III.2.1. La méthode expérimentale
Héritée des sciences exactes du 19ème siècle, la méthode expérimentale demeure la référence
la plus valorisée en matière de méthode scientifique. Elle a pour caractéristique essentielle de permettre la mise en évidence de relations causales entre les événements. Elle fut définie par Claude Bernard (1856) comme la démarche qui « consiste à collecter des faits par
l'observation, pour en extraire des hypothèses qui vont ensuite être soumises à vérification » (Sockeel & Anceaux, 2014, p. 30). Ce qui la caractérise, c'est le souci primordial d'apporter la
preuve et de valider de manière empirique (se basant sur des faits observables) et systématique les systèmes théoriques par le biais des hypothèses. Dans le champ des sciences humaines, la méthode expérimentale est la seule qui permette d'établir des liens de causalité entre certains événements internes ou externes à l'individu et ses comportements.
III.2.2. Objectif de l’étude et hypothèses III.2.2.1. Objectif de l’étude
Comme nous l'avons vu à l'introduction générale, si la plupart des étudiants apparaissent généralement en bonne santé, en revanche une détérioration des composantes du bien-être a bien été marquée depuis une dizaine années. Elle s’est manifestée surtout par une dégradation de la capacité de gestion du stress, et un manque de moyens pour le prévenir. Dans notre recherche, nous essayons alors d'apporter aux étudiants un moyen de gérer leur stress et d’améliorer leur bien-être par une pratique traditionnelle chinoise, le Tai Ji Quan. Pour cela, nous avons mis au point et réalisé un dispositif expérimental dont nous allons détailler la méthode et les résultats.
Sur la base des recherches documentaires que nous avons entreprises, il apparaît qu'en Chine certaines études montrent que le Tai Ji Quan de style Chen s’accorde bien avec les intérêts des étudiants grâce à ses caractéristiques d’origine. D’autres études prouvent également que des méthodes d’accès à la pratique traditionnelle procurent de bons bienfaits aux étudiants. Dans le prolongement de ces recherches, nous avons décidé de proposer un programme de pratique du Tai Ji Quan pour l’équilibre et la réduction du stress dont le contenu se base sur la pratique traditionnelle du Tai Ji Quan de style Chen.
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Les études scientifiques ont mis en évidence les nombreux bénéfices que procure la pratique du Tai Ji Quan. Mais très peu de recherches ont été effectuées dans le monde occidental sur la population étudiante, notamment en matière de bienfaits psychologiques ; et peu d’entre elles ont entrepris une évaluation de cette pratique en tant que programme éducatif.
C’est la raison pour laquelle notre recherche vise prioritairement l’évaluation des bienfaits qu'un programme pédagogique de Tai Ji Quan est susceptible d'apporter psychologiquement à une population générale d’étudiants, provenant de divers horizons disciplinaires.
Nous avons choisi de conduire l’exploration de ces bénéfices potentiels sur les deux versants des « difficultés de santé mentale » et de la « santé mentale positive » (Shankland, 2014, p. 28‑31)
Huit indicateurs ont été retenus pour effectuer les mesures de santé mentale sur ces deux versants (nous les détaillerons à l'alinéa III.2.3.3.) :
Quatre échelles de difficulté de santé mentale : 1. Questionnaire général de santé à 28 items
General Health Questionnaire-28 (GHQ-28)
2. Stress perçu à 14 items
Perceived Stress Scale -14 (PSS-14)
3. et 4. L’anxiété et la dépression mesurées par l’échelle HAD
Hospital Anxiety and Depression scale (HAD)
Quatre échelles de santé mentale positive : 5. L’échelle d’auto-efficacité
Generalized Self-Efficacy scale
6. L’échelle de satisfaction de la vie
Satisfaction With Life Scale (SWLS)
7. L'échelle de bien-être à 12 items
Well-Being Questionnaire-12 (WBQ 12)
8. L'échelle de Mindfulness en 14 items FMI-14
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A ces huit mesures, nous avons ajouté une mesure du temps de pratique de Tai Ji Quan effectué quotidiennement à domicile par chaque étudiant pendant la durée du stage, afin d'examiner la possibilité d'une corrélation entre les bénéfices acquis et ce temps de pratique personnelle. Nous avons ainsi formulé deux hypothèses :
III.2.2.2. Hypothèse
L'élaboration de nos hypothèses remonte au constat décrit dans la problématique initiale : les étudiants français souffrent de difficultés de santé physique et mentale, notamment de stress, et ils manquent de moyens pour les gérer. Et, la santé, telle que la définit l’OMS, « ne consiste pas seulement en une absence de maladie ou d’infirmité », mais dépend aussi « d’un état de bien-être ». Partageant ce point de vue, nous avons souhaité observer les effets de la pratique du Tai Ji sur les deux plans, de réduction du stress et du mal-être d'une part, et d’amélioration du bien-être d'autre part.
