Méthodes de test des hypothèses

Les hypothèses de recherche sont articulées autour de trois axes :

- Les effets directs de la balance décisionnelle, des dimensions de changement caractéristiques au groupe, de l’attitude à l’égard de l’argent et de l’anxiété (trait) sur les stratégies de changement d’approche et d’évitement (H1, H2a, H4 et H5) ainsi qu’aux effets directs des dimensions de changement caractéristiques au groupe sur la balance décisionnelle (H2b).

- Les effets indirects de la balance décisionnelle sur les stratégies de changement d’approche et d’évitement (H3).

- Les différences de ces effets directs selon l’orientation motivationnelle paratélique des individus et du genre (H6 et H7).

Avant de procéder au test du modèle et des hypothèses de recherche, plusieurs choix méthodologiques sont nécessaires.

2.1 Test des hypothèses d’influences directes : test du modèle global de relations linéaires

Pour chacun des groupes de personnes obtenus à partir des dimensions de changement, le modèle proposé est testé par équations structurelles. Ce modèle permet de tester les hypothèses d’effets directs de la balance décisionnelle, des dimensions de changement caractéristiques au groupe, de l’attitude à l’égard de l’argent et de l’anxiété (trait) sur les stratégies de changement d’approche et d’évitement (H1, H2a, H4 et H5) ainsi qu’aux effets directs des dimensions de changement caractéristiques au groupe sur la balance décisionnelle

(H2b).

Pour être applicables, les équations structurelles nécessitent que les données suivent une distribution multi-normale. Mais avant cela, nous vérifions que la distribution des dimensions et indicateurs associés aux concepts des dimensions de changement caractéristiques au groupe, de la balance décisionnelle, de l’attitude à l’égard de l’argent, l’anxiété de (trait) ainsi que de la variable à expliquer les stratégies d’approche et d’évitement suivent une loi normale. De plus, il est à considérer que même si la normalité univariée ne garantit pas la multi-normalité, elle permet de s’assurer qu’un éventuel non-respect de la multi-normalité est sans conséquence majeure (Hair et alii, 1998).

La normalité est évaluée à partir des coefficients d’asymétrie (Skewness) et d’aplatissement (Kurtosis). Lorsque le coefficient d’asymétrie est égal à 0 alors la distribution est symétrique, inférieur à 0 l’asymétrie tend vers la gauche et supérieur à 0 l’asymétrie tend vers la droite. Quant au coefficient d’aplatissement, s’il est égal à 3 la distribution suit la loi normale, inférieur à 3 la distribution est plus aplatie et supérieur à 3 la distribution est plus concentrée. Néanmoins, sous SPSS, le coefficient d’aplatissement est normalisé en soustrayant la valeur 3. De cette façon, lorsque le coefficient est positif cela signifie que la distribution est « pointue » et négatif cela indique une distribution « écrasée » (Tufféry, 2007). La valeur 0 est ainsi considérée comme une valeur dite « normalisée » pour les deux coefficients de normalité.

Le recours à la modélisation avec les équations structurelles nécessite une définition de la méthode d’estimation à utiliser en plus du respect des hypothèses de base. Dans notre cas, nous avons travaillé avec la méthode de maximum de vraisemblance qui requiert un échantillon de taille moyenne (autour de 200 individus) et le respect de la multi-normalité de variables.

Tableau 27 : Influences directes des déterminants des stratégies de changement d’approche et d’évitement pour un groupe de changement donné : hypothèses et

analyses effectuées

H1 : La balance décisionnelle (avantages, inconvénients) influence les intentions d’utiliser les stratégies de changement d’approche et d’évitement.

Les équations structurelles H2 : Les dimensions de changement caractéristiques du groupe influencent (a)

la balance décisionnelle et (b) l’intention d’adopter les stratégies de changement d’approche et d’évitement.

Les équations structurelles

H4 : L’attitude à l’égard de l’argent influence positivement l’intention d’adopter les stratégies de changement d’approche et d’évitement.

Les équations structurelles H5 : L’anxiété (trait) influence positivement l’intention d’adopter les stratégies

de changement d’approche et d’évitement.

Les équations structurelles

2.2 Test des relations de médiation

La procédure de Preacher et Hayers (2008) est utilisée afin d’étudier les différentes relations de médiation mises en avant dans notre recherche :

- Médiation des avantages de la balance décisionnelle dans la relation dimensions de changement caractéristiques au groupe – stratégies d’approche et d’évitement ;

- Médiation des inconvénients de la balance décisionnelle dans la relation dimensions de changement caractéristiques au groupe – stratégies d’approche et d’évitement.

