Cette section expliquera brièvement les limites et s’attardera plus largement aux forces de ce mémoire. Même si les analyses multiniveaux sont la principale force de ce mémoire, nous ne la développerons pas davantage, puisque les avantages du devis multiniveaux ont déjà été mentionnés précédemment.
Tout d’abord, des limites d’ordre méthodologique sur le plan des postulats sont présentes dans ce mémoire. La présence de valeurs extrêmes, la non-linéarité des variables et le non- respect de la normalité, même si cela est attendu, peuvent avoir un impact sur les résultats, puisqu’elles peuvent générer des erreurs de type I ou de type II en venant diminuer ou augmenter les estimations par leur présence. Il y a ainsi davantage de risque que certaines relations soient négligées ou encore, que les résultats montrent des relations pourtant inexistantes. Par après, il faut être prudent quant à la généralisation des résultats à la population plus générale des adolescents québécois. En effet, l’échantillon de ce mémoire provient principalement d’écoles défavorisées du Québec. Cela signifie que les résultats ne peuvent être généralisés aux élèves provenant d’écoles plus favorisées, puisque la réalité des élèves provenant de milieu favorisé et non favorisé est probablement différente en termes de facteurs de risque et de résilience.
En plus, dès le secondaire 4, plusieurs données manquantes sont présentes étant donné entre autres le haut taux de décrochage scolaire chez les adolescents. Ceci pourrait induire un biais dans les associations étudiées. Les jeunes qui n’ont pas répondu au questionnaire sont d’emblée plus dépressifs, puisque les études montrent un lien entre le décrochage scolaire et la dépression (Dupéré, Dion, Nault-Brière, Archambault, Leventhal et Lesage, 2018 ; Fortin,
Royer, Potvin, Marcotte et Yergeau, 2004 ; Janosz, Le Blanc, Boulerice, et Tremblay, 2000 ; Potvin, 2012). Les difficultés intériorisées, telles que les symptômes dépressifs, seraient ainsi associées au décrochage scolaire. Néanmoins, malgré les nombreuses données manquantes, le nombre de sujets reste largement suffisant pour conduire les analyses.
Certaines variables confondantes n’ont pas été incluses dans les analyses. Il aurait été intéressant d’inclure la violence agie des élèves, ainsi que la violence perçue, sachant que ces deux variables semblent être liées à la dépression, en plus d’être liées dans une certaine mesure au climat de sécurité (Akse et al., 2007 ; Janosz et al., 2008 ; Janosz, 2017 ; Van der Giessen et al., 2013 ; Wolff et Ollendick, 2006). Quant aux variables associées aux caractéristiques de l’école, la victimisation au niveau-école aurait pu être contrôlée, tout comme le statut socio- économique des écoles. Ceci aurait permis de réduire les biais associés à mon échantillon en milieu défavorisé et de voir si l’association entre la victimisation au niveau-école et les symptômes dépressifs serait plus importante que celle entre le climat de sécurité au niveau-école et les symptômes dépressifs. Néanmoins, le statut socio-économique propre à chaque élève est contrôlé pour sa part dans la mesure adversité familiale. Aussi, il aurait été pertinent de tester l’impact du climat de sécurité par devis expérimentaux. Effectivement, la meilleure preuve empirique sur le sujet viendrait d’une étude expérimentale qui modifierait le climat dans certaines écoles tout en conservant le climat initial dans certaines écoles, dites contrôles (Mercier, Gagnon et Clément, 1998). Chaque école devrait alors être affectée de façon aléatoire à la condition contrôle ou à la condition où des interventions seraient faites sur le climat. Ceci nous permettrait alors d’analyser le lien entre le climat scolaire et les symptômes dépressifs subséquents.
Malgré ces limites, ce mémoire comporte plusieurs forces. La principale force est le devis utilisé. Ce mémoire étudie des données longitudinales : les mesures sont recueillies à différentes périodes tout au long du secondaire des jeunes. Les études longitudinales offrent plusieurs avantages (Loeber et Farrington, 1995). Par exemple, elles permettent d’étudier la psychopathologie des individus en prenant en compte l’histoire naturelle, la persistance des difficultés, les séquences développementales, les facteurs prédictifs, l’effet des événements de vie sur le développement de la pathologie, etc. Dans le cas du présent mémoire, l’impact des événements de vie a été étudié. Les devis longitudinaux permettent d’étudier l’impact d’un
événement de vie sur un individu en comparant l’ajustement psychologique initial de l’individu à l’ajustement psychologique subséquent du même individu. Ainsi, si un changement dans l’ajustement est observé, celui-ci est alors lié à une autre variable qui arrive entre temps. Les données prospectives nous permettent de terminer la corrélation entre deux variables, mais également l’ordre d’apparition des variables et l’impact d’une variable sur l’autre (Le Blanc et Loeder, 1993). Les études longitudinales permettent ainsi d’apporter des conclusions plus convaincantes quant à la causalité entre deux variables, contrairement aux études transversales (Loeber et Farrington, 1995), même s’il est nécessaire de rester prudent. L’utilisation des données longitudinales de la SIAA dans ce mémoire permet ainsi de voir des interactions prospectives entre le climat de sécurité et les symptômes dépressifs. Elles permettent d’observer le sens des relations et d’étudier les prédicteurs de la dépression à travers le temps. Enfin, en plus d’utiliser des données longitudinales, ce mémoire a recours à un devis à niveaux multiples. Comme dit précédemment, les analyses multiniveaux permettent d’isoler l’effet de l’environnement et celui de l’individu. Néanmoins, comme cette force de l’étude fut précédemment définie et discutée dans la section « contexte théorique », ceci ne sera pas développé davantage dans le présent paragraphe.
En plus, l’inclusion des facteurs de risque les plus importants pour la dépression comme variables de contrôle permet de bonifier les conclusions statistiques obtenues. Puisque les variables de contrôles incluent les symptômes dépressifs initiaux et la victimisation, la certitude que le modèle prédit adéquatement la variable dépendante est augmentée. Comme Le Blanc et Loeber (1993) le mentionnent, l’ajout de la valeur initiale de la valeur dépendante dans le modèle comme prédicteur permet d’observer l’effet de la relation des prédicteurs à travers le temps.