Nous avons ainsi formulé notre hypothèse principale de la manière suivante : le stage de Tai Ji Quan de style Chen diminue les problèmes de santé mentale (santé générale, stress, anxiété, dépression) et favorise la santé mentale positive (auto-efficacité, satisfaction de vie, bien-être et aptitude de « pleine conscience ») des étudiants.
Etant donné que les bienfaits du Tai Ji Quan sont réputés liés à une persévérance de sa pratique, à un travail régulier, nous avons alors formulé une deuxième hypothèse selon laquelle : les bénéfices du stage de Tai Ji sont étroitement liés au temps de pratique quotidienne personnelle.
III.2.3. Construction du protocole de la recherche expérimentale Tai Ji Quan/mindfulness
III.2.3.1. Population
Fin novembre 2011, quarante et un étudiants se sont préinscrits à notre programme de recherche, se répartissant librement en trois groupes : Tai Ji Quan, mindfulness, témoin. Début janvier 2012, 37 candidats ont eu leur candidature validée suivant nos critères de recherche et ont commencé leurs stages de Tai Ji Quan et de méditation mindfulness. Parmi eux, 13 participaient au stage de Tai Ji, 10 à ceux de mindfulness, et 12 allaient rejoindre le groupe témoin. A la fin des stages, 33 étudiants ont participé à toutes les séances ou aux séances de rattrapage proposées dans la semaine pour les absents, ont rendu tous les questionnaires et ont
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été inclus dans l’analyse. Parmi ces candidats validés par la recherche, 11 ont suivi le stage de Tai Ji Quan, 10 le stage de mindfulness et 12 ont constitué le groupe témoins. Ces 12 étudiants témoins ont tous suivi par la suite le stage de Tai Ji Quan ou de mindfulness durant la deuxième période de mars à mai (tableau 1).
Tai Ji Quan gr. expérimental n=11 Mindfulness gr. expérimental n=10 Témoin gr. contrôle n=12 Genre hommes 2 3 1 femmes 9 7 11 Age moyenne 23,55 27,3 24,5 écart-type 4,37 12,31 4,30
Tableau 1. Caractéristiques des participants Source : Tableau fait par nous.
Les 33 étudiants sont issus de différentes composantes de l’Université de Limoges : Faculté des Lettres et des Sciences Humaines, Ecole Supérieure du Professorat et de l’Education (appelée à cette époque Institut Universitaire de Formation des Maîtres IUFM), Faculté des Sciences et Techniques, Faculté de médecine, Faculté de Droit et des Sciences Economiques, Ecole Nationale Supérieure d’Ingénieurs de Limoges et Institut Universitaire de Technologie. Dans tous les groupes (Tai Ji, mindfulness et témoin), les étudiantes sont beaucoup plus nombreuses que les étudiants. Nous supposons que l’image du Tai Ji Quan et de la méditation comme des pratiques douces attire généralement davantage les femmes que les hommes. L’autre raison qui conduit à ce déséquilibre peut être lié au besoin des étudiants d’apprendre à gérer leur stress. Sur ce point, on peut rappeler que, selon l’enquête de l’emeVia, près d’une femme sur deux gère mal son stress, alors que cela concerne plus d’un homme sur quatre. De plus, l’enquête relève que les étudiantes ressentent plus fortement que les étudiants tous les symptômes de stress, d’épuisement (voir I.4.2.c).
L’âge moyen des participants du groupe expérimental du Tai Ji Quan et du groupe témoin est similaire : 23,55 (écart-type 4,37) pour le groupe expérimental, et 24,4 (écart-type 4,30) pour
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le groupe témoin. Le groupe de mindfulness est plus âgé avec une moyenne de 27,3 ans, avec une dispersion de l’âge plus large (écart-type 12,31).
