3.4.1.
Principes généraux
L'objectif du présent travail étant de proposer une perspective intégrative des facteurs supposés déterminants de la procrastination du travail de thèse dans la population des médecins généralistes du Bassin Annonéen, une étude rétrospective, observationnelle, descriptive et analytique est proposée.
Une analyse de variance a été menée, par comparaison statistique entre les caractéristiques et attributs spécifiques des « procrastinateurs vrais » (Proc+/Eval+) et des « non procrastinateurs » (analyse univariée).
Elle a permis de tester de façon unilatérale l'hypothèse de travail H0 (ou hypothèse de similarité, ou hypothèse nulle) selon laquelle chaque variable étudiée ne présentait aucune relation statistique avec les phénomènes de procrastination et de report258.
La valeur du risque de première espèce α, ou probabilité d'exclure à tort l'hypothèse nulle, a été établie à 5% (0,05) par convention, avec une tolérance étendue à 10% (0,01), comme 258 Labreuche, 2010
proposé par Baudot259.
Les seuils d'interprétation suivants ont ainsi été appliqués:
– p ≤ 0,01 (soit 1%): forte présomption de rejet de l'hypothèse de similarité H0 – 0,01 < p ≤ 0,05: présomption significative de rejet de l'hypothèse de similarité H0 – 0,05 < p ≤ 0,1: faible présomption de rejet de l'hypothèse de similarité H0
– p > 0,1: absence de réponse significative
Le risque de deuxième espèce β, qui correspond à la probabilité d'accepter la véracité de l'hypothèse H0 alors qu'elle est erronée, et la puissance statistique (1-β ) de chaque test n'ont pas été considérés.
3.4.2.
Définition des variables recueillies
3.4.2.1. Variables quantitatives
Une variable quantitative correspond à une donnée numérique accessible aux explorations et traitements mathématiques260261.
Elle peut être discrète (ou discontinue) et sera énumérée en valeur entière ou continue, et prendra alors, en théorie, une infinité de valeurs.
Les variables quantitatives utilisées dans ce travail sont exclusivement discrètes. Elles se résument à :
– l'âge du répondant (en années) ;
– le temps de travail hebdomadaire moyen du doctorant et du conjoint pendant la période de préparation de la thèse (en heures) ;
– le revenu mensuel concerné par un éventuel complément de ressource disponible pendant la période de préparation de la thèse (en euros) ;
– le revenu mensuel net moyen du conjoint pendant la période de préparation de la thèse (en euros) ;
– le nombre et l'âge des enfants à charge (en mois) ;
– le temps de trajet quotidien moyen du lieu de vie au lieu de travail, ou du lieu de vie à la faculté de rattachement du répondant (en minutes) ;
– la procrastination effective du travail de thèse, représentée par le délai entre la soutenance de la thèse et la date butoir légale (en mois et années) ;
– la durée du travail de thèse (en mois et années).
259 Baudot [en ligne] 260 Sanders [en ligne] 261 Ramousse et Al., 996
3.4.2.2. Variables qualitatives
Une variable qualitative se rapporte aux informations définies par des modalités260 261.
Elle peut être catégorielle, se référant alors à un état ou à une catégorie non mesurables par une échelle de valeur, et sans hiérarchisation (tels que le genre, la présence d'enfant à charge ou le mode d'exercice principal).
Elle sera, a contrario, dite ordinale, lorsqu'il existe une relation d'ordre, quoique non quantifiable, entre les modalités de réponse260. L'évaluation d'un sentiment ou d'une tendance, au moyen
d'une échelle d'attitude de type Likert, en est une représentation possible.
Les variables qualitatives, catégorielles ou ordinales, peuvent résulter de la transformation de variables quantitatives, par la séparation d'une mesure numérique en différentes classes, la réalisation d'une analyse multivariée préalable, l'expression en classification hiérarchique, ou l'attribution de rangs aux variables de distribution260.
3.4.3.
