Plan d’analyses

La présentation des résultats est organisée en cinq chapitres. Le premier chapitre (i.e., Chapitre 7) se centre sur les statistiques descriptives. Les quatre chapitres suivants (i.e., Chapitre 8 à 11) présentent tour à tour les résultats relatifs aux quatre objectifs de ce travail de recherche ; chaque chapitre reprenant un de ces objectifs.

Ce travail de recherche a conduit à la réalisation de deux cohortes sur les années universitaires 2017-2018 et 2018-2019. Afin de tester la possibilité d’agréger ces cohortes, des analyses comparatives, t de Student pour échantillons indépendants avec calcul de la taille d’effet, des scores moyens obtenus à chaque dimension des différents instruments de mesure de l’étude en T1 ont été réalisés. L’interprétation des tailles d’effet s’est faite au regard des

critères conventionnels de Cohen (1988) où : une taille d’effet très faible est définie par une valeur absolue comprise entre 0.01 et 0.20 ; une taille d’effet faible entre 0.20 et 0.50 ; une taille d’effet modérée entre 0.50 et 0.80 ; et une taille d’effet large entre 0.80 et 1.20. Les

Tableau 21 et Tableau 22 reprennent l’ensemble de ces résultats (voir Annexe 11, p. 276). Les résultats présentent des différences significatives entre les deux cohortes pour 54.83% des dimensions. Toutefois, ces différences présentent des tailles d’effet considérées comme faibles voire très faibles. Les deux cohortes sont majoritairement similaires ce qui nous amène à conclure qu’elles peuvent être agrégées. Les analyses ont donc été conduites sur un échantillon total de 1 142 adultes en émergence primo-entrants en T1, 248 en T2 et 101 en T3.

Méthodologie de recherche

Le Chapitre 7 est dédié aux statistiques descriptives propres à chaque temps de mesure. Il reprend les informations relatives aux moyennes, écarts-types et relations bivariées de l’ensemble des dimensions d’environnement familial (i.e., relation parents-enfant et relations familiales), d’attachement, d’autodétermination (i.e., motivation à la poursuite d’études et satisfaction/frustration des besoins psychologiques de base) et d’ajustement

psychosocial (i.e., bien-être psychologique, estime de soi globale, dépressivité et résultats académiques).

Le Chapitre 8 renvoie aux analyses liées à l’objectif 1, c’est-à-dire aux statistiques visant à dégager et caractériser des profils d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination ainsi que des classes de transition d’habitation chez les étudiants primo-

entrants. Pour cela, des analyses en clusters ont été réalisées en T1 sur les dimensions de l’environnement familial, de l’attachement et de la motivation à la poursuite d’études en

suivant une procédure en deux étapes. La première étape consiste à réaliser une classification hiérarchique ascendante en se basant sur la méthode de Ward et le carré de la distance euclidienne. Dans la seconde étape, les centres de classes obtenus par le biais de la première étape ont été utilisés comme points de départ non aléatoires pour une analyse itérative en k- means. Le nombre final de clusters a été déterminé selon trois critères (e.g., Luyckx et al., 2008) : la littérature existante sur le sujet, la parcimonie et le plus de variances expliquées dans chaque dimension de l’analyse. L’interprétation des clusters a été faite au regard des

critères conventionnels de Cohen (1988) où : un petit effet renvoie à une valeur absolue de 0.20 écart-type de la moyenne ; un effet modéré à 0.50 écart-type ; et un large effet à 0.80 écart-type. Afin de dégager et caractériser des profils d’autodétermination, les clusters de motivation à la poursuite d’études obtenus ont été caractérisés par les scores moyens obtenus aux dimensions de satisfaction/frustration des besoins psychologiques de base en T1. Des

Méthodologie de recherche

analyses de variances multivariées (MANOVA) suivies de tests post-hoc de Tukey ont été réalisés. Enfin, les classes de transition d’habitation ont été effectuées en T1 par le biais des

analyses en classes latentes (LCA). Le choix du nombre de classes a été fait au regard de la littérature et de trois critères statistiques (Nylund, Asparouhov, & Muthén, 2007) : le bayesian information criterion (BIC), le bootstrapped likelihood ratio test (BLRT) et la probabilité postérieure moyenne. Le modèle de classe cohérent avec la littérature présentant le BIC le plus faible, un BLRT significatif comparé à un modèle avec moins de classes et des probabilités postérieures moyennes élevées dans chacune des classes qui le compose a été retenu.

