Données et statistiques descriptives

Pour cette analyse, nous utilisons premièrement les données du RSEQ par enfant provenant de la plateforme En Forme au primaire entre 2011 et 2015. En plus des variables de résultats aux 14 tests, les données du RSEQ contiennent l’école d’appartenance de l’enfant. Chaque école a été jumelée à une municipalité régionale de comté (MRC) à partir de données fournies par QEF. Pour chaque MRC observée dans la base de données RSEQ, nous avons procédé au jumelage des données financières annuelles – 2011 à 2015 – de QEF pour le MVPA⁶⁸.

Avant de présenter les statistiques descriptives, il nous apparaît important de clairement spécifier les modifications qui ont été apportées aux données.

Premièrement, le nombre d’observations pour l’année 2010 étant jugé trop bas (900 enfants), nous avons exclu de notre base de données les observations faites durant cette année. Nous avons testé la sensibilité de nos résultats à cette exclusion et n’avons détecté aucun changement important (voir Tableau H.2.5 en annexe). Deuxièmement,

68 Comme mentionné précédemment, les données financières annuelles obtenues de QEF étaient par RLP. Cependant, chaque RLP était associé à une et à une seule MRC. Nous avons donc été en mesure de produire une base de données du financement MVPA par MRC à partir des données de QEF et d’ainsi attribuer un montant de financement global pour la MRC dans laquelle vivait chaque enfant suivi par le RSEQ.

91 nous avons enlevé les valeurs extrêmes selon les barèmes de QEF (voir Tableau 4.3.1), car on estime qu’elles sont sans doute attribuables à des erreurs de mesure. Ceci correspond à moins de 1 % des enfants (260 enfants). Troisièmement, les enfants qui étaient observés plus d’une fois dans une même année (12 enfants au total), ainsi que les enfants dont l’évolution d’âge entre 2011 et 2015 était incohérente (à cause d’erreurs dans la saisie de l’âge) ont été retirés de l’échantillon (238 enfants).

Quatrièmement, les enfants dont le sexe changeait durant la période d’observation ont aussi été retirés de notre échantillon final (3 enfants). Enfin, nous avons enlevé les MRC s’il y avait moins de 50 enfants dans la MRC au cours de la période, ce qui élimine 87 enfants de notre échantillon. Au départ, nous avions un total de 60 502 enfants dans notre base de données. Avec ces restrictions, notre échantillon final contient 59 002 enfants différents, soit 97,5 % de l’échantillon d’origine.

TABLEAU 4.3.1 : DESCRIPTION DES VALEURS EXTRÊMES POUR CHAQUE TEST DE MOTRICITÉ OU D’ENDURANCE

Tests Valeur minimale Valeur maximale

Vitesse des bras 20 120

Vitesse des jambes - 70

Course navette de 5 mètres 6 61

Course en cercle 10 39

Course en pas chassés 5 30

Course en slalom 7 60

Équilibre statique sur une surface

instable - 180

Coordination main-pieds 2 90

Lancer de précision - 20

Dribler - 150

Course navette de 20 mètres 13

SOURCE :DOCUMENT FOURNI PAR QEF.

92 Bien que notre base de données soit longitudinale,⁶⁹ 63 % des enfants ne sont observés qu’une seule fois. Ainsi, des 59 002 enfants, nous avons à notre disposition un total de 22 021 enfants observés plus d’une fois sur la période 2011-2015, et seulement 8 619 sont observés au moins trois fois (voir Tableau 4.3.2).

TABLEAU 4.3.2 :NOMBRE D’ENFANTS OBSERVÉS 1,2,3 OU PLUS DE 3 FOIS

Nombre d’années Nombre d’enfants

1 36 981

2 13 402

3 6 026

Plus de 3 2 593

Total 59 002

NOTE : CALCULS DES AUTEURS À PARTIR DES DONNÉES DU RSEQ.

Le Tableau 4.3.3 présente les statistiques descriptives pour l’ensemble des enfants chaque année. L’âge moyen d’une année à l’autre est relativement constant. Il oscille entre 8,5 et 8,9 ans. Les enfants dans notre base de données ont entre 5 et 12 ans, mais la très vaste majorité, soit plus de 95 % d’entre eux, ont entre 6 et 11 ans. Le nombre de filles relativement au nombre de garçons est aussi constant à 0,49-0,50 durant la période d’observation. Ainsi, nous observons un nombre pratiquement égal de filles et de garçons.