La procédure de Baron et Kenny est la plus connue et la plus utilisée dans les travaux de recherche pour déterminer si une variable indépendante affecte une variable dépendante à travers une médiatrice. Malgré sa popularité, cette procédure présente des failles et trois points ont été récemment contestés et mis en avant par Zhao, Lynch Jr. et Chen (2011). Premièrement, Baron et Kenny revendiquent le fait que la médiation est plus forte quand il y a un effet indirect mais pas d’effet direct dans l’équation 3. Toutefois, la force de la médiation devrait être mesurée en fonction de la taille de l’effet indirect, et non par l’absence d’effet direct : la présence d’un effet direct devrait alimenter la théorie quant à la présence d’autres médiateurs.

Deuxièmement, il n’y a pas besoin d’un « effet devant être médiatisé » dans l’équation 2. Il devrait y avoir une seule condition pour établir la médiation : que l’effet a x b soit significatif. D’autres tests que ceux de Baron et Kenny sont utiles pour identifier au préalable le type de médiation considérée. Troisièmement, le test de Sobel a un pouvoir faible

comparativement à un test de bootstrap popularisé par Preacher et Hayes (2004). Suite à cette reconsidération de la procédure de Baron et Kenny réalisée par Zhao, Lynch Jr. et Chen (2011) et aux recommandations de ces derniers, nous remplaçons la procédure de Baron et Kenny « trois tests + Sobel » par un seul et unique test : le test de bootstrap de l’effet indirect a x b. Les hypothèses et tests associés sont ainsi présentés dans le tableau suivant (Tableau 28).

Tableau 28 : Influences indirectes de la balance décisionnelle sur les stratégies de changement d’approche et d’évitement : hypothèse et analyse effectuée

L’hypothèse de médiation de la balance décisionnelle H3 : La balance décisionnelle (avantages, inconvénients) médiatise la relation entre la (les) dimension(s) de changement caractéristique(s) du groupe et l’intention d’adopter les stratégies de changement d’approche et d’évitement.

Test de bootstrap (médiation, Preacher et Hayers, 2008)

2.3 Test de comparaison multi-groupes

Afin de tester les hypothèses de différences des liens du modèle entre des groupes de répondants, des analyses de cheminement multi-groupes (multiple-group path analysis) basées sur la modélisation par équations structurelles ont été effectuées (Bollen, 1989 ; Kline, 2010). En effet, les méthodes d’équations structurelles ont été originellement développées pour permettre d’examiner les relations causales multiples, puis leur usage s’est progressivement étendu aux analyses de validité des construits latents (analyse factorielle confirmatoire), puis aux analyses multi-groupes (ex : Ping, 1995 ; El Akremi, 2005) et aux études longitudinales (ex : Vandenberg, 2002 ; Campoy et Dumas, 2005). Bien que ce type d’analyse statistique puisse s’avérer relativement complexe du point de vue mathématique, il est possible de résumer en affirmant que les équations structurelles représentent essentiellement une spécification hautement structurée de la matrice de covariance par le biais de plusieurs équations de régression simultanées (voir Bollen, 1989 ; Kline, 2010). Ces analyses sont donc plus appropriées que les régressions multiples pour cette étude car plusieurs variables dépendantes sont à considérer simultanément.

Un premier modèle exploratoire a donc d’abord été lancé, séparément pour les personnes ayant une orientation paratélique élevée et les personnes ayant une faible orientation paratélique dans lequel tous les coefficients de stabilité et toutes les relations bidirectionnelles possibles ont été spécifiés. Ce modèle a permis d’éliminer l’ensemble des coefficients non significatifs et d’identifier les relations bidirectionnelles communes aux personnes ayant une forte orientation paratélique et aux personnes ayant une faible orientation paratélique17, de même que celles uniques aux deux groupes. Par la suite, un modèle multi-groupes basé sur les résultats des personnes ayant une forte orientation paratélique et des personnes ayant une faible orientation paratélique a été testé séparément. Ce modèle a permis de déterminer si l’adéquation aux données était satisfaisante. Il a également servi de base de comparaison pour les modèles suivants. Enfin, dans un autre modèle, toutes les relations bidirectionnelles communes aux personnes ayant une forte orientation paratélique et aux personnes ayant une faible orientation paratélique ont été contraintes à l’égalité. Ces mêmes démarches ont été reproduites pour tester les différences entre les liens du modèle selon le genre.

Tableau 29 : Influences des différences de l’orientation paratélique et du genre sur les liens du modèle de changement de comportement

Les hypothèses de comparaison multi-groupes

H6 : Les liens du modèle de changement de comportement sont différents selon le degré orientation motivationnelle paratélique.

Analyses multi-groupes H7 : Les liens du modèle de changement de comportement sont différents

selon le genre.

Analyses multi-groupes