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La méthode des équations structurelles : Principes fondamentaux et applications

La méthode des équations structurelles : Principes fondamentaux et applications en marketing Hechmi Najjar Institut Supérieur de Gestion de Tunis E-mail : najjar_hechmi@yahoo.fr Chaker Najar Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Tunis E-mail : najarchaker@yahoo.fr Résumé : Le recours aux modèles des équations structurelles en sciences de gestion et plus particulièrement en marketing, représente un axe méthodologique et empirique prometteur, et une orientation innovante en matière de développement de la théorie, grâce à un ensemble de démarches et de techniques avancées. Par conséquent, le présent article s’attache essentiellement à expliciter l’utilité et l’intérêt portés à ces méthodes de deuxième génération dans la validation des mesures et des modèles de causalité, et dans la spécification des construits théoriques ainsi que les relations étudiées simultanément. Après avoir présenté un aperçu relatif aux fondements conceptuels et à la procédure de la réalisation d’un modèle d’équations structurelles, le deuxième volet de cet article tente d’exposer la pratique couramment adoptée de ces méthodes par les chercheurs en marketing. Empiriquement, il parait important de proposer un exemple illustratif concret traitant l’étude de la relation entre la qualité de services, la satisfaction et la fidélité des clients envers leurs prestataires de services téléphoniques. A cet effet, une enquête a été opérée auprès de 223 répondants dans le but de valider un modèle causal dans le domaine des services. Mots clés : modèle structurel, modèle de mesure, identification, estimation, indices d’ajustement. Abstract: The use of structural equation models in management science, especially in marketing, is a methodological and empirical promising axis and innovative direction toward development of the theory, based on a set of approaches and advanced techniques. Therefore, this article mainly focuses on explaining the value and interest of these second generation methods in the validation of measures and causality models, and the specification of the theoretical constructs and relationships studied simultaneously. After presenting an overview on the conceptual basis and procedure of carrying out a structural equation model, the second part of this article attempts to expose the common practice of the methods adopted by researchers in marketing. Empirically, it seems important to propose concrete and illustrative example dealing with the study of the relationship among customers’ service quality, satisfaction and loyalty to their telephone service providers. Finally, an investigation was made to 223 respondents in order to validate a causal model in services field. Keywords : structural model, measurement model, identification, estimation, fit indices. 1. Introduction La modélisation représente un vecteur crucial au profit du développement de la recherche en sciences de gestion. Plus particulièrement, l’usage des modèles des équations structurelles en marketing forme une opportunité aux chercheurs et constitue une solution adéquate à la conception des modèles théoriques. Ces méthodes qui ont été développées dans les années 70 du 20ème siècle, (Schumacker et Lomax, 2004), sont devenues couramment adoptées au niveau des travaux empiriques. Elles s’intègrent dans le cadre des analyses multivariées de deuxième génération et constituent des méthodes avancées pour la recherche (Valette Florence, 1988 ; Evrard et al, 2003). Sur le plan académique, les analyses structurelles contribuent énormément à l’évolution de la théorie et de la démarche méthodologique en marketing (Baumgartner et Homburg, 1996). Ainsi, les apports se manifestent surtout par la validation des échelles de mesure multi-items, le test des relations linéaires entre les différents construits du modèle, la mise en valeur des effets médiateurs ainsi que la vérification des effets modérateurs entre les variables latentes en question. Néanmoins, l’usage de ces méthodes au niveau managérial demeure relativement restreint et beaucoup plus limité. A cet effet, ces méthodes sont plus avantageuses par rapport aux différentes méthodes d’analyses traditionnelles (notamment les régressions simples et multiples, les tests de corrélations simples et les analyses canoniques) dans la mesure où elle permettent l’estimation des erreurs, le traitement simultané des équations linéaires et l’évaluation de la qualité d’ajustement du modèle au niveau des analyses transversales et longitudinales (Hulland et al, 1996 ; Steenkamp et Baumgartner, 2000 ; Roussel et al, 2002). Certes, le développement et l’exploitation des logiciels spécifiques et des programmes de traitement des données (notamment LISREL, AMOS, EQS, SEPATH de STATISTICA et PLS de XLSTAT, etc.) a rendu le recours à ces méthodes de plus en plus pratique et populaire. En partant des origines de la théorie psychométrique, les travaux antérieurs ont révélé que la modélisation par équations structurelles a été principalement issue de deux techniques traditionnelles