Qu’est-ce qu’une conception de panneau à décalage croisé ? (Définition & #038; Exemple)
Un plan de panel à décalage croisé est un type de modèle d’équation structurelle qui mesure deux variables différentes à deux moments précis.
Par exemple, supposons que nous mesurions le montant total dépensé pour l’éducation et le revenu médian des ménages dans un certain pays à deux moments différents.
Nous pourrions utiliser le diagramme suivant pour visualiser cette conception de panneau à décalage croisé :
Remarque : r e2015, h2015 indique la corrélation entre les dépenses d’éducation en 2015 et le revenu médian des ménages en 2015.
Le nom « croix » vient du fait que nous analysons la relation d’une variable à une autre et vice versa.
Le terme « décalé » vient du fait que nous mesurons les deux variables à deux moments différents.
Comment évaluer une conception de panneau à décalage croisé
Un plan de panel à décalage croisé estime un total de six relations :
Deux relations synchrones . Cette conception mesure les relations synchrones entre les deux variables aux mêmes moments :
Deux relations de stabilité . Ce plan mesure les relations de stabilité entre les mêmes variables à différents moments :
Deux relations décalées . Cette conception mesure les relations décalées entre les deux variables à différents moments :
Si l’une des corrélations décalées est significativement différente de zéro, on suppose qu’il existe une relation causale entre les deux variables à deux moments différents.
Par exemple, si r e2015, h2020 est significativement différent de zéro, on suppose alors que les dépenses d’éducation entraînent une modification du revenu du ménage.
Hypothèses d’une conception de panneau à décalage croisé
Un plan de panel à décalage croisé est considéré comme un moyen valable d’identifier les relations causales entre les variables, mais il repose sur quelques hypothèses cruciales :
Synchronicité : cette conception suppose que les mesures sur les deux variables à chaque instant ont été effectuées exactement au même moment.
Stationnarité : Cette conception suppose que les variables et les relations entre les variables restent constantes dans le temps.
Si ces hypothèses ne sont pas respectées, il se peut qu’il ne soit pas valable d’utiliser ce type de modèle pour identifier les relations causales.
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