Rapport APA

Comment rapporter les résultats PLS-SEM en APA

Q: Dois-je rapporter des indices d'ajustement comme le CFI et le RMSEA pour le PLS-SEM ?

Non. Le PLS-SEM ne produit pas les indices d'ajustement globaux utilisés dans le SEM basé sur la covariance. Rapportez le modèle de mesure (loadings, AVE, CR, rho_A, HTMT) et le modèle structurel (coefficients de chemin avec intervalles de confiance bootstrap, R-carré, f-carré, Q-carré). Le SRMR est disponible comme mesure d'ajustement approximative, mais à traiter avec prudence.

Q: Quel critère de validité discriminante dois-je rapporter ?

Rapportez le HTMT, avec des valeurs sous .85 pour des constructs proches conceptuellement (ou sous .90 comme borne plus souple). Le critère de Fornell-Larcker peut être ajouté, mais le HTMT est le critère désormais attendu par les évaluateurs, car il détecte des problèmes de validité discriminante que Fornell-Larcker manque souvent.

Q: Combien d'échantillons bootstrap dois-je utiliser ?

5 000 échantillons bootstrap est le défaut courant pour les intervalles de confiance et les tests de significativité des coefficients de chemin. Indiquez le nombre utilisé et le type d'intervalle (par exemple, percentile ou corrigé du biais).

Rapportez le PLS-SEM en deux parties : le modèle de mesure (outer loadings, fiabilité des indicateurs, AVE, CR/rho_A, et HTMT pour la validité discriminante) et le modèle structurel (coefficients de chemin avec intervalles de confiance bootstrap, valeurs t, valeurs p, R², et f²/Q² le cas échéant).

Écrit par Andrzej Szymkowiak, PhD Chercheur en comportement du consommateur · Université d'Économie et de Commerce de Poznań. ORCID · Google Scholar · LinkedIn

Cette page est une traduction de l'original anglais relu. Voir l'original (EN)

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Quoi rapporter

Le PLS-SEM se rapporte dans un ordre fixe. D'abord le modèle de mesure (outer) :

Outer loadings pour les indicateurs réflectifs (généralement ≥ .70 ; les valeurs entre .40 et .70 sont conservées seulement si leur suppression n'augmente pas l'AVE ni le CR).
Fiabilité de l'indicateur (le loading au carré).
Average variance extracted (AVE) ≥ .50 par construit (validité convergente).
Composite reliability (CR) et rho_A ≥ .70 (cohérence interne).
Validité discriminante via HTMT sous .85 (constructs proches conceptuellement) ou .90 (plus souple) ; rapportez la matrice.

Ensuite le modèle structurel (inner) :

Coefficients de chemin (β) avec intervalles de confiance bootstrap, valeurs t et valeurs p (5 000 échantillons bootstrap est le défaut courant).
R² pour chaque construit endogène, et tailles d'effet f² et Q² (blindfolding) si vous les évaluez.

Le PLS-SEM ne produit pas les indices d'ajustement du modèle utilisés en CB-SEM (CFI, RMSEA, TLI). Le SRMR est proposé comme mesure d'ajustement approximative en PLS, mais à traiter avec prudence : ne le présentez pas comme un ajustement confirmatoire. Pour la séquence complète de rapport du CB-SEM, voyez comment rapporter les résultats SEM en APA.

Modèle APA

Modèle APA — à copier et adapter

Le modèle de mesure a montré une validité convergente et une fiabilité adéquates. Tous les outer loadings dépassaient [.70], la composite reliability allait de [.XX] à [.XX], le rho_A de [.XX] à [.XX], et l'AVE de [.XX] à [.XX] (tous ≥ .50). La validité discriminante était soutenue, toutes les valeurs HTMT étant sous [.85]. Dans le modèle structurel, [prédicteur] avait un effet positif sur [résultat] (β = [.XX], IC à 95% [[.XX], [.XX]], t = [X.XX], p = [.XXX]), alors que [prédicteur] n'était pas significatif (β = [.XX], IC à 95% [−[.XX], [.XX]], p = [.XXX]). Le modèle expliquait [XX]% de la variance de [résultat] (R² = [.XX]). Les tailles d'effet (f²) allaient de [.XX] à [.XX], et la pertinence prédictive était soutenue (Q² = [.XX]).

Supprimez le zéro initial pour les valeurs qui ne peuvent pas dépasser 1 (loadings, β, AVE, CR, HTMT), et rapportez les valeurs p exactes ou p < .001.

Erreurs fréquentes

Rapporter le CFI/RMSEA pour le PLS-SEM — ces indices appartiennent au CB-SEM, pas au PLS.
Donner seulement les valeurs p des chemins sans les intervalles de confiance bootstrap, qui sont l'inférence principale en PLS.
Utiliser uniquement le critère de Fornell-Larcker pour la validité discriminante ; le HTMT est désormais attendu (voir HTMT vs Fornell-Larcker).
Traiter le SRMR en PLS comme un indice d'ajustement confirmatoire.
Ajouter un zéro initial aux loadings, β, AVE ou HTMT.

Rédigez-le avec vos propres chiffres

Dans Explonia, la fonction « Article description » transforme vos propres résultats PLS-SEM en un premier brouillon de paragraphe APA — vos loadings, AVE, CR, HTMT et estimations de chemin. Vous le modifiez et le gardez ; vous restez l'auteur. Vous pouvez aussi exporter les résultats vers SPSS/.sav, R et AMOS, et télécharger un rapport APA (.docx).

Questions fréquentes

Dois-je rapporter des indices d'ajustement comme le CFI et le RMSEA pour le PLS-SEM ?

Non. Le PLS-SEM ne produit pas les indices d'ajustement globaux utilisés dans le SEM basé sur la covariance. Rapportez le modèle de mesure (loadings, AVE, CR, rho_A, HTMT) et le modèle structurel (coefficients de chemin avec intervalles de confiance bootstrap, R-carré, f-carré, Q-carré). Le SRMR est disponible comme mesure d'ajustement approximative, mais à traiter avec prudence.

Quel critère de validité discriminante dois-je rapporter ?

Rapportez le HTMT, avec des valeurs sous .85 pour des constructs proches conceptuellement (ou sous .90 comme borne plus souple). Le critère de Fornell-Larcker peut être ajouté, mais le HTMT est le critère désormais attendu par les évaluateurs, car il détecte des problèmes de validité discriminante que Fornell-Larcker manque souvent.

Combien d'échantillons bootstrap dois-je utiliser ?

5 000 échantillons bootstrap est le défaut courant pour les intervalles de confiance et les tests de significativité des coefficients de chemin. Indiquez le nombre utilisé et le type d'intervalle (par exemple, percentile ou corrigé du biais).

Comment citer cette page

Si cette page a aidé votre recherche, vous pouvez la citer (APA 7) :

Szymkowiak, A. (2026). Comment rapporter les résultats PLS-SEM en APA. Explonia. https://explonia.com/fr/how-to-report/pls-sem-results-apa/

Last updated: septembre 2026

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