prochaine fois que je l'exécuterai, les points ci-dessus seront également ajoutés.
Faites-moi part de vos points de vue ou de ceux de toute personne de la communauté JMP.
Re : Comment vérifier le biais de méthode communeMerci pour vos suggestions pour réduire le recours à l'alignement linéaire. Je n'ai pas d'expérience en développement d'enquêtes et n'ai donc rien à ajouter, mais je suis sûr que certains membres de la communauté d'utilisateurs trouveront cela utile, et certains auront peut-être leurs propres astuces à partager.
Re: Comment vérifier le biais de méthode communSalut Ross,
Lorsque j'ai testé l'analyse factorielle exploratoire (AFE) à un facteur, la variance expliquée était d'environ 55 %, ce qui est supérieur au seuil de 50 % indiquant une méthode d'analyse bayésienne commune (CBM). Cependant, lors de l'exécution d'une modélisation par équations structurelles (SEM), j'ai obtenu un RMSEA de 0,092, valeur supérieure à 0,08, ce qui indique que la SEM n'est pas adaptée. Existe-t-il un moyen de réduire le RMSEA ?
Re: Comment vérifier le biais de méthode commun@Pradeep_Pai , l'évaluation et la correction des CMB dans les SEM ne relèvent pas de mes compétences. Je mentionne @LauraCS pour voir si elle a des idées à ce sujet.
