PARTIE 1
LES RUDIMENTS
CHAPITRE 1
Lâinterface et les commandes Mplus
Lâobjectif de ce chapitre est de prĂ©senter le tĂ©lĂ©chargement de la version dĂ©mo de Mplus, lâinterface Mplus et les commandes principales.
1.LE TĂLĂCHARGEMENT
Pour commencer la modĂ©lisation par Ă©quations structurelles, il faut dâabord tĂ©lĂ©charger Mplus sur le site Web des auteurs, soit <https://www.statmodel.com/demo.shtml>1. La huitiĂšme version de la dĂ©mo existe pour Windows 7 et plus rĂ©cent, Apple (Mac OS X 10.8, Mountain Lion et plus rĂ©cent) et Linux (64-bit). La version dĂ©mo est limitĂ©e Ă deux variables indĂ©pendantes, six variables dĂ©pendantes, deux niveaux (pour lâanalyse multiniveau) et deux variables latentes pour lâanalyse de sĂ©ries temporelles (time series analysis). Ces caractĂ©ristiques ne sont pas trop limitatives pour une utilisation pĂ©dagogique ou la rĂ©alisation dâanalyses de base. Se procurer la version payante peut cependant sâimposer lorsquâon doit travailler avec un grand nombre de variables ou combler des besoins trĂšs particuliers dâanalyses. Hormis les prĂ©cĂ©dentes limitations, il est possible de rĂ©aliser des rĂ©gressions linĂ©aires avec des consĂ©quents multivariĂ©s, des rĂ©gressions logistiques, ordonnĂ©es, des analyses de trajectoires, des analyses factorielles exploratoires et confirmatoires, des analyses de trajectoires latentes, des analyses de survie et des analyses multiniveaux, bref plus quâil nâen est couvert dans le prĂ©sent ouvrage. Une fois tĂ©lĂ©chargĂ©, Mplus doit ĂȘtre installĂ© sur lâordinateur; il sera possible par la suite de lâutiliser.
2.LâOUVERTURE
Pour ouvrir Mplus, cliquez sur lâicĂŽne ou le raccourci. Mplus ne sâouvre pas automatiquement en cliquant sur une syntaxe (fichier .inp) ou une sortie (fichier .out), comme cela se fait avec un autre logiciel. Pour ce faire, il faut dâabord spĂ©cifier lâouverture par dĂ©faut des fichiers dâextension .inp et .out avec Mplus.
Pour ouvrir une syntaxe, cliquez File â OpenâŠ, puis choisissez le fichier dâextension .inp que vous dĂ©sirez ouvrir ou faites File â New pour ouvrir une toute nouvelle syntaxe. Une fois la sĂ©lection faite, Mplus ouvre le document demandĂ© ou affiche une page blanche sur laquelle il est possible de rĂ©diger une syntaxe.
3.LES COMMANDES
Les commandes principales sont Ă©numĂ©rĂ©es ci-aprĂšs. Il est impĂ©ratif de terminer la commande avec un «:» sans espace entre la commande et le deux-points. La commande devient bleue lorsquâelle est correctement tapĂ©e et reste noire autrement. Mplus ne diffĂ©rencie pas les lettres minuscules ou majuscules. Les commandes les plus frĂ©quentes sont DATA:, VARIABLE:, ANALYSIS:, MODEL: et OUTPUT:. Une syntaxe Mplus peut rouler sans toutes ces commandes, mais DATA: et VARIABLE: sont primordiales.
4.QUELQUES PARTICULARITĂS DE MPLUS
Ă lâexception des commandes principales (en bleu), les autres se terminent par un «;» Ă la fin des arguments. Il est important de mettre les bonnes commandes aux bons endroits. Mplus ne tolĂšre que des lignes de 90 caractĂšres ou moins. Si une commande est trop longue, il faut la sĂ©parer en deux lignes et terminer la deuxiĂšme par «;» (câest ainsi quâune commande se termine dans le langage Mplus). Enfin, il est possible que certaines sous-commandes soient incompatibles entre elles, notamment pour lâĂ©chantillonnage complexe et pour lâutilisation de mĂ©thodes dâestimation particuliĂšres.
