SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)
Un bon SRMR est de .08 ou moins. Le SRMR est la différence moyenne standardisée entre les corrélations observées et celles impliquées par le modèle.
Cette page est une traduction de l'original anglais relu. Voir l'original (EN)
srmrCe que cela signifie
Le SRMR résume à quelle distance les corrélations prédites par votre modèle se trouvent des corrélations réellement présentes dans les données. Une valeur de 0 signifie un accord parfait ; des valeurs plus grandes signifient des résidus plus importants. Il est intuitif car il est à l'échelle des corrélations.
Pourquoi c'est important
Le SRMR est un complément utile au RMSEA et au CFI car il se concentre directement sur les résidus, là où la mauvaise spécification apparaît. Il fait partie de l'ensemble standard d'indices d'ajustement pour une CFA et un SEM.
Comment le rapporter
Rapportez le SRMR à trois décimales. La règle courante est SRMR ≤ .08 pour un ajustement acceptable (Hu & Bentler, 1999; https://doi.org/10.1080/10705519909540118). Vérifiez-le avec le vérificateur d'indices d'ajustement.
Tableau de référence
| Seuil | Interprétation |
|---|---|
| ≤ .08 | Ajustement acceptable |
| 0 | Accord parfait |
Questions fréquentes
Quelle valeur de SRMR est bonne ?
Un SRMR à .08 ou en dessous est la règle usuelle pour un ajustement acceptable (Hu & Bentler, 1999). Des valeurs plus basses indiquent que le modèle reproduit plus fidèlement les corrélations observées.
Que signifie un SRMR élevé ?
Un SRMR élevé signifie que les corrélations impliquées par le modèle diffèrent nettement des corrélations observées, ce qui signale une mauvaise spécification. Examinez la matrice des corrélations résiduelles pour voir quelles relations sont mal reproduites.
Comment citer cette page
Si cette page a aidé votre recherche, vous pouvez la citer (APA 7) :
Szymkowiak, A. (2026). SRMR (Standardized Root Mean Square Residual). Explonia. https://explonia.com/fr/glossary/srmr/
Last updated: juillet 2026
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