Les horaires du stage du Tai Ji (mardi 17h30-19h45) pourraient être une cause d’empêchement pour les étudiants du premier cycle, parce qu’ils ont souvent des horaires plus chargés, et moins de temps libre par rapport aux étudiants de master et de doctorat.
III.2.3.2. Quelques notions de statistiques
III.2.3.2.1. Variables indépendantes et variables dépendantes
Dans le livre Méthodes de recherche pour l’éducation, Jean-Marie Van Der Maren explique la relation entre les variables de la manière suivante :
Classiquement, la relation (entre les variables) énoncée par la thèse est opérationnalisée de telle sorte qu’on puisse observer l’effet d’une variable (ou ensemble de variables) indépendante sur l’autre (ou les autres) variable, dite dépendante, en comparant (au moins) deux situations (ou groupes) dans lesquelles l’état de la variation dépendante est systématiquement provoquée (Van der Maren, 1996, p. 202).
Au sein de notre recherche, la variable indépendante est le dispositif pédagogique de réduction du stress et d’amélioration du bien-être proposé par le stage. Cette variable présente deux modalités, le Tai Ji Quan et la méditation mindfulness (méditation de pleine conscience). Les variables dépendantes mesurent l’état de santé mentale des étudiants. Elles sont les huit indicateurs mentionnés plus haut, quatre évaluant des difficultés de santé mentale, quatre autres évaluant la santé mentale positive.
Une neuvième variable dépendante renseigne sur le temps de pratique personnelle (de Tai Ji ou de mindfulness) effectué quotidiennement par les étudiants. Ils étaient invités à consigner ce temps de pratique sur un formulaire, par un relevé quotidien.
Une dixième variable dépendante était contenue dans la « question finale » qui leur était posée anonymement à la fin de la dernière séance du stage, évaluant sur une échelle de 0 à 10 à quel point le stage a été important pour eux.
Les données recueillies ne sont pas toutes des données quantitatives. La question finale comprenait des données mixtes portant sur une évaluation par échelle et sur les retours écrits des étudiants.
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Nous analyserons ces données qualitatives au chapitre III.3. suivant : « Résultats des entretiens avec les étudiants : Tai Ji Quan 2013 ».
III.2.3.2.2. Test statistique
Un test statistique permet d’évaluer à quel point les données vont à l’encontre d’une certaine hypothèse. Cette hypothèse est appelée hypothèse nulle, notée H0. Elle est attachée à « une
distribution hypothétiquement aléatoire (= au hasard, sans l’intervention systématique d’un principe) des traits dans la population » (Van der Maren, 2014, p. 111). C’est à dire qu’on
accepte un postulat : la manifestation des traits envisagés, où toutes les variables qui pourraient influencer les résultats de recherche, se distribuent de manière aléatoire dans la population. Autrement dit, il y a très peu de différence entre la population et ses échantillons étant donnée le hasard (Van der Maren, 1996, p. 207). En d’autres termes, les processus contrôlés, par exemple, une intervention de formation, n’ont pas d’influence sur les données. Généralement, l’hypothèse nulle contient une notion d’égalité, ou d’absence d’un effet principal.
L’hypothèse nulle est opposée à une hypothèse, appelée hypothèse alternative, notée H1 ou Ha. Elle implique souvent une notion de différence. Ces deux hypothèses se doivent « d’être
exhaustives et mutuellement exclusives, de sorte que le rejet de l’une implique l’acceptation de l’autre, et vice-versa » (Bourque, Blais, & Larose, 2009).
L’hypothèse nulle ne peut jamais être acceptée, mais peut seulement être rejetée par le test statistique. Ce dernier nous permet de « tester la différence entre le paramètre de la
distribution d’échantillonnage théorique et la statistique observée dans l’échantillon » (Ibid.).
D’après cette conception, une question se pose : quelle est la probabilité d’observer une différence pour rejeter l’hypothèse nulle ?
Pour répondre cette question, avant d’effectuer le test statistique, le chercheur doit fixer un seuil de risque au-dessus duquel H0 ne peut pas être rejetée. Ce seuil est nommé niveau de significativité alpha, noté α, qui doit être compris entre 0 et 1. Le choix de alpha dépend de : à partir de quel point est-il dangereux de rejeter H0 à tort. D’habitude, alpha est fixé à des nombres tels que 0,05, 0,01 ou 0,001. Dans notre recherche, nous prenons un seuil de 0,05 pour rejeter H0.
