Objectif spécifique 1 : Homogénéisation ?

Le premier objectif spécifique du projet de recherche consiste à observer si les groupes à différents stades d’avancement dans la formation policière ont des attitudes générales et spécifiques distinctes et de déterminer si celles-ci sont plus homogènes chez ceux ayant passé plus de temps en formation policière. Les analyses associées à cet objectif sont basées sur le groupe traitement seulement: l’échantillon des étudiants en formation policière (n= 1 494). L’atteinte de cet objectif passe par quatre grandes étapes ayant chacune une visée opérationnelle précise. Ces étapes sont listées dans le tableau 3, à la page suivante.

Tableau 3: Schéma de la stratégie d’analyse pour atteindre l’objectif spécifique 1

Étape 1.1 Étape 1.2 Étape 1.3 Étape 1.4

Vi sé e op ér at io n n el le Analyser la représentation visuelle des scores moyens d’attitudes pour chaque stade d’avancement

Comparer des scores d’attitudes entre les groupes aux 4 stades d’avancement dans la

formation policière

Étudier l’ampleur des variations des scores d’attitudes

entre les répondants pour

chaque stade d’avancement

Observer l’effet des facteurs sociodémographiques et expérientiels sur le score d’attitude à chaque stade d’avancement dans la formation

policière An al ys es m ob ilis ée s Analyses univariées : Graphiques linéaires avec intervalles de confiance à 95% Analyses bivariées : Analyses de variances simples (One-way ANOVA) et tests post-

hoc)

Analyses multivariées : Régressions linéaires multiples incluant les

facteurs sociodémographiques et expérientiels Analyses univariées: Coefficients de variation correspondant à l’écart-type standardisé par la moyenne Analyses multivariées : Régressions linéaires multiples

incluant des profils de répondants constitués à partir de

l’interaction entre chaque facteur sociodémographique et

expérientiel, et le stade d’avancement dans la formation

policière.

À l’étape 1.1, il s’agit tout simplement de constater les variations du score moyen d’attitudes à chaque stade d’avancement dans la formation policière à l’aide de graphiques linéaires. L’étape 1.2 vise à déterminer si les différences remarquées à l’étape précédente sont statistiquement significatives ; en d’autres mots, quels groupes (Policier_1, Policier_2, Policier_3, Policier_ENPQ) se distinguent statistiquement entre eux quant à leurs scores moyens d’attitudes ? Pour ce faire, des analyses bivariées de One-way ANOVA à quatre groupes ont été effectuées. Celles-ci sont basées sur deux postulats : 1) normalité de la distribution des scores d’attitudes pour chaque groupe, et 2) l’homogénéité de la variance des distributions de scores d’attitudes entre chaque groupe. La normalité des distributions est démontrée à l’annexe 6. En ce qui concerne le postulat d’homogénéité des variances, le test de Levene a indiqué des différences non-significatives pour les variances des scores d’attitudes générales (Levene= 2 235 p < 0,1) et statistiquement significatives (Levene= 7 175 p < 0,001) pour les variances des attitudes spécifiques. Field (2005) indique par contre que ce test est très sensible à la taille d’échantillon et que, par conséquent, il vaut mieux se fier aux rapports de variances entre le groupe ayant la plus grande variance et le celui ayant la plus petite. Si ce rapport est inférieur à

2, le postulat d’homogénéité des variances est respecté. Pour les scores d’attitudes générales, le groupe ayant la plus grande variance était celui des Policiers_3 (0,369) et le groupe ayant la plus petite variance était celui Policiers_ENPQ (0,280). Le rapport 1,318 entre ces deux variances indique donc un respect du postulat d’homogénéité des variances. Pour les scores d’attitudes spécifiques, le résultat du rapport entre les variances de Policiers_2 (3,243) et de Policiers_ENPQ (2,017) est aussi inférieur à 2. Les postulats étant respectés, le test paramétrique de One-Way ANOVA peut être mis à contribution dans la stratégie d’analyse de cette thèse. La signification, le sens et la force des relations bivariées sont rapportés. Trois tests post-hoc ont été sélectionnés pour déterminer le sens des relations — le Hochberg’s GT2, le Gabriel et le Games-Howell — en raison du fait qu’ils ont été spécifiquement conçus pour prendre en compte des groupes ayant différentes tailles d’échantillon (Field, 2005).

