Les analyses préliminaires

Les questionnaires remis aux enseignants titulaires et aux TES de plusieurs écoles accueillant des élèves TC de Montréal ont permis de recueillir des données sur la perception de la qualité de la collaboration entre ces professionnels et leurs perceptions de l’adaptation sociale de leurs élèves. Plus précisément, il a été demandé aux enseignants titulaires de classes TC de juger de l’adaptation sociale de leurs élèves en classe et aux TES avec qui ces enseignants collaborent de juger de la collaboration de leur duo enseignant-TES.

Afin de vérifier s’il y a un lien entre la collaboration du duo de professionnels et l’adaptation sociale des élèves, il a été nécessaire de pairer les questionnaires de l’enseignant et du TES travaillant ensemble. La base de données a dû être organisée autour d’un objet commun : la classe. C’est suivant cette logique que la base de données a été construite. Pour chaque classe, la base de données distingue les informations liées à l’école (école, niveau, sexe des élèves, modèle de service), celles liées à l’enseignant répondant ainsi que les informations liées au TES répondant (âge, sexe, ancienneté dans l’école, année d’expérience.) Ensuite, pour chaque classe, les données recueillies à partir du questionnaire sur l’adaptation des élèves ont été colligées ainsi que celles provenant du questionnaire sur la qualité de la collaboration du duo.

Une fois la base de données organisée et complétée, force a été de constater que certaines données étaient manquantes. Le type de données manquantes, la répartition de celles-ci et leur proportion ont guidé le choix de traitement de ces dernières.

5.1.1 Le traitement des données manquantes

Lors de la préparation des données, nous avons réalisé qu’il y avait quelques données manquantes dans les questionnaires; celles-ci affectaient sept classes d’élèves TC. Entre autres, pour quelques-unes de celles-ci, le questionnaire de l’un des membres du duo était manquant. Ces questionnaires manquants sont dus à l’absence d’un des deux professionnels au moment de la collecte, soit à la difficulté de rencontrer l’ensemble du personnel au moment de notre présence à l’école. Or, l’absence de l’un ou l’autre de ces questionnaires interfère dans notre objectif de

recherche, du moins pour les groupes classes concernés. Les données de ces questionnaires permettent uniquement une analyse descriptive; il n’était effectivement pas possible de vérifier si la collaboration était liée à l’adaptation pour ces classes. Les sept classes où il manque les informations provenant de l’un des membres du duo ont été retirées de l’étude. Au final, ce sont donc les informations concernant 64 classes d’élèves TC qui sont utilisées aux fins de la présente recherche.

Par ailleurs, d’autres valeurs manquantes ponctuelles dans les questionnaires sont associées à des oublis, des refus de répondre à certaines questions ou encore, à des choix invalides dans les questionnaires. Bien que moins de 1% des données soient manquantes, 23% des classes et 25% des variables mesurées ont cependant été affectées par celles-ci. Afin de conserver l’ensemble des groupes classes pour les analyses, il s’est avéré pertinent d’imputer les données manquantes. La méthode d’imputation multiple a été privilégiée pour cette étude puisqu’elle permet de préserver les caractéristiques de la distribution et les relations entre les variables en plus de tenir compte de l’incertitude liée à la prédiction d’une seule valeur. En effet, l’imputation multiple permet de générer des valeurs probables pour les valeurs manquantes et de créer plusieurs ensembles de données “complètes”. Les valeurs ont été générées à partir des relations qu’entretiennent les variables entres- elles; des régressions logistiques ont été utilisées puisque les données manquantes sont catégorielles et les données manquantes sont aléatoires (IBM, 2011; Rousseau, 2006). Dans un premier temps, il a donc été nécessaire d’observer si un pattern était associé à la distribution des données manquantes afin de s’assurer que les données manquantes étaient aléatoires. Comme cela ne semblait pas le cas, l’imputation multiple a été réalisée distinctement pour chacun des instruments de mesure et pour chacun des types d’échelles. Pour ce faire, trois valeurs ont été imputées pour chaque donnée manquante créant ainsi trois bases de données différentes. Puisque la proportion de données manquantes est faible, un petit nombre d’imputation suffit à prédire les valeurs manquantes de façon valide (Rubin & Schenker, 1986). Une moyenne des trois valeurs imputées a ensuite été calculée. La valeur moyenne obtenue a remplacé les valeurs manquantes dans la base de données finale. Les analyses statistiques ont ensuite été menées sur ces données agrégées, soit une nouvelle base de données complète.

Avant de se pencher sur les principales analyses, le choix de manipuler les variables de collaboration a été effectué afin de créer un indice global de collaboration. Cet indice permet d’avoir une meilleure

vision d’ensemble de la collaboration du duo. La prochaine section explicite la démarche utilisée pour en arriver à obtenir trois niveaux de collaboration.

5.1.2 Classification des niveaux de collaboration

Plusieurs facteurs ont été relevés dans la littérature pour juger de la collaboration interprofessionnelle. Les questionnaires utilisés pour cette étude en relèvent plusieurs. Avant de chercher à savoir si un facteur est davantage lié à la collaboration qu’un autre, il apparait pertinent dans cette étude de vérifier d’abord si, de façon globale, la collaboration est liée à différents facteurs associés à l’adaptation sociale des élèves. Comme d’autres chercheurs l’ont fait, l’option de créer un indice global de collaboration semble appropriée pour cette étude (Bunker, 2008).

L’indice global de collaboration a été obtenu à partir de l’addition de chacun des items du questionnaire, nous assurant d’abord que la consistance interne était suffisante pour qu’un indice global de collaboration puisse être créé. À cet égard, notons que nous avons choisi de retirer un des items, celui portant sur les ressources, puisque la corrélation inter-items n’était pas suffisamment élevée. Également, les items portant sur la collaboration générale au sein de l’école (plutôt que concernant explicitement le duo) ont été retirés pour la même raison et puisque conceptuellement, ces items se distinguent du reste des items du questionnaire ne se rattachant pas directement au duo.

Ces indices de collaboration ont ensuite été ordonnés afin de former trois groupes égaux, qui permettent de respecter les prémisses des analyses subséquentes, et de distinguer les classes pour lesquelles l’indice global de collaboration est faible, moyen et fort. Tel que présenté au tableau 11 (voir prochaine section), chacun de ces niveaux de collaboration démontrent une distribution sensiblement normale. Les niveaux de collaboration issus de l’indice global obtenu permettront plus loin de répondre à la question de recherche.