Au niveau de l’école, le seuil de faible revenu (SFR) « correspond à un seuil de revenu en deçà duquel une famille est susceptible de consacrer une part plus importante de son revenu à l’achat de nécessités comme la nourriture, le logement et l’habillement qu’une famille moyenne » (Statistique Canada, 2016). On remarque que nos écoles sont en moyenne dans le 5^e décile (sur 10), donc dans la moyenne. Le décile de l’indice de milieu socio-économique (IMSE) de l’école est quant à lui calculé à partir de la « sous-scolarisation de la mère et l’inactivité des parents, lesquelles ressortent comme les variables explicatives les plus fortes de la non-réussite scolaire » (ministère

69 Une base de données est longitudinale si un même individu est observé plusieurs fois dans le temps.

93 de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur, 2016a). Les écoles dans notre échantillon se retrouvent aussi en moyenne dans le 5^e décile. La position moyenne des écoles⁷⁰ dans l’échelle de faible revenu et dans l’indice de milieu socio-économique nous révèle que notre échantillon contient un nombre relativement équivalent d’écoles dans les cinq premiers et les cinq derniers déciles pour ces deux mesures. Enfin, on remarque que la vaste majorité des élèves sont dans des écoles en milieu urbain. Notre base de données ne contient pas d’autres variables nous permettant de décrire les enfants ou les écoles, à l’exception des résultats des enfants aux tests de motricité et d’endurance.

TABLEAU 4.3.3 : DESCRIPTION DES VARIABLES SOCIODÉMOGRAPH IQUES

Année Âge Fille Seuil de faible

revenu

Indice de milieu socio-économique

Milieu urbain

2011 8,90 0,49 4,79 5,57 0,68

2012 8,83 0,50 4,98 5,41 0,68

2013 8,48 0,49 5,23 4,97 0,73

2014 8,59 0,49 4,91 4,93 0,69

2015 8,53 0,49 4,88 4,62 0,77

Moyenne 8,68 0,49 4,96 5,13 0,71

NOTE : CALCULS DES AUTEURS À PARTIR DES DONNÉES DU RSEQ.

Au niveau des tests de motricité, nous avons retenu 11 des 14 tests. Les tests suivants ont été laissés de côté : 1) équilibre statique sur une jambe, yeux ouverts, 2) équilibre statique sur une jambe, yeux fermés et 3) temps de réaction simple. Ces tests contenaient un nombre élevé de valeurs manquantes (entre 46 et 86 %, soit au moins 50 % plus que pour les autres tests). Comme nous avions peu de variables sociodémographiques sur l’enfant et que les résultats aux tests de motricité au primaire sont peu corrélés, nous n’étions pas en mesure d’utiliser des techniques d’imputation⁷¹ pour pallier ce manquement.

70 Autant pour le SFR que l’IMSE, la position de l’école est basée sur la défavorisation moyenne des enfants de l’école.

71 L’imputation est une méthode qui permet de remplacer les valeurs manquantes par un résultat en se basant sur les caractéristiques des individus.

94 La Figure 4.3.1 montre l’évolution, selon l’âge de l’enfant, des résultats aux différents tests. Les tests sont regroupés de la manière suivante : 1) vitesse des segments, 2) agilité, 3) coordination et précision ainsi que 4) équilibre et endurance cardiovasculaire. Au niveau de la vitesse des segments , on remarque que la vitesse d’exécution augmente avec l’âge tant pour les bras que pour les jambes. Concernant l’agilité, on note que les enfants s’améliorent avec l’âge. En effet, pour chacune des quatre mesures, une diminution du résultat révèle que le temps d’exécution en seconde pour accomplir les différentes tâches a diminué. Au niveau de la coordination, on voit que plus l’enfant vieillit, plus il est en mesure de lancer avec précision et de dribler avec un ballon (hausse du résultat). Il est aussi plus à même de coordonner ses mains et ses pieds puisqu’il met de moins en moins de temps pour exécuter la série de quatre mouvements de ce test. On remarque aussi que l’équilibre s’améliore avec l’âge puisque le nombre de secondes pendant lesquelles l’enfant maintient son équilibre augmente.

