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      "fr" => "De nos jours, les problématiques liées à la recherche d'hétérogénéité parmi les unités sont devenues critiques dans le cadre des modèles structurels PLS, notamment dans les sciences sociales. L'hypothèse de base de cette méthode, selon laquelle les données proviennent d'une population unique et homogène, s'avère souvent peu réaliste. Les techniques de classification séquentielles sur les variables manifestes sont fréquemment peu efficaces lorsque l'on veut découvrir l'hétérogénéité dans les estimations des paramètres des modèles structurels. Trois approches statistiques ont été développées comme solutions à ce problème dans le cadre des méthodes PLS. L'objectif de ce papier est de présenter une étude sur des jeux de données simulées, ayant différentes caractéristiques permettant une première évaluation des méthodes décrites. Par ces jeux de données, nous allons illustrer l'intérêt de découvrir l'hétérogénéité latente dans les applications des modèles structurels PLS, décrire les caractéristiques de chaque méthode, en comparer les points forts et les points faibles, et découvrir des aspects méthodologiques qui n'ont pas encore été traités. Ces contributions pourront aider chercheurs et praticiens à mieux comprendre les résultats parfois ambigus des modèles PLS, afin de parvenir à des conclusions analytiques plus efficaces."
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