Les participants sont issus de l’Étude des jumeaux nouveau-nés du Québec (ÉJNQ). L’ÉJNQ est une étude longitudinale qui a documenté les différences individuelles dans le développement de l'enfant sur les plans cognitif, comportemental et socio-émotionnel, de même que les déterminants biosociaux précoces de ces différences et leur rôle dans l'adaptation à long terme (Boivin et al., 2012). Le recrutement de l’ÉJNQ s’est déroulé entre avril 1995 et décembre 1998. Tous les parents de jumeaux nés dans la région de Montréal durant cette période ont été sollicités. Les participants étaient principalement d'origine européenne (84 %), africaine (3 %), asiatique (2 %) ou encore autochtone (2 %). Évalué au début de la collecte de données, le revenu familial moyen de l'échantillon était de 54 000 dollars canadiens, ce qui se situait légèrement au-dessus de la moyenne canadienne de l’époque. Chez les mères, 13 % n'avaient pas de diplôme d'études secondaires, 25 % avaient un diplôme d'études secondaires, 16 % avaient fait des études graduées sans obtenir de diplôme et 46 % étaient diplômées de l'université. Chez les pères, 12 % n'avaient pas de diplôme d’études secondaires, 32 % avaient un diplôme d'études secondaires, 14 % avaient fait des études graduées sans obtenir de diplôme et 42 % étaient diplômés de l'université (Forget-Dubois et al., 2007). La majorité des familles étaient composées des deux parents biologiques à la naissance de l’enfant (94 %), alors que 5.4 % des enfants vivaient seulement avec leur mère biologique et .6 % avaient une composition autre.
Au total, 1478 enfants (49.2 % de filles) ont participé à la première collecte de données. Dans cette population, 36.7 % étaient des jumeaux monozygotes et 61 % étaient dizygotes. Les enfants ont été vus à cinq reprises à la petite enfance et à quatre reprises durant leur primaire et leur secondaire. À chaque cueillette de données, le consentement des parents et des enfants a été recueilli : 78 % de l’échantillon initial a été conservé jusqu’en secondaire 3. Les caractéristiques des familles ayant participé jusqu’en troisième secondaire ont été comparées à celles des familles qui ont abandonné l’étude. Les résultats indiquent que les familles qui ont continué à participer avaient un revenu plus élevé (t(613)
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1266) = 7.36, p < .01) et que les familles étaient plus nombreuses à être composées des deux parents biologiques à la naissance de l’enfant (χ2 (2, N = 1283) = 17.76, p < .01).
Ce mémoire doctoral utilise majoritairement des données issues d’une visite à la maison réalisée lorsque les jumeaux étaient âgés en moyenne de 14.6 ans (volet secondaire 3), soit entre 2010 et 2012. Au total, 794 adolescents dans 427 familles ont participé à cette collecte de données. Lors de cette visite, deux assistant(e)s de recherche se sont rendus au domicile des jumeaux afin d’administrer des tests et de faire remplir des questionnaires autorévélés aux jumeaux et aux parents. Les pères et les mères des adolescents ont également répondu à des questionnaires sur leurs adolescents. Pour être inclus dans les analyses et diminuer le nombre de données manquantes, les participants devaient avoir des données complètes pour les quatre variables de réussite scolaire (608 données rapportées pour les mères et 425 données rapportées pour les pères). De plus, l’une des mesures utilisées est issue d’une visite à la maison réalisée lorsque les jumeaux étaient en 2e secondaire (réussite scolaire antérieure). Durant celle-ci, les pères, les mères et les adolescents ont répondu à des questionnaires. Bien qu’il s’agisse d’un échantillon génétiquement informatif, son utilisation ici est à titre d’échantillon populationnel sans égard aux questions sur les bases génétiques des phénomènes observés. Cette approche est courante avec des populations de jumeaux (Dale, McMillan, Hayiou-Thomas, & Plomin, 2014). Le fait que les jumeaux proviennent d’une même famille sera toutefois contrôlé statistiquement dans les analyses.
Mesures
Mesures de participation parentale.
La participation dans les devoirs et à l’école de chacun des parents est évaluée par des items de l’Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ) et d’un questionnaire développé par Elkins, McGue et Iacono (1997). Les caractéristiques descriptives de chaque mesure utilisée se retrouvent dans le Tableau 1.
Participation dans les devoirs. L’item retenu pour mesurer la participation du parent dans
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faire ? » et est répondu sur une échelle de type Likert en 7 points. Le score à cet item a ensuite été standardisé en cote Z.
Participation à l’école. Huit items ont été retenus pour mesurer la participation des parents
à l’école de leur adolescent. Pour chacun de ces items, le parent devait indiquer par oui (1) ou non (0) s’il s’est impliqué à l’école de différentes manières dans la dernière année, comme en communiquant avec un professeur ou en se présentant à une réunion. La somme forme le score de participation du parent à l’école. Ce score a ensuite été standardisé en cote Z.
