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Glossaire IA

Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle

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catégories
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sous-catégories
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Variables manifestes

Indicateurs directement observables ou mesurables utilisés pour représenter et quantifier les variables latentes sous-jacentes dans un modèle structurel.

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Modèle de mesure

Partie du SEM spécifiant les relations entre variables latentes et leurs indicateurs observables, évaluant la validité et la fiabilité des construits.

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Modèle structurel

Composante du SEM décrivant les relations causales hypothétisées entre les variables latentes elles-mêmes, testant les effets directs et indirects.

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Chemin causal

Relation directionnelle théorisée entre deux variables dans un SEM, représentée par une flèche et quantifiée par un coefficient de régression standardisé.

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Fiabilité composite

Mesure de cohérence interne évaluant la consistance des indicateurs pour représenter une variable latente, supérieure à l'alpha de Cronbach dans les modèles structurels.

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Validité convergente

Degré auquel les indicateurs d'un même construit théorique sont fortement corrélés, démontrant qu'ils mesurent bien le même concept sous-jacent.

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Validité discriminante

Preuve statistique que des variables latentes distinctes mesurent des concepts différents, évaluée par des corrélations inter-construits modérées ou faibles.

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Indices d'ajustement

Métriques statistiques (CFI, TLI, RMSEA, SRMR) évaluant dans quelle mesure le modèle théorique reproduit la structure des données observées.

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RMSEA

Root Mean Square Error of Approximation, indice d'ajustement pénalisant la complexité du modèle, avec des valeurs inférieures à 0.08 indiquant un ajustement acceptable.

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Effet médiateur

Mécanisme par lequel une variable influence une autre de manière indirecte à travers une troisième variable, expliquant le processus causal sous-jacent.

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Effet modérateur

Variable qui modifie l'intensité ou la direction de la relation entre deux autres variables, créant des effets d'interaction conditionnels.

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PLS-SEM

Partial Least Squares Structural Equation Modeling, approche basée sur la variance privilégiant la prédiction et adaptée aux échantillons de petite taille ou distributions non-normales.

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Invariance de mesure

Vérification statistique qu'un instrument de mesure fonctionne de manière équivalente à travers différents groupes temporels ou populationnels.

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