Distance leader médical / leader intermédiaire

10.4.6.1. Vérification de la normalité de la variable « distance moyenne du leader médical »

Avant de commencer les tests statistiques, un histogramme des données de la distance moyenne entre le suiveur et le leader médical a été construit (cf. figure 21). On remarque que les données suivent une loi ressemblant à une loi normale. De plus, le test de Shapiro-wilk n’est pas significatif (W=0.97, p= .56), on ne peut donc pas conclure à une loi différant significativement d’une loi normale. Ainsi, les conditions sont ici rassemblées pour pouvoir faire des tests paramétriques pour la variable « distance moyenne du leader médical », puisque l’une des variables suit une loi normale (cf. MOOC d’utilisation de R, formation suivie en septembre 2017).

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10.4.6.2. Vérification de la normalité de la variable « distance moyenne du leader intermédiaire »

Avant de commencer les tests statistiques, un histogramme des données de la distance moyenne entre le suiveur et le leader médical a été construit (cf. figure 22). Les données suivent une loi ressemblant peu à une loi normale. Le test de Shapiro-wilk n’est pas significatif (W=0.93, p= .08), mais nous considérons que la représentation de la loi suivie par les données est trop lointaine vis-à-vis d’une loi normale pour pouvoir faire des tests paramétriques. Des tests non- paramétriques ont ainsi été réalisés pour la variable « distance moyenne du leader intermédiaire ».

Figure 22 : histogramme de la distance moyenne au leader intermédiaire

10.4.6.3. Relation entre la distance moyenne au leader médical et la perception du followership

Une corrélation de Pearson a été calculée entre la perception du followership et la distance moyenne au leader médical. On retrouve une corrélation positive faible entre ces deux variables

140 (r = -.36, p<.05). L’hypothèse 3.a est infirmée. Plus un suiveur est éloigné du leader médical durant l’intervention, plus il est perçu par les formateurs comme étant proactif.

10.4.6.4. Relation entre la distance moyenne au leader intermédiaire et la perception du followership

Une corrélation de Spearman a été calculée entre la perception du followership et la distance moyenne au leader médical. Le résultat n’est pas significatif (r = .31, n.s.). L’hypothèse 3.b est infirmée. Il n’y a pas de relation entre la distance au leader intermédiaire et la perception du followership.

10.4.6.5. Construction de groupes de suiveurs selon la distance avec le leader médical

À l’instar du temps de fixation, nous avons tenté de construire des groupes de suiveurs en fonction de la distance avec le leader médical. Nous avons calculé les médianes de chaque variable, rappelées en tableau 29, afin de construire nos variables binaires. Nous avons ensuite calculé un test de Wilcoxon pour voir une potentielle différence de perception de followership entre les deux groupes. Le résultat est significatif pour la distance avec le leader médical (V= 16, p<.05). Les suiveurs les plus éloignés du leader médical sont perçus comme étant plus proactifs que les suiveurs les plus proches du leader médical. Les médianes de perception de followership sont rappelées en tableau 30. On ne retrouve pas de résultat significatif pour la distance avec le leader intermédiaire (V= 44, n.s.).

Tableau 29 : variable binaire en fonction des médianes de la distance aux leaders et tests de Wilcoxon

Distance Médiane Wilcoxon Leader médical 2.04 V = 16* Leader intermédiaire 2.16 V = 44

141 Tableau 30 : médiane de perception de followership en fonction de la distance au leader médical

Groupe 1 Groupe 2

Perception de followership 3.44 4.73

10.4.7. Pointage

Un test de Wilcoxon a été calculé pour voir la différence de perception de followership entre les suiveurs utilisant un comportement de pointage durant l’intervention et les suiveurs n’utilisant pas de comportement de pointage. Le test est non significatif (V = 22, n.s.), on ne constate pas de différence de perception de followership dû à un pointage du suiveur. L’hypothèse 2 est infirmée.