L’étape 1.2 est bonifiée à l’aide d’une analyse multivariée de régression linéaire multiple pour variables dépendantes continues. Celle-ci vise à confirmer les résultats des analyses de One-way ANOVA précédentes en y ajoutant des variables contrôles, soit les facteurs sociodémographiques et expérientiels décrits à la section précédente. Ces analyses ont été effectuées grâce à la transformation de la variable « stade d’avancement » en quatre variables discrètes indiquant si oui ou non chaque répondant fait partie du groupe Policiers_1, du groupe Policiers_2, du groupe Policiers_3 et du groupe Policiers_ENPQ.

L’étape d’analyse suivante (1.3) propose de générer un coefficient de variation pour chaque groupe de futurs policiers en formation (Policiers_1, Policiers_2, Policiers_3, Policiers_ENPQ). Ce coefficient de variation (CV) – qui constitue un rapport entre l’écart-type et la moyenne (CV= écart-type/|moyenne|) – permet de constater la variation des scores d’attitudes autour de la moyenne. De ce fait, celui-ci permet d’observer l’existence ou non d’un processus d’homogénéisation au cours de la formation policière : les attitudes des groupes ayant un CV plus faible seront considérées plus homogènes. Il sera indicatif d’un processus d’homogénéisation sous-jacent à la formation policière s’il s’avère que les groupes plus avancés dans la formation policière ont un CV plus faible. Les statistiques descriptives du tableau 2, aux pages 130 à 132, indiquent des écarts-types d’attitudes générales et spécifiques plus faibles pour le groupe plus avancé dans la formation policière (Policiers_ENPQ) ; toutefois, pour obtenir un

portrait plus fidèle, il importe de standardiser cet écart-type par la moyenne d’attitudes de chaque groupe. Les CV de chaque groupe ont été comparés par des tests de moyennes paramétriques (One-Way ANOVA) de l’écart du score de chaque participant à la moyenne du groupe.

L’étape d’analyse 1.4 est celle permettant de tirer des conclusions plus approfondies quant à l’homogénéisation des attitudes au cours de la formation policière. Concrètement, il s’agit d’observer si l’effet des facteurs sociodémographiques et expérientiels (variables indépendantes) sur les scores d’attitudes (variables dépendantes) diffère par stade d’avancement dans la formation policière. Par exemple, cette analyse est basée sur le présupposé que si l’effet du sexe sur l’attitude générale face à la légitimité de la police diminue au cours de la formation policière, un processus d’homogénéisation estompant l’effet discriminant du sexe sur le score d’attitude semble à l’œuvre. Les trois cas de figure possibles sont illustrés au tableau 4, ci- dessous (exemple fictif):

Tableau 4: Schématisation fictive des trois cas de figure possibles pour l’analyse d’homogénéisation des attitudes au cours de la formation policière- scores moyens d’attitudes par sexe

Cas de figure #1 Cas de figure #2 Cas de figure #3

= hommes = femmes

Les deux courbes de chacun des graphiques du tableau 4 représentent les scores moyens d’attitudes par sexe : la ligne pleine pour les hommes et la ligne pointillée pour les femmes (l’idée est la même pour toutes les variables sociodémographiques et expérientielles, qui sont dichotomiques). Si l’effet d’une variable sociodémographique/expérientielle sur le score

Aucune homognéisation ni

d’attitudes reste constant pour les quatre groupes représentant les différents stades d’avancement dans la formation policière, les deux courbes sont parallèles et il n’y a donc aucun effet d’homogénéisation ni d’hétérogénéisation (cas de figure #1). Si l’effet de la variable sociodémographique/expérientielle sur le score d’attitude devient semblable pour les deux groupes (représenté par le fait que les deux courbes se rapprochent), il y a homogénéisation (cas de figure #2). Si l’effet de la variable sociodémographique/expérientielle sur le score d’attitude devient différent pour les deux groupes, les deux courbes s’éloignent et il y a donc hétérogénéisation (cas de figure #3). Pour observer l’effet de chaque facteur sociodémographique et expérientiel sur le score d’attitude, des régressions linéaires75 incluant des profils de répondants constitués à partir de l’interaction entre le stade d’avancement dans la formation policière et les facteurs sociodémographiques et expérientiels ont été effectuées. Comme toutes les variables incluses dans les régressions sont dichotomiques, les beta n’ont aucune valeur ajoutée. Dès lors, les coefficients b sont rapportés. Le respect du postulat de normalité des distributions a déjà été démontré ; ceux de multicolinéarité et d’homoscédasticité sont présentés en annexe.

Pour l’atteinte du premier objectif spécifique, l’homogénéisation est analysée séparément pour les attitudes générales face à la légitimité de la police et les attitudes spécifiques face à l’emploi de la force par la police. Les mêmes étapes décrites dans les paragraphes précédents sont donc répétées pour ces deux dimensions du concept de légitimité de la police.