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Modèle nonlinéaire à classes latentes 2 141Tab. 5.9 – Moyennes des probabilités a posteriori d’appartenir à chaque classelatente suivant la classification finaleClasse nombre de Moyenne des probabilités d’appartenir à chaque classed’appartenance sujets 1 2 3 4 51 73 0.779 0.083 0.126 0.003 0.0092 187 0.073 0.723 0.040 0.140 0.0243 197 0.154 0.106 0.681 0.038 0.0214 652 0.001 0.204 0.002 0.727 0.0665 1274 0.012 0.044 0.074 0.097 0.773la classe 1 avaient une probabilité non négligeable d’être dans la classe 3 (moyennede 0.126) et inversement (moyenne de 0.154). De la même manière, les sujets dansla classe 2 avaient une probabilité non négligeable d’être dans la classe 4 (moyennede 0.140) et inversement (moyenne de 0.204). Par contre, les sujets de la classe 5avaient des probabilités très faibles d’appartenir aux autres classes. A travers cetteanalyse, nous voyons que la classification a posteriori est claire dans l’ensemble bienque la discrimination entre les classes 1 et 3 d’une part et les classes 2 et 4 d’autrepart soit plus ambigüe.Evolutions prédites des tests psychométriquesA partir du modèle final, nous avons calculé la prédiction marginale et conditionnellede chaque observation comme décrit en section 5.4.2, puis nous avons regroupéles observations par tranche d’âge pour obtenir des courbes d’évolution préditespour chaque test et chaque classe latente. Les 15 courbes (5 classes × 3 tests) desévolutions prédites marginales sont représentées en figure 5.4 et les 15 courbes desévolutions prédites spécifiques aux sujets sont représentées en figure 5.5.Si les évolutions prédites marginales sont très proches des évolutions observées