Peut-on faire confiance aux indicateurs de confiance? Analyse multi-groupe les données suisses de la European Social Survey à l aide d OpenMx Ivan De Carlo 5 mai 2011
Plan Problématique Mesure de la confiance Test de l invariance Application
L importance de la confiance La confiance sociale (ou interpersonnelle) est une dimension fondamentale du capital social Le capital social facilite la vie économique et politique L attitude (cf. confiance) envers les institutions politiques est vitale pour la démocratie (cf. Almond, Gabriel. A., and Verba, Sidney. (1965). The Civic Culture : Political Attitudes and Democracy in Five Nations. Princeton N.J : Princeton University Press.) Affaiblissement du capital social cf. Putnam (1993, 2002) Question : y a-t-il eu des évolutions de la confiance en Suisse?
Plan Problématique Mesure de la confiance Test de l invariance Application
Social Trust Scale Rosenberg, Morris (1956). Misanthropy and Political Ideology. American Sociological Review, 21(6), pp. 690-695. échelle Guttman : Faith in People 1. Some people can be trusted. Others say you can t be too careful in your dealing with people. How do you feel about it? 2. Would you say that most people are more inclined to help others or more inclined to look out for themselves? 3. If you don t watch yourself, people will take advantage of you. 4. No one is going to care much what happens to you, when you get right down to it. 5. Human nature is fundamentally cooperative. Scores : de 0 (most people can be trusted/to help others/agree) à 6 (you can t be too careful/to look out for themselves/disagree)
En 1969 le Survey Research Center de l université du Michigan publie le 1964 Election Study dans lequel l échelle est modifiée. La Trust in People Scale adapte les trois premier items de l échelle Rosenberg (1956) : 1. Generally speaking, would you say that most people can be trusted or that you can t be too careful in dealing with people? 2. Would you say that most of the time, people try to be helpful, or thath they are mostly just looking out for themselves? 3. Do you think that most people would try to take advantage of you if they got the chance or would they try to be fair? Scores : de 0 (most people can be trusted/to help others/take advantage) à 3 (can t be too careful/look out for themselves/try to be fair)
La majorité des grandes enquêtes contient des mesures de confiances. Malheureusement, certaines enquêtes n ont gardé qu un ou deux items, souvent avec des réponses oui/non. La European Social Survey a adopté l échelle Trust in People composée de trois items, avec réponses en échelle de 1 à 11 Social Trust Scale
Confiance politique La mesure est introduite pour la première fois par Almond et Verba (1965) Dans la ESS la Confiance politique est mesurée par six items : 1. Trust in country s parliament 2. Trust in the legal system 3. Trust in the police 4. Trust in politicians 5. Trust in the European Parliament 6. Trust in the United Nations Items 5.EU et 6.UN exclus de cet analyse, car entités supranationales
Mesure des concepts Comment synthétiser les indicateurs afin d étudier les évolutions des deux concepts (confiance sociale et confiance politique)? Données transversales de la ESS : 4 échantillons d individus intérrogés en 4 moments différents (4 vagues : 2002, 2004, 2006, 2008) Comment s assurer que le concept mesuré est le même pour toutes les vagues?
Mesure des concepts (suite) Dans la cadre des Modèles à Équations Structurales (SEM) l Analyse Factorielle Confirmatoire Multigroupe (MGCFA) permet : d opérationnaliser un concept en tant que facteur latent en prenant en compte un erreur de mesure pour chaque indicateur (cf. Analyse Factorielle) modèle de mesure selon la théorie, d expliciter des relations entre les concepts (partie structurale) de comparer les moyennes du concept à travers des groupes (ou vagues)
Modèle de mesure pour la confiance sociale
Modèle de mesure pour la confiance politique
Modèle de mesure la variation d un indicateur manifeste est due à un construit latent (facteur) ξ j et à un erreur δ i (var res i) équation de régression pour le i-ème indicateur mesurant le j-ème facteur : x i = τ i + λ i ξ j + δ i
Modèle SEM
Modèle SEM (suite) l équation qui relie la partie structurale (facteurs latents) à la matrice de covariance des indicateurs (manifestes) est Σ = ΛΦΛ + Θ δ où Σ est la matrice de covariance des indicateurs, Φ est la matrice des variances et covariances des facteurs, Λ est la matrice contenant les coefficients de saturation factoriels (factor loadings) et Θ δ est une matrice diagonale contenant les variances résiduelles des indicateurs on inclut aussi le vecteur des moyennes T = [τ 1 τ 2... τ i t1 t2]