à savoir les analyses factorielles et les modèles des équations simultanées (Kaplan, 2000). Dès lors, ces modèles ont donné lieu à la naissance de deux approches complémentaires à savoir l’analyse des structures de covariance (ASC) de nature explicative, et les moindres carrés partiels (PLS) de nature prédictive (Croutsche, 2002). Au regard des principales orientations méthodologiques et empiriques adoptées dans l’univers de la recherche en marketing, notre article se positionne dans le champ de la présentation et la spécification des modèles de type ASC basés sur les structures réflexives. Ces modèles souvent rencontrés au niveau des travaux de recherches émergents, forment un pré-requis favorable à la génération des résultats intéressants au niveau des communications, des articles et des travaux de thèses en marketing. Ce qui nécessite impérativement une attention particulière de la part des chercheurs, afin de mieux cerner la nature et les particularités des équations structurelles dans ce domaine de recherche. A cet égard, le présent article s’attache à atteindre l’ensemble des objectifs suivants : - Tout d’abord, rappeler brièvement les principes de base de la méthode des équations structurelles en partant de l’approche d’analyse des structures de covariance (ASC). - Par la suite, présenter la démarche souvent pratiquée par les travaux de recherches développés en marketing. - Finalement, proposer un exemple illustratif traitant les liens de causalité entre la qualité perçue, la satisfaction et la fidélité des clients à leur fournisseur de services. 2. Les fondements conceptuels de la modélisation par les équations structurelles (SEM) Selon Hoyle (1995), la modélisation par les équations structurelles représente « une approche statistique globale permettant de tester des hypothèses traitant des relations entre les variables observées et les variables latentes ». De même, Kaplan (2000), précise que cette méthode reflète « une catégorie de méthodologies qui opte pour représenter des hypothèses sur les moyennes, les variances et les covariances des données observées en terme d’un nombre minimal de paramètres “structurels” définis par un modèle conceptuel sous-jacent ». Ces techniques multivariées sont très adoptées dans le contexte des recherches en sciences sociales. Elles tiennent compte de manière claire et explicite des erreurs de mesures lors de l’étude de la relation entre les variables, comme elles ont l’exclusivité d’incorporer des variables latentes (ou encore des variables non directement observables) au niveau du modèle en question. A ce titre, Hoyle (1995), considère que les variables latentes forment un ensemble de construits ou encore de dimensions théoriques ou hypothétiques d’une importance majeure dans de nombreuses sciences. Elles représentent également des variables non observables au niveau des échantillons de la population étudiée. Donc, un modèle d’équations structurelles se compose d’un ensemble d’indicateurs de mesure (appelés également variables manifestes), de variables latentes et des erreurs. Les variables manifestes et latentes peuvent être indépendantes ou dépendantes, en fonction de leurs positions dans le modèle structurel. De même, la nature de la liaison entre les indicateurs de mesure et leurs variables latentes permet de déterminer si la nature des variables observées est réflexive ou formative. La figure 1 ci-après présente un exemple d’une structure réflexive d’un modèle causal. Figure 1: Exemple illustratif d’un modèle causal (indicateurs réflectifs) Comme le montre la figure 1, le modèle causal suivant se compose d’un modèle de mesure et d’un modèle de structure (ou structurel). Il englobe également l’ensemble de variables observables indépendantes (Xi), de variables observables dépendantes (Yi), d’une variable latente explicative (A), d’une variable latente à expliquer (B) et des termes d’erreurs (ei, δ et γ i). Par conséquent, il est possible de distinguer entre deux types d’équations à savoir les équations du modèle de mesure et les équations du modèle de structure. X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3 A B e1 e2 e3 γ 1 γ 2 γ 3 δ Equations du modèle de mesure Xi = λi * A + ei Yi = λi * B + γi Modèle de mesure Modèle de mesure Modèle de structure Equation du modèle de structure B = r * A + δ e4 X4 Le modèle de mesure spécifie la relation entre les variables observées et les variables latentes, alors que le modèle de structure permet d’examiner le lien entre les différentes variables latentes. Il en ressort que la méthode d’équations structurelles représente une technique multivariée qui combine entre les modèles de mesure et les modèles de structures tout en examinant de manière simultanée une série de relations linéaires entre les variables observées et les variables latentes d’une part, et entre l’ensemble de variables latentes d’autre part (Hair et al, 2009). 3. Les étapes d’élaboration d’un modèle d’équations structurelles L’élaboration d’un modèle d’équations structurelles rend nécessaire le suivi d’une démarche composée d’un ensemble d’étapes successives. Selon Bollen et Long uploads/Ingenierie_Lourd/ pdf 23 .pdf