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Modèle nonlinéaire à processus latent 653.1 Article méthodologiqueRésumé de l’articleLa cognition n’est pas une quantité directement observée, elle est mesurée parplusieurs tests psychométriques quantitatifs. Ces tests psychométriques ont des distributionsdifférentes, souvent non Gaussiennes, certains tests souffrant en particulierd’un effet plafond ou plancher. Etudier l’évolution cognitive et l’effet de variablesexplicatives en utilisant l’information d’un seul test peut donc aboutir à desrésultats différents. Dans cet article, nous proposons d’étudier l’évolution du facteurcommun à plusieurs tests psychométriques, ce facteur commun pouvant êtrevu comme le processus cognitif sous-jacent aux tests psychométriques. Le facteurcommun est défini en temps continu et mesuré à des temps discrets par les testspsychométriques. Son évolution suit un modèle linéaire mixte incluant des variablesexplicatives dépendantes du temps et un mouvement Brownien. Pour prendre encompte les propriétés métrologiques différentes des tests psychométriques, nousconsidérons que chaque test psychométrique est une transformation nonlinéairesouple paramétrée du facteur commun. L’estimation des paramètres du modèlecontenus à la fois dans le modèle linéaire mixte et dans les transformations nonlinéairesest obtenue en maximisant la vraisemblance observée du modèle. Nousproposons deux méthodes graphiques pour évaluer l’adéquation du modèle et uneillustration sur un échantillon de la cohorte française PAQUID.