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Démocratie furtive et démocratie enchantée : modéliser leur mesure et leur lien avec la confiance politique" Bruno Cautrès Séminaire général du CEVIPOF 24/10/2017

Démocratie furtive et démocratie enchantée : modéliser

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Page 1: Démocratie furtive et démocratie enchantée : modéliser

Démocratiefurtiveetdémocratieenchantée:modéliserleurmesureetleurlienavecla

confiancepolitique"

BrunoCautrèsSéminairegénéralduCEVIPOF

24/10/2017

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Rappelssurcesdeuxthèses

• Liens avec la littérature sur la citoyennetécritique (P. Norris, R. Dalton, R. Inglehart, etc..)

• Hibbing et Theiss-Morse

• Neblo et al.

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TestsdesdeuxdimensionsdansleBaromètre

• Contrairement aux protocole développé par GerryStoker et Colin Hay sur des enquêtes britanniques (etaprès discussion avec eux) : le Baromètre mesure 'enmême temps' les deux batteries d'items mesurantces deux versions.

• Vague 8 et Vague 7 : un changement dans latraduction d'un des huit items.

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Fréquencesdesitemsde"démocratiefurtive"

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Fréquencedesitemsde"démocratieenchantée"

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Statistiquesdescriptivesdesitemsde"démocratiefurtive"

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Statistiquesdescriptivesdesitemsde"démocratieenchantée"

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Laprévalencedesdeuxtypesd'attitudes

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Lesliensentrelesdeuxtypesd'attitudes

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Testercette(relative)absencedeliensavecd'autresmesuresquelacorrélationetavecdeséchelles

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Quesignifielafaiblessedelacorrélationentrelesdeuxdimensions?

ØUnesurprise?o Enpartie,oui

ØUnemauvaisenouvelle?o Enpartie,oui

ØUnebonnenouvelle?o Oui,enfait!

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Prolongeonspasdesméthodespluscomplexes:ACP(stealth)

AvantderéaliserdesACP,plusieursanalysedefiabilité(échellesdeLikert)ontétéréalisées

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Prolongeonspasdesméthodespluscomplexes:ACP(sunshine)

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ACPsimultanéesurlesdeuxsériesd'items

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Rendreleschosespluscomplexes…

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"Equationsstructurelles":SEM

• Structural equation models (SEM) : ce n’est pas une seule techniqueou méthode comme la régression linéaire, logistique, loglinéaire

• C’est un cadre général : un ensemble de techniques et de domainesde recherche qui sont intégrés dans un cadre commun :

o modélisation des données qui intègre différentes méthodes techniquesmultivariées

• Différentes disciplines : théorie de la mesure (psychologie), analysefactorielle (variables latentes, psychométrie et statistique), pathanalysis (épidémiologie et biométrie), régression (statistique),équations simultanées (économétrie)

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Quellesquestionsderecherche

• Lorsque l'on veut mesurer et analyser des conceptscomplexes, avec plusieurs facettes

• Des "systèmes" de relations entre variables plutôt qu'un seullien entre une variable dépendante et des variablesexplicatives

• Lorsque l'on veut différencier les effets "directs" et "indirects"des variables : analyses de modération, de médiation.

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Différentesappellations

• Covariance structure analysis : SEM analyse des matrices decovariance

• Analysis of Moment Structures : on peut analyse d'autres"moments" (moyenne); logiciel AMOS (adds-on de SPSS)

• LISREL (Analysis of Linear Structural Relationship) : logicielLISREL, K. Joreskog)

• Causal modeling : appelation déjà plus discutable carl'attribution de causalité vient davantage du research designque de la technique statistique

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Logiciels

• LISREL• Mplus• AMOS• R• Stata

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SEMpath analysis avecdesvariableslatentes

• Variables "latentes" : "It is impossible to date the first use of latent variables. The idea thatobservable phenomena are influenced by underlying and unobserved causes is at least as old asreligion, where unseen forces affect real world events" (K. Bollen. Latent variables in psychology andthe social sciences. Annual Review of Psychology, 2002, p. 606)

• Tradition méthodologique :

C.Spearman(1883-1945)Facteur "G" de l'intelligence : « General Intelligence objectively determined and measured», American Journal of Psychology 15, 201-293, 1904

P.Lazarsfeld(1901-1976)L'interchangeabilitédesindicateursAvecNeilW.Henry,Latentstructureanalysis.Boston:Houghton,Mifflin1968

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Questionderecherche ?

"Yat'il uncertainnombre defacteurs latents quiagissent "sous"lesindicateurs manifestes etexpliquent

leurs corrélations?

