Application of Structural Equation Modeling to the Social Sciences: A Brief Guide for Researchers

Abstract

Emanating from a family of statistical techniques used for the analysis of multivariate data to measure latent variables and their interrelationships, structural equation modeling (SEM) is briefly introduced. The basic tenets of SEM, the principles of model creation, identification, estimation and evaluation are outlined and a four-step procedure for applying SEM to test an evidence-based model of eating disorders (transdiagnostic cognitive-behavioural theory; Fairburn, Cooper, & Shafran, 2003) using previously obtained data on eating psychopathology within an athletic population (Shanmugam, Jowett, & Meyer, 2011) is presented and summarized. Central issues and processes underpinning SEM are discussed and it is concluded that SEM offers promise for testing complex, integrated theoretical models and advances of research within the social sciences, with the caveat that it should be restricted to situations wherein there is a pre-existing substantial base of empirical evidence and a strong conceptual understanding of the theory undergirding the research question.

Keywords:

• structural equation modeling,
• confirmatory factor analysis,
• measurement model,
• structural model

Résumé

Cet article propose une brève introduction à la modélisation par équations structurelles (MES), une technique statistique d’analyse de données multivariées qui vise à mesurer des variables latentes et leurs interrelations. Les préceptes de la MES et les principes de création, d’identification, d’estimation et d’évaluation de modèle y sont décrits. Son utilisation est illustrée par la présentation d’une procédure d’application de la MES en quatre étapes qui teste un modèle fondé sur les données probantes des troubles de l’alimentation (théorie cognitive-comportementale transdiagnostique; Fairburn, Cooper, & Shafran, 2003) en utilisant les données obtenues précédemment sur les troubles alimentaires au sein d’une population sportive (Shanmugam, Jowett, & Meyer, 2011). Des questions centrales et les processus qui sous-tendent la MES sont discutés, et il est conclu que la MES est une technique très prometteuse pour tester les modèles théoriques intégrés complexes et les avancées de la recherche en sciences sociales, tant que son utilisation est limitée aux situations où il existe une importante base de données probantes ainsi qu’une solide compréhension conceptuelle de la théorie sur laquelle repose la question de recherche.

Mots-clés :

• modélisation par équations structurelles,
• analyse factorielle confirmatoire,
• modèle de mesure,
• modèle structurel

Resumo

Proveniente de uma família de técnicas estatísticas utilizadas na análise de dados multivariados para medir variáveis latentes e suas inter-relações, apresenta-se sumariamente a modelagem de equações estruturais (MES). Neste sentido, são descritos os princípios básicos da MES, os princípios da criação, identificação, estimativa e avaliação de modelos e são apresentadas e resumidas as quatro etapas de um procedimento para a aplicação da MES para testar um modelo baseado em evidências de transtornos alimentares (teoria cognitivo-comportamental transdiagnóstica; Fairburn, Cooper, & Shafran, 2003), utilizando os dados anteriormente obtidos em transtornos alimentares dentro de uma população de atletas (Shanmugam, Jowett, & Meyer, 2011). As questões centrais e os processos subjacentes à MES são discutidos, concluindo-se que a aplicação da MES é bastante promissora para testar modelos teóricos integrados e complexos e para avanços da investigação no âmbito das ciências sociais, com a ressalva de que deve restringir-se a situações em que pré-exista uma base substancial de evidências empíricas e uma forte compreensão conceptual da teoria que sustenta a questão de investigação.

Palavras chaves:

• modelagem de equações estruturais,
• análise fatorial confirmatória,
• modelo de medição,
• modelo estrutural