Soutien parental. Le soutien émotionnel apporté à l’adolescent par ses parents est mesuré
par un questionnaire développé dans le cadre de l’ÉJNQ et rempli par l’adolescent. Quatre items mesurant le soutien de chaque parent tel que perçu par l’adolescent (p.ex., « lorsque ça va mal, peux-tu compter sur ta mère/ton père pour te fournir du réconfort? ») sont sur une échelle de type Likert en cinq points. La cohérence interne des items de soutien parental, tel que mesurée par l’alpha de Cronbach, est de .82 pour ceux ciblant le soutien de la mère et de .85 pour ceux du père. Les réponses de l’adolescent ont été regroupées afin d’obtenir une moyenne du soutien perçu pour chaque parent.
Attentes des parents. Les attentes qu’ont les parents eu égard au parcours scolaire de leur
adolescent sont mesurées par un item de l’ELNEJ et de l’étude d’Elkins et ses collaborateurs (Elkins et al., 1997). L’item retenu dans le cadre de ce mémoire doctoral est « Jusqu’où espérez-vous que cet enfant ira dans ses études? » et est répondu sur une échelle de type Likert en cinq points allant de « études primaires » à « université ».
Mesures de réussite scolaire.
La réussite scolaire a été mesurée à la fois à l’aide de tests standardisés en écriture, en lecture et en mathématiques et également avec une évaluation globale de la performance de l’adolescent en 3e secondaire. La même mesure d’évaluation globale de performance
prise en 2e secondaire a également été utilisée pour mesurer la réussite antérieure de l’adolescent.
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Évaluation subjective - Réussite scolaire globale (3e secondaire). La réussite scolaire
globale de l’adolescent est mesurée à l’aide d’une évaluation de la réussite scolaire remplie par le père, la mère et l’adolescent. Chaque parent répondait à la question « selon ce que vous savez, quel degré de réussite a-t-il dans l'ensemble? » et l’adolescent à la question « quel degré de réussite dirais-tu que tu as dans ton travail scolaire? ». Les réponses de chaque répondant ont été recueillies avec une échelle de type Likert allant de 1, « très faible », à 5, « très bon ». Le score de performance globale a été créé en calculant la moyenne de l’évaluation du père, de la mère et de l’adolescent. La corrélation de Spearman entre l’évaluation de l’adolescent et celle de sa mère est de .67 et de .71 avec celle de son père. L’évaluation du père et de la mère sont aussi grandement corrélés, rs = .76, p < .01 ce
qui justifie la création d’un score global.
Évaluation subjective - Réussite antérieure (2e secondaire). La réussite antérieure est
mesurée en secondaire 2 à l’aide de la même question posé à la mère et au père de
l’adolescent pour la réussite globale en 3e secondaire.. Le score de réussite antérieur a été
créé en calculant la moyenne de l’évaluation du père et de la mère, qui étaient grandement corrélés (r = .77). De plus, la réussite en secondaire 2 était grandement corrélée à celle en secondaire 3, r = .72, p < .01.
Mesure standardisée - Expression écrite. Le score total au sous-test d’écriture du Weschler
Individual Achievement Test-II (WIAT-II; Wechsler, 2005) permet d’évaluer le niveau de
performance en expression écrite. Dans le cadre de la cueillette de données à 15 ans, chaque adolescent a complété le sous-test d’expression écrite dans sa langue maternelle, soit le français (n = 649) ou l’anglais (n = 118). La fidélité test-retest pour le sous-test d’expression écrite est bonne (r = .82). Trois correcteurs ont noté les épreuves écrites et une entente inter-juge a été réalisée sur 69 épreuves (Wechsler, 2005). L’entente inter-juge s’avère bonne pour le score total (α = .87).
Mesure standardisée - Lecture de mots. Le score total au sous-test de lecture de mots du
WIAT-II permet d’évaluer le niveau de performance en lecture de l’adolescent. Dans la version du WIAT-II pour francophones du Canada, le coefficient de fidélité test-retest du sous-test de lecture de mots à 15 ans est bon, r = .92 (Wechsler, 2005)
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Mesure standardisée - Mathématiques. Le niveau de performance de l’adolescent en
mathématiques est évalué par une batterie de tests en mathématiques complétée en ligne. Cette batterie a été développée par Kovas et Plomin dans le cadre du Twin Early
Developpement Study puis adaptée et validée pour une utilisation internationale (Boivin et
al., 2012). Cet outil évalue la compréhension des nombres, les processus non-numériques, les calculs et connaissances mathématiques. Il est composé de 77 items administrés en ligne à l’adolescent via un serveur sécurisé. L’adolescent recevait les instructions pour compléter le test en ligne lors de la visite à domicile. Chaque item réussi est coté 1. Le score total est utilisé pour évaluer la performance en mathématiques. La cohérence interne de cet outil, mesurée par un alpha de Cronbach, est de .88 pour la composante compréhension des nombres, de .78 pour la composante processus non-numériques et de .93 pour la composante calculs et connaissances (Kovas, Haworth, Petrill, & Plomin, 2009). La fiabilité de la version en ligne est excellente, comme le démontre une corrélation de .92 avec la version papier de la même batterie (Kovas et al., 2009).