Enfin, plus l’âge de l’enfant augmente, plus le nombre de paliers de 20 mètres parcourus augmente. Ainsi, pour l’ensemble de ces mesures on remarque que la motricité de l’enfant s’améliore avec l’âge.

Nous avons considéré agréger l’ensemble de ces mesures pour créer une mesure globale de motricité. Cependant, la littérature nous suggère qu’il est préférable de les étudier séparément⁷².

72 La corrélation entre différentes tâches demandant des habiletés motrices similaires est généralement relativement faible pour des enfants d’âge primaire et préscolaire (Haga, Pedersen et Sigmundsson, 2008; Leversen, Haga et Sigmundsson, 2012) mais augmente à l’âge adulte (Leversen, Haga et Sigmundsson, 2012). Leverson, Haga et Sigmundsson (2012) constatent que la corrélation entre deux tâches relativement similaires (marcher sur une ligne et marcher en « 8 ») est seulement de 0,14 pour les 7 à 9 ans. Ainsi, bien que l’alpha de Cronbach pour l’ensemble des tests soit de plus de 0,74, en pratique la corrélation entre les différentes mesures d’habileté motrice à l’intérieur de chacune des catégories se situe entre 0,20 et 0,58. Nous avons donc décidé d’analyser l’impact du financement MVPA sur chacune des mesures plutôt que sur une mesure agrégée de manière arbitraire.

95 FIGURE 4.3.1 : MOYENNE DES RÉSULTATS PAR ÂGE AUX TESTS DE MOTRICITÉ ET D’ENDURANCE CARDIOVASCULAIRE

NOTE : CALCULS DES AUTEURS À PARTIR DES DONNÉES DU RSEQ.

La Figure 4.3.2 montre l’évolution du financement annuel de QEF par enfant suivi par le RSEQ (partie droite de la figure) et par enfant de 5 à 12 ans dans les MRC québécoises (partie gauche de la figure). Le nombre d’enfants par MRC par année a été obtenu sur le site de l’Institut de la Statistique du Québec (2016). Nous avons choisi d’utiliser les données financières par enfant puisque le financement total par MRC varie de manière considérable et est étroitement lié au nombre d’enfants. Ainsi, le financement total de la MRC de Montréal est de 1,77 million en 2011, alors que celui de la MRC de Kamouraska est de 6 400 $ pour la même année. Il serait irréaliste de penser que les enfants de la région de Montréal ont été touchés par les activités de QEF 276 fois plus que ceux de Kamouraska. En pratique, une grande part du financement va au milieu urbain, mais les enfants évoluent dans des milieux relativement restreints et ne sont donc pas touchés par l’ensemble des activités. Il est donc plus réaliste d’utiliser

96 le financement par enfant. À cet effet, notons que le financement par enfant de la MRC de Montréal est de 13 $ tandis que celui par enfant de la MRC de Kamouraska est de 19 $ (en 2011).

FIGURE 4.3.2 :ÉVOLUTION DU FINANCEMENT PAR ENFANT DES MRC(EN DOLLARS CANADIENS DE 2015)

456789101112Financement annuel moyen par enfant (en dollars)

2011 2012 2013 2014 2015 Année

RSEQ

456789101112Financement annuel moyen par enfant (en dollars)

2011 2012 2013 2014 2015 Année

Québec

NOTE : CALCULS DES AUTEURS À PARTIR DES DONNÉES DU RSEQ ET DE QEF.LA PARTIE GAUCHE DE LA FIGURE MONTRE LE FINANCEMENT PAR ENFANT SUIVI PAR LE RSEQ TANDIS QUE LA PARTIE DROITE MONTRE LE FINANCEMENT PAR ENFANT AU QUÉBEC (POUR LES MRC CONSIDÉRÉES DANS LA BASE DE DONNÉES DU RSEQ). LA DIMINUTION DU FINANCEMENT PAR ENFANT EN 2013 DANS LA PARTIE GAUCHE DE LA FIGURE PROVIENT DE DIFFÉRENCES DANS LE NOMBRE D’ENFANTS SUIVIS DANS CHAQUE MRC. LA DIMINUTION DU FINANCEMENT PAR ENFANT DE LA MRC EN 2015 DANS LA PARTIE DROITE DE LA FIGURE PROVIENT D’UNE DIMINUTION DU FINANCEMENT POUR LE MVPA ENTRE 2014 ET 2015.

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