Onaplutôt besoin d'une …Analyse factorielle (EFAou CFA)

Analyse factorielle

D2i

D5i

D10i

D11i

D16i

e2i

e5i

e10i

e11i

e16i

h1i

h2i

“Peut-oncombinerensembledesindicateursmanifestes en unnombre pluspetitde"composantes"

Alors onabesoin d'une …Analyse en Composantes Principales (ACP)

ACP

C1i

C2i

D*2i

D*5i

D*10i

D*11i

D*16i

C3i

C4i

C5i

C6i

Deux philosophiesdifférentes :ACPversusSEM

Variationrestante(𝝐)

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Modèle statistique

Pourune AF …

iiii

iiii

iiii

iiii

iiii

D

D

D

D

D

1622,1611,1616

1122,1111,1111

1022,1011,1010

522,511,55

222,211,22

...

...

...

...

...

ehlhl

ehlhl

ehlhl

ehlhl

ehlhl

+++=

+++=

+++=

+++=

+++=

AX(𝐷s)donnés,estimer les h’s etlese’,calculerlesl’s...Tropdeparamètres!

Pourune ACP …

AX(𝐷s)donnés,trouver lesvaleurs desa etcalculer lesCP.Valeurs propres !

Unnombre fini decomposantes principales

Laréponse àlaQRest déterminée parlesdonnées

Pasdesolutionunique…waou !

En fixant unéchelonnement pourlesvariableslatentes 𝜼 eten exprimant descontraintes surleurs relations,onpeut parvenir àune solution

Formellement

*1616,6

*55,6

*22,66

*1616,5

*55,5

*22,55

*1616,4

*55,4

*22,44

*1616,3

*55,3

*22,33

*1616,2

*55,2

*22,22

*1616,1

*55,1

*22,11

iiii

iiii

iiii

iiii

iiii

iiii

DaDaDaC

DaDaDaC

DaDaDaC

DaDaDaC

DaDaDaC

DaDaDaC

+++=

+++=

+++=

+++=

+++=

+++=

!

!

!

!

!

!

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Anxiety

NotCalm

TiredOut

Effort

Can’tSitStill

Restless

Nervous

Worthless

Depressed

Can’tCheerUp

Depression

Hopeless

r1

r2

r3

r4

r5

r6

r7

r8

r9

r10

UnexempledeSEM

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Pourquoifairecompliqué..

• Enjeu essentiel pour l'avenir du dispositifBaromètre :

• La confiance est-elle une variable à expliquerou alors une variable explicative ? : facteurendogène ou exogène ?

• Et si c'était les deux ?

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Instrumenterl'instrument…

• Mettre au point des instruments de mesure est l'une desprincipales vocations de la recherche scientifique (empirique)

• Tester des hypothèses sur le fiabilité et la validité des mesures etdes instruments de mesure est essentiel

• Avancer notre connaissance des mécanismes qui lient la confiancepolitique et différentes dimensions du Baromètre

• Améliorer notre instrument Baromètre et ses principalesdimensions en prenant sérieusement en compte lesproblématiques de mesure, de qualité des mesures, d'erreurs surles mesures.

Page 26: Démocratie furtive et démocratie enchantée : modéliser

Programmederechercheplusvaste

• DéveloppéavecHyungsoo Woo

• AidéparProf.Dr.JochenMayerl

TheKoreaAdvancedInstituteofScienceandTechnology(KAIST)

TUKaiserslautern

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Deuxvariableslatentes

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Goodness offit(indicesdefit"absolu"et"relatif")

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Encorepluscomplexe:desindicateurscroisés(cross-loadings)

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Goodness offit

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Redéfinirlemodèledemesure

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Goodness offit

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Modèledemesureetmodèlestructurel:

démocratiefurtive,démocratieenchantéeetconfiancepolitique!

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Goodness offit

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Démocratiefurtiveetdémocratieenchantée:desfacteursorthogonauxetleurrelationaveclaconfiancepolitique

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Goodness offit

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UnmodèleMIMIC

• MIMIC : Multiple Indicators, Multiple Causes Models(MIMIC)

• Les variables latentes sont également endogènes

• Logique de recherche et d'analyse empirique proche d'uneanalyse "multi-groupes" ou d'une analyse d'homogéneïté /invariance du modèle de mesure et/ou du modèlestructurel

• Avec le modélisation MIMIC, on rentre dans une logiqueplus forte encore de "modèle causal"

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Goodness offit(very good!)

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Oui,jesais,c'estpastrèsbeauetc'estunpeucompliqué…

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Conclusions

• L'amélioration des deux batteries d'items est possible

• Il reste beaucoup de travail à faire sur lacompréhension des chemins de la confiance politique

• Des avancées partielles et par domaines successifs duquestionnaire sont hautement souhaitables

• Qu'est-ce que cela nous apprend sur les facettes et leslogiques du rapport critique des citoyens à la confianceet à la politique ?