Mesures de niveau socioéconomique
Revenu du ménage. Le revenu du ménage est mesuré par un item rempli via questionnaire
par les parents au début de la collecte de données. Cet item est sur une échelle de type Likert en 11 points allant de « aucun revenu » à « 80 000 et plus ».
Niveau de scolarité. Le niveau de scolarité du père et de la mère, mesuré par une échelle de
type Likert en 11 points allant de « aucune scolarisation » à « 13 ans et plus », a été rempli par les parents via questionnaire lors de la collecte de données initiale.
Analyses statistiques
Dans un premier temps, les statistiques descriptives de l’échantillon, de chaque échelle de participation parentale et des variables de réussite scolaire ont été calculées à l’aide du logiciel Statistical Package for the Social Sciences (IBM SPSS 22).
Afin de répondre à l’objectif 1, qui est de documenter les différences entre les pères et les mères pour les quatre formes de participation parentale, des statistiques descriptives et des tests t pour échantillons dépendants ont été réalisés afin de comparer les moyennes
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des pères et des mères pour la participation dans les devoirs, la participation à l’école, le soutien émotionnel et les attentes académiques.
Afin de répondre à l’objectif 2, qui est de mesurer la direction et la force du lien entre les quatre formes de participation parentale et la réussite scolaire chez les adolescents, des corrélations de Pearson ont d’abord été calculées entre chaque forme de participation parentale des pères et des mères séparément et les différentes mesures de réussite scolaire. Dans le but de comparer les contributions respectives de chaque parent (objectif 2.1), les variables de participation parentale des pères et des mères ont été entrées simultanément dans un modèle d’analyse acheminatoire dans MPlus version 7 (Muthen et Muthen, 2012). Ce modèle incluait les covariances entre les variables prédictrices du père et de la mère pour chaque forme de participation parentale (devoirs, école, soutien, attentes) de même que les covariances entre les quatre variables de réussite scolaire. Les covariables incluaient le revenu du ménage des parents à la naissance de l’enfant, le niveau de scolarité de la mère et celui du père. L’estimateur robuste Full information maximum likelihood (FIML) a été utilisé afin de diminuer les biais liées aux données manquantes (Plourde et al., 2015; Tabachnick & Fidell, 2013; Walters & Espelage, 2018), de même que l’estimateur MLR pour palier au fait que les variables étaient non-normalement distribuées. Nous avons également ajouté la fonction type = complexe au modèle, comme les données étaient nichées dans les familles des jumeaux. Afin de s’assurer de l’ajustement du modèle aux données, Nous avons utilisé le comparative fit index (CFI) et l'erreur quadratique moyenne de l'approximation (RMSEA). Hu et Bentler (1999) ont établi que, pour le CFI, l’ajustement du modèle aux données est acceptable lorsque sa valeur est près de ou plus grande que .95. Pour le RMSEA, une valeur de .05 ou moins représente un bon ajustement aux données (Hu & Bentler, 1999). Afin de répondre à l’objectif 2.2, qui est de vérifier la contribution des quatre formes de participation parentale des pères et des mères à la réussite scolaire lorsque la réussite antérieure est utilisée comme variable contrôle, la réussite en secondaire 2 a été ajoutée comme variable contrôle au modèle d’analyse acheminatoire développé pour l’objectif 2.1. Cela permet notamment d’évaluer si la participation des parents prédit un changement dans la réussite scolaire.
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Finalement, afin de répondre à l’objectif 3, qui est de documenter l’effet modérateur de la réussite antérieure sur le lien entre les quatre formes de participation parentale et la réussite scolaire des adolescents, des analyses de modération, ciblant la réussite en secondaire 2 comme modérateur potentiel, ont d’abord été réalisées avec le logiciel SPSS à l’aide de la macro PROCESS (Hayes, 2013). Ensuite, les effets d’interaction significatifs identifiés dans SPSS, de même que les effets principaux des quatre formes de participation du père et de la mère, de la réussite antérieure et des variables de contrôle ont été entrés dans un modèle d’analyse acheminatoire incluant les quatre indicateurs de réussite scolaire. Comme pour les modèles précédents, le comparative fit index (CFI) et l'erreur quadratique moyenne de l'approximation (RMSEA) ont été utilisés pour s’assurer de l’ajustement du modèle aux données.
La non-indépendance des données, due au fait que les participants sont des jumeaux issus d’une même famille, a été contrôlée pour l’ensemble des modèles d’analyses acheminatoires réalisés dans MPlus en utilisant le numéro de famille des participants comme variable nichée. Toutefois, la non-indépendance des données n’a pas été prise en compte dans les tests de corrélations de moyenne et les corrélations réalisées.
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Chapitre 2 : résultats