L’utilisation des modèles structuraux afin d’aborder la complexité du réel en sciences humaines
Résumés
L’analyse statistique implicative élargit le champ du traitement des relations reconnues entre variables. En ce sens elle constitue une avancée importante dans le domaine des modèles structuraux appliqués aux données. Mais, comme tout modèle de traitement, son application en sciences humaines n’est pas sans poser de délicates questions d’interprétation des résultats obtenus. Cet article se propose, à partir de résultats recueillis dans le cadre de recherches antérieures ou en cours, de faire valoir les difficultés méthodologiques que soulève son utilisation.
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Mots-clés :
analyse statistique implicative, causalité, degré de difficulté, différences, méthodologie, précédenceKeywords:
causality, degree of difficulty, implicative statistical analysis, methodology, differences, precedencePour citer cet article
Référence papier
Christian Pellois, « L’utilisation des modèles structuraux afin d’aborder la complexité du réel en sciences humaines », Mathématiques et sciences humaines, 177 | 2007, 53-85.
Référence électronique
Christian Pellois, « L’utilisation des modèles structuraux afin d’aborder la complexité du réel en sciences humaines », Mathématiques et sciences humaines [En ligne], 177 | Printemps 2007, mis en ligne le 26 mai 2007, consulté le 29 mars 2024. URL : http://journals.openedition.org/msh/3817 ; DOI : https://doi.org/10.4000/msh.3817
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