L'analyse factorielle confirmatoire.

Standardized RMR = 0.0755
Goodness of Fit Index (GFI) = 0.928
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.866
Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.495
Correspond à la moyenne des résiduels standardisés. Un score
résiduel individuel dépassant 2.58 en valeur absolue est considéré
important. Une valeur moyenne se situant en bas de 0.05 indique un
ajustement acceptable.
Le GFI est un indice absolu d'ajustement qui ne requiert pas de
comparaison entre plusieurs modèles. Le GFI indique la proportion de
variance/covariance reproduite par le modèle. Cet indice doit être >
0.90 pour qu'un modèle soit jugé acceptable.
Le AGFI correspond au GFI, mais avec un ajustement pour le nombre
de degrés de liberté du modèle.
Quant au PGFI , il propose un autre type d'ajustement tenant en
compte la complexité du modèle. Cet indice est souvent beaucoup
plus faible que le GFI. Certains modèles sont même acceptés avec des
PGFI dans l'ordre de 0.5.
Devant cette liste impressionnante d'indices disponibles, Diamantopoulos et Siguaw
(2000) suggèrent qu'une décision éclairée devrait pouvoir être prise concernant la qualité
d'ajustement d'un modèle en s'appuyant sur le χ 2 de même que sur les indices suivants:
RMSEA, ECVI, RMR standardisés, GFI et CFI. Plus récemment, Kline (2005) va exactement
dans le même sens et recommande les quatre indices suivants : a) le χ 2 du modèle
« minimum fit function chi-square », b) le RMSEA, en incluant son intervalle de confiance à
90%, c) le CFI et d) le RMR standardisé.
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© Tous droits réservés, Jacques Baillargeon Page 35 9 janvier, 2006