Choix des tests statistiques
Les données issues du questionnaire de recherche sont considérées indépendantes. Les autres conditions nécessaires à l'utilisation des tests statistiques paramétriques ne sont cependant pas remplies261:
– le coefficient d’aplatissement (ou kurtosis) ne supporte pas la distribution normale des données ;
– la nature des concepts étudiés et des mesures réalisées ne permettent pas un traitement arithmétique ;
– les effectifs obtenus pour chaque occurrence restent faibles.
Il a donc été opté pour des tests statistiques non paramétriques, d'utilisation moins restrictive, quoi que de puissance inférieure261.
3.4.3.1. Test de Wilcoxon-Mann-Witney
Ce test permet d'estimer „si les variables de deux échantillons indépendants suivent la
même loi de probabilité“259, c'est à dire si les données qui les composent sont similaires (hypothèse
H0), ou s'il existe au contraire une différence significative entre elles.
Il est adapté aux variables quantitatives, quelles soient discrètes ou continues et convient à la comparaison de deux populations distinctes.
Sa seule contrainte d'application réside dans l'indépendance des données étudiées258 261.
3.4.3.2. Test exact de Fisher
indépendants, à partir de l'hypothèse de similarité H0.
Il se base sur la loi mathématique dite hypergéométrique, pour explorer, au moyen de tableaux de contingence, la probabilité d'observer une différence entre les données d'étude et les effectifs espérés lorsque l'hypothèse nulle H0 est vraie.
Il est particulièrement adapté aux petits effectifs. Son interprétation serait cependant difficile, la faible quantité de valeurs étant responsable d'importantes incertitudes statistiques258 259.
3.4.4.
Analyse des commentaires libres
Une analyse sémantique des données extraites des commentaires libres a été préférée. Les données lexicales ont été classées par « syntagmes » ou groupes de mot formant une unité de sens262. Les regroupements obtenus ont ensuite été présentés selon leur fréquence
d'apparition.
Ces commentaires libres concernent :
– la justification des craintes ressenties, ou leur absence, à l'obtention du titre de Docteur en Médecine ;
– les arguments avancés pour expliquer la présence, ou au contraire l'absence, de participation aux cours de préparation à la thèse et aux séminaires doctorants.
3.4.5.
Mise en œuvre de l'analyse statistique
Les données collectées sur l'outil informatique « Google Form® » ont été colligées au moyen de feuilles de calcul de type « OpenOffice Calc® ».
Un premier traitement, à visée descriptive, basé sur une analyse comparative des effectifs, a été proposé.
L'analyse de variance a ensuite été effectuée, grâce à plusieurs instruments statistiques en ligne :
– pour le test de Wicoxon-Mann-Witney :
BiostaTGV : https://marne.u707.jussieu.fr/biostatgv/?module=tests/fisher
ANASTATS : http://www.anastats.fr/outils.php
STHDA :http://www.sthda.com/french/rsthda/unpaired-wilcoxon.php – pour le Test exact de Fisher:
BiostaTGV:https://marne.u707.jussieu.fr/biostatgv/?module=tests/mann
Tableaux de contingence, Lowry 1998: http://www.cons- dev.org/elearning/ando/tests/test0406.html
Le recours aux outils simples d'utilisation, fiables et en libre accès, a été favorisé.
RESULTATS
1. Participation à l'étude
Fig 2 : Diagramme de flux - Échantillonnage
L'outil a été distribué à deux périodes (Novembre 2017 et Mars 2018), les effectifs initiaux étant insuffisants. Le taux de participation globale constaté est de 44,6%. L'implication des médecins libéraux est supérieure à celle des praticiens du Centre Hospitalier (90,9% versus 38%).
La majorité des questionnaires a été réalisée par voie information (72,4%). Les durées moyennes de passation sont de 20 min par voie informatique ou lors des entretiens physiques, et de 30 min par téléphone.
Trois relances ont en moyennes été nécessaires pour obtenir une réponse.