Pour étudier un lien entre le nombre de pointages durant l’intervention et la perception du followership, une corrélation de Spearman a été calculée. Les deux variables sont positivement corrélées entre elles (r = .36, p<.05). Si la présence / absence de geste(s) de pointage n’est pas un critère retenu, il semble que plus un suiveur utilise de gestes de pointages, plus il sera perçu comme étant proactif.

10.4.8. Interaction

10.4.8.1. Durée d’interaction totale

Pour évaluer le lien entre la durée d’interaction totale durant l’intervention et la perception du followership, une corrélation de Spearman a été calculée. Les deux variables sont positivement et fortement corrélées entre elles (r = .65, p<.001). De plus, le pourcentage total d’interaction durant l’intervention et la perception du followership sont corrélés modérément et positivement (r = .58, p<.001). L’hypothèse 4 est confirmée, la durée d’interaction totale des suiveurs et la perception de proactivité des suiveurs par les formateurs sont corrélés positivement.

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10.4.8.2. Relation entre les durées d’interactions et la perception de followership

Pour évaluer le lien entre les durées d’interactions durant l’intervention et la perception du followership, une matrice de corrélations de Spearman a été calculée. Les résultats sont rapportés dans le tableau 31. La perception du followership est corrélée positivement et modérément avec la durée d’interaction avec le leader médical (r = .47, p<.01), la durée d’interaction avec un subordonné (r = .40, p<.05) et la durée d’interaction avec un membre de même statut (r = .35, p<.05). Les hypothèses 4.a, 4.c et 4.d sont confirmées et l’hypothèse 4.b est infirmée.

Tableau 31 : matrice de corrélations entre les durées d’interactions et la perception du Followership

Leader médical Leader intermédiaire Subordonné Membre Autre Score de followership .47** -.07 .40* .35* .12 ** : p<.01 ; * : p<.05

10.4.8.3. Lien entre perception du followership et le détournement de la tête durant l’interaction

Les corrélations de Spearman révèlent une corrélation modérée positive entre le détournement de la tête et la perception du Followership (r = .56, p<.001). L’hypothèse 5 est infirmée.

10.4.8.4. Fréquence de hochements de tête

Les corrélations de Spearman suggèrent de corrélation entre la fréquence d’hochements de tête et la perception du Followership (r = -.08, n.s.). L’hypothèse 6 est confirmée.

10.4.8.5. Construction de groupes de suiveurs selon le temps d’interaction

À la suite de nos calculs corrélationnels, nous avons tenté de déterminer des groupes de suiveurs en fonction du temps d’interaction avec le leader médical et avec un subordonné, étant les deux résultats démontrant la plus forte corrélation. Nous avons donc calculé les médianes de ces deux variables et construit nos variables binaires. Les médianes sont disponibles en tableau 32. Des

143 tests de Wilcoxon ont été calculés pour envisager une différence de perception de followership avec ces deux variables. Le résultat est significatif pour l’interaction avec le leader (V = 36, p<.05). Les suiveurs interagissant beaucoup avec le leader médical sont perçus plus proactifs (M = 4.57) que les suiveurs interagissant peu avec le leader médical (M = 3.59). Concernant l’interaction avec un subordonné, le résultat est également significatif (V= 0 ; p<.01). Les suiveurs interagissant plus avec leurs subordonnés sont perçus comme étant plus proactifs (M = 5.54) que les suiveurs interagissant peu avec leurs subordonnés (M = 3.23). Nous n’expliquons pas la valeur nulle dans le Wilcoxon et le résultat doit être pris avec précaution.

Tableau 32 : variable binaire en fonction des médianes de temps d’interaction et tests de Wilcoxon

Distance Médiane Wilcoxon Leader médical 6.99 V = 36* Subordonné 20.52 V = 0**

Légende : * = p<.05 ; ** = p<.01

Tableau 33 : médianes de perception de followership en fonction du temps d’interaction

Groupe 1 Groupe 2

Perception de followership / interaction leader médical 3.59 4.57 Perception de followership / interaction subordonné 3.23 5.54