Résumé:
Cet article propose la modélisation par équations structurelles comme technique d’analyse de données utilisée pour représenter les hypothèses d’un modèle conceptuel composé de deux sous modèles regroupant chacun une multitude de variables appelées manifestes ou latentes. Alors que les premières peuvent être mesurées directement, les secondes ne le sont qu’à travers les variables, dites manifestes. Le premier sous modèle appelé modèle de mesure relie les variables latentes aux variables manifestes qui les mesurent ; le second, appelé structurelle, relie les variables latentes entre elles. Les méthodes d'estimation du paramètre du modèle sont basées sur l’analyse de la covariance par l'approche Lisrel, et les moindres carrés partiels par l'approche PLS.