Ensuite, la probabilité exacte est calculée par le test statistique, appelé la valeur p, ou p-value en anglais, qui signifie « la probabilité d’obtenir les données ou des données plus extrêmes si
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l’hypothèse nulle était vraie »23. Il nous permet d’interpréter les sorties de test. Pour cette valeur de p, nous avons utilisé le test du t de Student.
Par exemple, dans notre étude, nous considérons un effet principal significatif lorsque p < 0,05 ; pas d’effet principal lorsque p > 0,05. Plus précisément :
p ≤ 0,01 : très forte présomption contre H0, rejeter H0 et accepter Ha ; effet principal très significatif ; bénéfices très significatifs…
0,01 < p ≤ 0,05 : forte présomption contre H0, rejeter H0 et accepter Ha ; effet principal significatif ; bénéfices significatifs …
0,05 < p ≤ 0,1 : faible présomption contre H0, H0 ne peut pas être rejeté ; pas d’effet principal ; pas de bénéfices…
p > 0,1 : pas de présomption contre l’hypothèse nulle, H0 ne pas être rejeté; pas d’effet principal ; pas de bénéfices…
En outre, différents types de tests statistiques existent selon des critères différents, tel que le test bilatéral ou unilatéral ; le test pour échantillons indépendants ou appariés ; les tests paramétriques ou non paramétriques.
Des échantillons indépendants désignent un groupe de sujets différents et sont attribués à chaque condition expérimentale. Des échantillons dépendants ou appariés sont constitués d’un même groupe de sujets qui passent l’ensemble des modalités d’une variable indépendante particulière. Par exemple, lorsque l'on veut comparer les résultats obtenus par le groupe expérimental du Tai Ji avec ceux du groupe témoin au pré-test, chaque sujet n’est associé qu’à une mesure unique, donc les deux groupes sont deux échantillons indépendants. En revanche, lorsque l’on veut comparer les bénéfices acquis au pré-test/post-test du groupe Tai Ji expérimental, il s’agit d’un échantillon apparié parce que chaque sujet est associé à deux mesures pré-test et post-test le concernant lui-même.
Les tests paramétriques se basent sur des distributions statistiques supposées dans les données. Pour que leurs résultats soient fiables, certaines conditions de validité doivent être vérifiées. Ainsi, le test t de Student n’est fiable que si les données s’accordent à une normalité. Si la condition n’est pas accordée, nous pouvons le remplacer par un test non-
23 Source : XLSTAT, Qu’est-ce qu’un test statistique ?
https://help.xlstat.com/customer/fr/portal/articles/2062453-qu’est-ce-qu’un-test-statistique-?b_id=9202, (consulté le 11 août 2017).
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paramétrique, comme le test des rangs signés de Wilcoxon que nous avons utilisé, qui ne requiert pas la normalité des distributions statistiques.
Analyse de variance mixte à deux facteurs : l’analyse de la variance (Anova) est un test statistique paramétrique qui permet de « comparer des ensembles de deux ou plusieurs
moyennes » (Droesbeke, Fine, & Saporta, 1997, p. 15). L’Anova « fait partie des tests statistiques les plus utilisés aujourd’hui et sa compréhension est nécessaire pour l’interprétation de la plupart des textes scientifiques ou pour lire les résultats des études évaluatives » (Haccoun & Cousineau, 2007, p. 323).
En fonction du nombre de facteurs ou de critères de classification pris en considération, nous parlons d’analyse de la variance à un facteur, ou à un critère de classification ; et d’analyse de la variance à deux facteurs, ou à deux critères de classification.
Le test nous permet d’observer si la différence (ou la variation) est plus importante entre les conditions qu’à l’intérieur des conditions. Autrement dit, quelle part de la variance provient de la variance au sein des classes, ou entre des classes.
Dans notre recherche, nous allons voir que nous recueillions les scores de l’échelle GHQ du groupe Tai Ji et du groupe témoin au pré-test, puis au post-test, comme le tableau présenté ci- dessous :
échelle GHQ Gr Tai Ji (T1) Gr témoin (T2) Pré-test (M1) Observation 1 Observation 2 Post-test (M2) Observation 3 Observation 4 Tableau 2. Plan d'analyse de la variance mixte à deux facteurs
Source : Tableau fait par nous.
