Analyses statistiques

Les analyses statistiques ont été réalisées avec le logiciel SPSS version 17.0 (SPSS, Chicago, Illinois, USA) et le logiciel R version 2.15.2 (2012, The R Foundation for Statistical Computing).

Les analyses visaient à mettre en évidence les caractéristiques de l‟échantillon (moyennes et écart-types) concernant les variables psychopathologiques ainsi que les différences entre groupes selon le sexe. Une seconde partie visait à analyser les relations entre les variables avec d‟un côté les variables en lien aux consommations de substances et de l‟autre les variables psychopathologiques type dépression, anxiété et suicidalité.

 Pour les comparaisons entre les groupes, nous avons utilisé pour les variables catégorielles le test exact de Fisher (pour le cas de croisement de 2 variables à 2 modalités chacune) ou le χ ² (chi-2) de Pearson pour les variables comprenant plus de 2 modalités.

 Pour les variables quantitatives étudiées dans des comparaisons de groupes (exemple de la comparaison entre les filles et les garçons du score total de l‟échelle de Beck) nous avons utilisé systématiquement le test t de Welch, au lieu du test t de Student, du fait de la fréquence de l‟inégalité des variances objectivée par un résultat significatif au test d‟égalité des variances de Levenne. Dans la plupart des cas, les variables étaient excessivement non normales (test de Shapiro-Wilk et test de Kolmogorov-Smirnov) positifs), nous avons donc répété les analyses avec un test non paramétrique de comparaison de moyenne U de Mann-Whitney, comme dans la totalité des cas les 2 analyses étaient convergentes nous ne présenterons que les résultats du test de Welch. Cette non normalité de la distribution des scores est fréquente quand on utilise des outils ayant un effet « plancher », qui discriminent donc mal les individus ayant un score faible, car, par exemple pour la dépression évaluée par l‟échelle de Beck, la plupart des sujets sains obtiennent un score nul ou très faible et peu d‟individus (en population générale) obtiennent un score élevé.

88 Le seuil de significativité était fixé à p ≤ .05, sauf en cas de comparaison multiples auquel cas nous avons utilisé la correction de Bonferroni.

Pour suivre les recommandations de l‟American Psychological Association (Wilkinson, 1999) en ce qui concerne la présentation de données statistiques, nous avons systématiquement ajouté des mesures de tailles d‟effets tels que les odds ratio ou le d de Cohen (Cohen, 1992). En effet, la taille de l‟échantillon total (n = 1007) permet de mettre en évidence des différences, qui peuvent être parfois cliniquement non pertinente mais statistiquement significative du fait de la forte puissance statistique (pour certaines analyses) et de la sensibilité du « p » à la taille de l‟échantillon, ce qui n‟est pas le cas des mesures de tailles d‟effets.

Pour l‟interprétation de l‟importance des tailles d‟effets, nous avons suivi les recommandations classiquement adoptées dans la littérature, basées sur les critères de Cohen, qui sont précisées dans le tableau ci-dessous. (Cohen, 1988)

Mesure du d de Cohen De .30 à .50 De .50 à .80 > .80 Interprétation de la taille d‟effet Petite (« Small ») Medium Grande (« Large »)

Au sujet de la puissance de l‟étude, il faut également noter que certaines analyses n‟ont pas été possibles ou sont discutables du fait parfois d‟un manque de puissance, particulièrement en ce qui concerne les analyses concernant des événements rares comme les antécédents de tentatives de suicide. Ainsi, les analyses utilisant le test de Breslow-Day demande nécessairement une importante taille d‟échantillons, puisque ce test divise la population en au moins 8 groupes obligatoirement. Cela est visible pour les analyses réalisées chez les garçons car ils sont nettement moins nombreux que les filles dans notre échantillon. Ce phénomène est connu en ce qui concerne le Breslow-Day et les tests d‟interactions en général (Breslow et Day, 1980; Marshall, 2007). Nous tiendrons compte de ce problème dans l‟interprétation des résultats.

89 Le test de Breslow-Day est une analyse permettant de tester l‟hypothèse d‟une différence de la force du lien unissant 2 variables entre 2 groupes ; ce qui revient, dans ce cas précis, à calculer s‟il existe une différence de odds ratio entre 2 groupes.

Par exemple, on peut calculer s‟il existe une différence entre garçon et fille, au niveau des odds ratio, qui expriment le lien entre symptômes dépressifs (en 2 catégories) et l‟usage d‟alcool (en 2 catégorie également : ex. expérimentateur vs. non expérimentateur). On compare donc 2 odds ratio.

Pour faire une analyse sommaire de la fidélité des échelles (en anglais reliability) et plus précisément pour analyser ce qui est généralement appelé la consistance interne des échelles, même si l‟usage de ce terme a été critiqué (Streiner, 2003), nous avons calculé l‟alpha de Cronbach pour chacune des échelles de psychopathologie utilisées (BDI-II, ZSAS, PSS). Nous présenterons l‟Alpha de Cronbach et l‟Alpha de Cronbach standardisé, qui donnent des résultats très similaires, ce qui est attendu, puisque les items de chaque échelle sont tous côtés de la même façon, hormis le sens (qui est inversé dans certains cas).

Nous sommes bien conscient des limites de cet indice, limites qui ont fait l‟objet de nombreuses publications (Sijtsma, 2009), mais nous le présentons car il reste, malgré tout, l‟indice le plus utilisé et que cela permet de donner un point de repère comparable aux autres études, concernant la fidélité des échelles.

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4 Résultats

Nous présenterons successivement les résultats concernant : les caractéristiques de la population de notre échantillon, puis les différents niveaux de consommation de toxique (données actuelles, données de SEYLE et différence entre les sexes), l‟influence du tabagisme parental sur le tabagisme des adolescents, les scores aux différentes échelles psychopathologiques, puis les liens entre les consommations de toxiques et les échelles psychopathologiques. Enfin nous terminerons par la présentation des résultats français et des résultats européens.