Toute mesure est le produit de nombreuses influences, entre autres les influences internes stables, les influences momentanées situationnelles, les influences liées aux méthodes de mesure, l'erreur de mesure et la spécificité individuelle. J'ai présenté deux modèles existants: le modèle état-trait latent (LST) et le modèle de trait-corrélé méthode corrélée -1 (CTCM-1) ainsi qu'une façon d'estimer et de modéliser l'hétérogénéité de la population à l'aide des modèles à population mixte. Deux combinaisons de ces trois techniques sont ensuite développées. La première intègre les modèles LST et les modèles à population mixte. Cette analyse combine l'idée des différences individuelles et structurelles dnas la variabilité des scores observés. La deuxième intègre les modèles LST et CTCM-1 pour créer un modèle LST multitrait-multiméthode. Ce dernier décompose les scores observés en influences liées au trait, à l'occasion, à la méthode et à l'erreur de mesure. Ces deux modèles ont été appliqués sur des données réelles.