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40 résultats
  1. MSC-P-001Comment transformer une affirmation marketing en question testable ?Science de la décision
  2. MSC-P-002Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?Mesure marketing
  3. MSC-P-003Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?Science de la décision
  4. MSC-P-004Significativité ou taille d’effet : quel résultat faut-il interpréter ?Science de la décision
  5. MSC-P-005Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?Études de marché
  6. MSC-P-006Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?Études de marché
  7. MSC-P-007Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?Études de marché
  8. MSC-P-009ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?Études de marché
  9. MSC-P-010Quand faut-il mener une expérience marketing ?Mesure marketing
  10. MSC-P-011Comment concevoir un A/B test qui estime réellement un effet ?Mesure marketing
  11. MSC-P-012De combien d’observations une expérience a-t-elle besoin ?Science de la décision
  12. MSC-P-013Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?Mesure marketing
  13. MSC-P-017Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?Mesure marketing
  14. MSC-P-018Régression prédictive ou causale : qu’essaye-t-on d’estimer ?Modèles marketing
  15. MSC-P-019Comment diagnostiquer une régression marketing avant de l’interpréter ?Modèles marketing
  16. MSC-P-022Comment estimer une élasticité-prix et son incertitude ?Science des prix
  17. MSC-P-026Logit vs Probit : comment choisir pour une probabilité d’achat ?Science client
  18. MSC-P-029Quels clients présentent la probabilité de churn la plus élevée ?Science client
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT ou UTAUT2 : quel cadre pour étudier l’acceptation d’une technologie ?Études de marché
  20. MSC-H-001Mesure et causalité : comment établir un effet marketing ?Mesure marketing
  21. MSC-H-002Modèles de réponse marketing : forme, délai et saturationModèles marketing
  22. MSC-H-003Science des prix : relier prix, demande et contributionScience des prix
  23. MSC-H-004Science client et choix : comportement, valeur et hétérogénéitéScience client
  24. MSC-H-005Science de la mesure : construire des indicateurs validesÉtudes de marché
  25. MSC-H-006Méthodes statistiques de décision : choisir, quantifier, validerScience de la décision
  26. MSC-P-008Comment valider une échelle de mesure marketing ?Études de marché
  27. MSC-P-014Comment concevoir une expérience géographique marketing ?Mesure marketing
  28. MSC-P-015Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?Mesure marketing
  29. MSC-P-020Comment traiter l’endogénéité du prix ?Science des prix
  30. MSC-P-021Effets fixes ou aléatoires : quel modèle de panel choisir ?Modèles marketing
  31. MSC-P-023Comment estimer une fonction de demande ?Science des prix
  32. MSC-P-024Comment simuler un scénario prix-volume-marge ?Science des prix
  33. MSC-P-028Comment estimer la CLV avec BG/NBD et Gamma-Gamma ?Science client
  34. MSC-P-030Comment analyser la rétention avec un modèle de survie ?Science client
  35. MSC-P-031Comment construire une segmentation client utile ?Science client
  36. MSC-P-032Comment tester la stabilité d’une segmentation ?Science client
  37. MSC-P-033Comment valider une prévision marketing ?Science de la décision
  38. MSC-P-034Comment construire une simulation Monte Carlo pour une décision marketing ?Science de la décision
  39. MSC-P-035Comment modéliser saturation et adstock ?Modèles marketing
  40. MSC-P-039Quel test statistique choisir ?Science de la décision
Toutes les méthodes
FICHE MÉTHODEMSC-P-005Science de la mesure

Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?

Un construit latent se mesure par plusieurs indicateurs reliés à une définition théorique et à un usage précis. La qualité dépend du modèle de mesure, pas de la seule moyenne des items.

Réponse directe

Estimer la structure et la qualité d’un modèle de mesure défini.

Un construit latent se mesure par plusieurs indicateurs reliés à une définition théorique et à un usage précis. La qualité dépend du modèle de mesure, pas de la seule moyenne des items.

Modèle ou livrablex = Λη + ε

Bollen, 1989

ESTIMAND

Profil de l’estimation

Unité d’analyse
Répondant × item × occasionNomenclature scientifique contrôlée (EN)respondent × item
Estimand exact
Factor loadings, residuals and score interpretation
Modèle ou livrable
x = Λη + ε

01—08

Cadre d’analyse vérifiable

  1. 01
    Question

    Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?

  2. 02
    Estimand

    Factor loadings, residuals and score interpretation · respondent × item

  3. 03
    Données

    respondent_id · item_id · response · construct

  4. 04
    Modèle ou livrable

    x = Λη + ε

  5. 05
    Calcul déclaré

    x = Λη + εFactor loadings, residuals and score interpretation

  6. 06
    Contrôles d’incertitude

    Content validity · Factor structure · Population and use

  7. 07
    Validation spécifique

    Vérifier données, stabilité de l’estimation et limites d’interprétation. Content validity · Factor structure · Population and use

  8. 08
    Limites

    Affirmer qu’un score est valide dans tout contexte.

Variables nécessaires

  • respondent_id
  • item_id
  • response
  • construct

Contrôles · Nomenclature scientifique contrôlée (EN)

  • Content validity
  • Factor structure
  • Population and use
Décision possible

Estimer la structure et la qualité d’un modèle de mesure défini.

Décision impossible

Affirmer qu’un score est valide dans tout contexte.

Sources scientifiques

1 source

  1. Bollen, 1989

Connexions méthodologiques

Territoire parentScience de la mesure : construire des indicateurs valides

À lire ensuite

MSC-P-006Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?MSC-P-007Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?MSC-P-009ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?