Identification du modèle SEM (ddl 0) Deux possibilités : soit on fixe les intercepts des indicateurs à 0 (les moyennes des facteurs t1 et t2 sont libres) : T = [(τ 1 = 0) (τ 2 = 0)... (τ i = 0) t1 t2] soit on fixe la moyenne des facteurs à 0 (les intercepts sont libres) : T = [τ 1 τ 2... τ i (t1 = 0) (t2 = 0)] ddl = k(k+3) 2 k=nombre de variable p=nombre de paramètres à estimer
Plan Problématique Mesure de la confiance Test de l invariance Application
Étapes du test d invariance Procédure (cf. Steinmetz, H., Schmidt, P., Tina-Booh, A., Wieczorek, S., and Schwartz, S. (2009). Testing measurement invariance using multigroup CFA : differences between educational groups in human values measurement. Quality and Quantity, 43(4), 599-616) : 1. configural invariance : même modèle dans tous les groupes, même pattern de paramètres fixé et libres 2. metric invariance : la matrice des coefficients de saturation est contrainte à l égalité même dans tous les groupes, même biais systématique de réponse dans tous les groupes
Étapes du test d invariance (suite) 3. scalar invariance : le vecteur des intercepts est contraint à l égalité dans tous les groupes (prérequis pour la comparaison des moyennes des facteurs latents) 4. invariance des variances des facteurs : même hétérogénéité des facteurs latents dans tous les groupes
Étapes du test d invariance (suite) 5. invariance des covariances des facteurs : même corrélations entre les facteurs dans tous les groupes 6. invariance des moyennes des facteurs latents dans les groupes 7. invariance des variances résiduelles dans les groupes
Invariance partielle dans g groupes 1. configural invariance : λ g 11 = λg 42 = 1 2. metric invariance : λ 1 ij = λ2 ij =... = λg ij 3. scalar invariance : τi 1 = τi 2 =... = τ g i
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Variables
Étapes But : comparer les moyennes des facteurs latents à travers les groupes 1. configural invariance : t 1 1 = t1 2 = 0 et τ 1 1 = τ 2 1 =... = τ g 1 2. metric invariance : en plus λ 1 ij = λ2 ij =... = λg ij 3. scalar invariance : en plus τi 1 = τi 2 =... = τ g i Si l invariance scalaire n est pas respectée, on peut liberer des paramètres (τ g i ) jusqu à quand au minimum 2 indicateurs par groupe sont invariants (invariance partielle) moyennes des facteurs encore comparables (cf. Byrne et al. (1989). Testing for the equivalence of factor covariance andmean structures : the issue of partial measurement invariance. Psychol. Bull., 105(3), 456 466)
Syntaxe OpenMx >Fit_essround0 <- mxmodel("essround_free0", mxmodel("essround1", type="ram", manifestvars=indic,latentvars=lat, mxpath(from="inter", to=c("ppltrstn", "pplfairn", "pplhlpn"), arrows=1,free=c(f,t,t), values=c(1, 0.5, 0.5)), mxpath(from="instit", to=c("trstprln", "trstlgln", "trstplcn", "trstpltn"), arrows=1,free=c(f,t,t,t), values=c(1,0.3,0.3,0.3)), mxpath(from=indic, arrows=2, free=t, values=0.8), mxpath(from=lat, arrows=2, free=t, values=0.8), mxpath(from="inter", to="instit", arrows=2, free=t,values=0.8), mxpath(from="one", to=indic, arrows=1, free=t,values=c(5,5,5,5,5,5,5), labels=c("m1", "m2g1", "m3g1", "m4", "m5g1", "m6g1", "m7g1")), mxpath(from="one", to=lat, arrows=1, free=f,values=c(0,0)), mxdata(observed=trust[trust$essround==1,], type="raw")), mxmodel("essround2", type="ram",...) mxmodel("essround3",...), mxmodel("essround4",...), mxalgebra(essround1.objective+essround2.objective+ essround3.objective+essround4.objective, name="essround0"), mxalgebraobjective("essround0")) >Fit<-mxRun(Fit_essround0)
Résultats OpenMx
Résultats : fit comparison ep minus2ll df AIC diffll diffdf p essround sat 140 213077 53596 105885 essround config 88 214025 53648 106729 948 52 0.00 comparison ep minus2ll df AIC diffll diffdf p essround config 88 214025 53648 106729 essround metric 73 214049 53663 106723 24 15 0.07 comparison ep minus2ll df AIC diffll diffdf p essround metric 73 214049 53663 106723 essround scalar 58 214118 53678 106762 68 15 0.00
Résultats : moyennes Les moyennes des facteurs pour la vague 1 sont fixé à 0 (Attention : modèle essround scalar). row col Estimate SE t-value p-value lower95 upper95 33 1.000 inter 0.154 0.054 2.845 0.004 0.048 0.260 34 1.000 instit -0.131 0.052-2.515 1.988-0.233-0.029... 45 1.000 inter 0.233 0.056 4.158 0.000 0.123 0.343 46 1.000 instit 0.028 0.055 0.514 0.607-0.080 0.137... 57 1.000 inter 0.162 0.058 2.781 0.005 0.048 0.276 58 1.000 instit 0.043 0.055 0.780 0.435-0.064 0.150
Conclusions / prochaines étapes vérifier la multinormalité des indicateurs vérifier le fit des modèles à travers d autres indices (vérifier l ajustemet) proposer des modèles alternatifs (cf. théorie) à comparer (améliorer l ajustemet)...
Ouvertures théoriques Confiance sociale pour la confiance politique cf. Morselli, D., Spini, D., and Devos, Th. (2011). Schwartz s Theory on Human Values and Trust in Institutions : A Multilevel Test of Cross-Country Equivalence. Conference of the European Survey Research Association (ESRA), Lausanne, Switzerland, 18th-22nd of July, 2011 Confiance politique