Ce plan est un plan mixte à deux facteurs, parce qu’il contient des échantillons indépendants Pré-test (Ob1+Ob2), et Post-test (Ob3+Ob4) ; ainsi que des échantillons appariés : Gr Tai Ji (Ob1+Ob3), et Gr témoin (Ob2+Ob4)
Le test de l’analyse de variance mixte de deux facteurs nous permet de savoir quel effet de différence est dû aux groupes aléatoires (Gr Tai Ji et Gr témoin) ou aux modalités différentes
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(Pré-test et Post-test), et de tester s’il y a un effet d’interaction. L’effet d’interaction entre deux facteurs se manifeste lorsque l’effet d’un facteur dépend des modalités de l’autre facteur. Dans la partie « résultats », le test calcule un nombre statistique, nommé la statistique F, qui standardise la différence entre les moyennes de plusieurs groupes. Nous obtenons F en divisant le carré moyen du traitement CMtrait, par le carré moyen de l’erreur CMerreur. Le premier est normé. Nous avons également le carré moyen de l’inter-classe CMinter, et le dernier, le carré moyen de l’intra-classe CMintra, formulé comme F = CM trait (inter)/ CM erreur (intra) (Chanquoy, 2005, p. 219).
Lorsque la valeur de F est grande, cela veut dire qu’il y a une forte part de la variation qui est due à la variation interclasses ou intergroupes. Si ce nombre est très grand, nous aurons une très faible probabilité que H0 soit vrai (pas d’effet), et nous pouvons interpréter si un effet principal est observé entre ces deux groupes. Finalement, nous recherchons la valeur critique de la statistique F sur « la table de Fisher », afin de déterminer la probabilité p-value. Le résultat est présenté sous la forme ci-dessous, par exemple :
F (1,21) = 16,40 ; p < 0,001
Cette forme signifie que la valeur statistique F est égale 16,4, la valeur critique est 1,21. La valeur F est beaucoup plus grande que la valeur critique, cela signifie que nous pouvons rejeter H0, et conclure qu’il y a un effet principal très significatif entre les groupes qu’on observe. P < 0,001 signifie que la probabilité de se tromper, à rejeter H0, est inférieure à 1 pour 1000.
III.2.3.3. Huit indicateurs de santé mentale choisis
Comme nous l'avons indiqué plus haut, nous en avons retenu quatre pour mesurer les « difficultés de santé mentale » et quatre pour mesurer la « santé mentale positive » :
III.2.3.3.1. Quatre indicateurs de difficulté de santé mentale
Questionnaire général de santé à 28 items
General Health Questionnaire-28 (GHQ-28)
Le questionnaire général de santé GHQ-28 a été testé par Goldberg et Hillier, traduit en français et validé (Pariente, Challita, Mesbah, & Guelfi, 1992).
Parmi les nombreuses versions de GHQ, le GHQ-28 est l’une des plus performantes et des plus utilisées dans le contexte hospitalier et en population générale. Ce questionnaire a pour
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objectif d’évaluer le ressenti de santé générale à travers certains indicateurs comme les symptômes somatiques, l’anxiété et l’insomnie, le dysfonctionnement social, la dépression. De nombreuses études ont permis de confirmer que la fidélité et la validité de ce questionnaire était bonne (Sterling, 2011).
Il s’agit d’un auto-questionnaire rempli par le sujet (en 5-10 minutes) en fonction de son état au cours des semaines passées. Chaque item comporte 4 réponses possibles, et le sujet s’évalue par rapport à ce qu’il ressent.
Chaque item peut être codé par une échelle de Likert en 4 points : 0-1-2-3, correspondant aux réponses. Nous obtenons un score global en additionnant les notes obtenues à chaque item. Exemples de questions et de codage :
4. Vous êtes-vous senti(e) malade ? Pas du tout 0 Pas plus que d’habitude 1 Un peu plus que d’habitude 2 Bien plus que d’habitude 3
19. Avez-vous eu le sentiment de jouer un rôle utile dans la vie ? Plus que d’habitude 0
Comme d’habitude 1 Moins utile que d’habitude 2 Bien moins utile que d’habitude 3
Echelle de stress perçu à 14 items
Perceived Stress Scale -14 (PSS-14)
L'échelle de stress perçu PSS-14 a été élaborée par Cohen S et ses collègues en 1983 (S. Cohen, Kamarck, & Mermelstein, 1983), traduite par Bruchon-Schweitzer (2002, p. 298) et validée.
Cet outil cherche à mettre en pratique la conception transactionnelle du stress de Lazarus et