4.1.TITLE:
La commande TITLE: permet de donner un titre Ă la syntaxe. Cela peut ĂȘtre utile lorsquâon souhaite tester plusieurs modĂšles (comme les analyses de classes latentes) et quâon veut suivre rapidement les modifications. Autrement, elle nâa pas dâautres utilitĂ©s.
4.2.DATA:
La commande DATA: permet dâindiquer Ă Mplus oĂč se trouvent les donnĂ©es Ă utiliser. Il faut alors utiliser la fonction File is pour fournir la trajectoire Ă Mplus. Contrairement Ă SPSS et Excel, Mplus ne permet pas de visualiser directement les donnĂ©es; celles-ci ne sont pas Ă lâavant-plan. Notez que la fonction se termine par un «;».
Pour faciliter la gestion de la commande File is, il est recommandĂ© de mettre le fichier de donnĂ©es dans le mĂȘme dossier que la syntaxe (soit le dossier dâextension .inp). Dans ce cas, on peut utiliser plus simplement la commande suivante: File is donnees _ exemple.dat;, au lieu dâĂ©crire lâemplacement exact du fichier (comme câest le cas ci-dessous).
4.3.VARIABLE:
La commande suivante, VARIABLE:, permet de nommer les variables, dâindiquer les variables Ă utiliser, de prĂ©ciser la nature des Ă©chelles des variables, de tenir compte des donnĂ©es manquantes et, plus tard, de gĂ©rer lâĂ©chantillonnage complexe. Les principales sous-commandes sont names are, missing are et usevariables are. Lorsquâon nomme les variables avec names are, il importe que toutes les variables dans le fichier de donnĂ©es soient Ă©numĂ©rĂ©es dans lâordre (trĂšs important) en incluant celles qui ne seront pas utilisĂ©es dans lâanalyse. Il convient aussi de nommer les variables de façon Ă se souvenir facilement de chacune dâelles, et ce, avec un maximum de huit caractĂšres. Il nâest pas nĂ©cessaire que les noms de variables soient les mĂȘmes que ceux utilisĂ©s dans la banque de dĂ©part (par exemple SPSS). Notez que toutes les commandes se terminent par un «;». Le point dâexclamation «!» permet dâajouter des remarques qui ne seront pas lues par Mplus; elles apparaĂźtront en vert.
Par la suite, la fonction missing are indique quelle valeur représente une donnée manquante. Dans ce cas-ci, pour toutes les variables all, une donnée manquante est représentée par 999.
La troisiĂšme fonction, usevariables are, indique Ă Mplus les variables Ă utiliser dans le modĂšle Ă tester. Presque toutes les variables qui seront utilisĂ©es doivent sây retrouver (sans quoi il y aura un message dâerreur). En revanche, celles qui ne seront pas utilisĂ©es ne doivent pas sây retrouver, car Mplus fournira des rĂ©sultats dĂ©cevants. Mplus considĂšre toutes les variables dans usevariables are comme faisant partie du modĂšle statistique et elles sont donc calculĂ©es dans les indices dâajustement. Une variable nommĂ©e, mais non utilisĂ©e, sera traitĂ©e comme isolĂ©e (tous les liens avec les autres variables seront obligatoirement nuls) et cela appauvrit grandement les indices dâajustement.
Enfin, dans lâexemple ci-dessus, la fonction categorical are est ajoutĂ©e pour dĂ©finir les variables dĂ©pendantes comme catĂ©gorielles. Elle peut ĂȘtre utilisĂ©e pour signaler une variable dichotomique (binaire, par exemple, soit 0 ou 1), mais ce nâest pas impĂ©ratif (dans certains cas, on voudra traiter la variable telle quelle). Dâautres fonctions incluent count are (pour les donnĂ©es comptĂ©es), nominal are (pour des variables nominales) et censored are pour des donnĂ©es censurĂ©es.
On peut vouloir seulement utiliser un sous-groupe de donnĂ©es (par exemple en sĂ©lectionnant exclusivement des femmes ou encore des personnes ayant un QI de moins de 100) ou vouloir exclure des valeurs aberrantes. On recourt alors Ă la fonction useobservations are, suivie dâune condition logique dĂ©signant les participants. Cette fonction peut ĂȘtre utile, par exemple, lorsquâon souhaite tester un modĂšle uniquement auprĂšs des filles ou auprĂšs de personnes ayant participĂ© Ă une intervention donnĂ©e. Il peut y avoir plusieurs conditions. Chaque c...