Le Chapitre 9 réfère aux résultats relatifs à l’objectif 2, à savoir : déterminer les relations entre les profils d’environnement familial, d’attachement, d’autodétermination et les classes de transition d’habitation à la rentrée universitaire. Pour rendre compte des relations unissant les profils d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination avec les

classes de transition d’habitation lors de l’entrée à l’université, une série de tests du chi-2 (avec examen des résidus standardisés ajustés dont la valeur absolue est supérieure à 2 afin de déterminer les cellules qui diffèrent de l’hypothèse d’indépendance) a permis d’examiner les relations entre ces profils et ces classes deux à deux (i.e., environnement familial × attachement, environnement familial × autodétermination, environnement familial × transition d’habitation, attachement × autodétermination, attachement × transition d’habitation,

autodétermination × transition d’habitation). Elle a été suivie d’une analyse fréquentielle de configuration (CFrA ; e.g., Schrepp, 2006 ; von Eye, 2002) qui permet d’examiner les relations entre l’ensemble de ces profils et classes (i.e., environnement familial × attachement

× autodétermination × transition d’habitation). Une configuration correspond au croisement entre profils d’environnement familial, d’attachement, d’autodétermination et classes de

Méthodologie de recherche

transition d’habitation. Par exemple, la configuration « 1,2,1,3 » renvoie à un participant

catégorisé dans le cluster 1 d’environnement familial, le cluster 2 d’attachement, le cluster 1 d’autodétermination et la classe 3 de transition d’habitation. La CFrA nous a permis de

déterminer quelle configuration est significativement plus observée (type) ou moins observée (antitype) que la fréquence attendue par le modèle de base de premier ordre. Comme la CFrA implique une suite d’analyses comparatives dans un même jeu de données, le seuil de

significativité doit être protégé (α*). La procédure conservatrice de Bonferonni (α* = 0.05/r, où r est le nombre total de configurations) a été utilisée (e.g., von Eye, Mun, Mair, & von Weber, 2013).

Le Chapitre 10 correspond aux traitements statistiques de l’objectif 3, à savoir : voir l’évolution des profils d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination au

travers de leurs dimensions tout au long de la première année universitaire. Afin de répondre aux hypothèses selon lesquelles les dimensions relatives aux profils d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination obtenus en T1 évoluent au cours du temps, une série de

modèles linéaires mixtes (LMM) a été réalisée. Pour chaque dimension d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination, trois LMM ont été testés en incluant le temps

(i.e., T1, T2, T3) et les profils qui y sont rattachés (i.e., profils d’environnement familial, d’attachement ou de motivation). Le modèle de base (M0) renvoie à un modèle à intercept fixe avec aléas autour de l’intercept, c’est-à-dire qu’il ne prend en compte que les scores des différents profils en T1 pour expliquer l’évolution de la dimension. Le modèle 1 (M1)

correspond à un modèle à intercept et pente fixes avec aléas autour de l’intercept, c’est-à-dire que l’on considère les scores des différents profils en T1 avec une évolution identique de la

dimension au cours du temps. Enfin, le modèle 2 (M2) est un modèle à intercept et pente fixes avec aléas autour de l’intercept et de la pente, c’est-à-dire qu’on prend en compte les scores

Méthodologie de recherche

obtenus par les différents profils en fonction du temps de mesure. L’ajustement de ces

différents modèles a été ensuite testé à l’aide du Likelihood-Ratio test. Le modèle présentant de manière significative le meilleur ajustement a été retenu. Les LMM nous permettent donc de savoir si l’évolution en moyenne d’une dimension est liée à l’appartenance à un profil en

T1 (M0), au temps (M1) ou à l’appartenance à un profil en fonction du temps (M2) ; ce sont des analyses interprofils. La représentation graphique de l’évolution de chaque dimension d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination en fonction du temps et des

profils qui y sont rattachés (i.e., profils d’environnement familial, d’attachement ou de motivation) a ensuite été commentée afin de rendre compte de la stabilité/instabilité de chaque dimension. En complément, des analyses de variances (ANOVA) à mesures répétées ont été réalisées afin de comparer les scores de chaque dimension d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination en fonction du temps et des profils qui y sont rattachés.

Ces analyses complémentaires, intraprofil, nous permettent d’appuyer nos observations graphiques pour chaque profil. Notons que les ANOVA n’ont été conduites et interprétées que pour les échantillons présentant plus de 33 participants (i.e., nombre minimum de participants requis pour obtenir une taille d’effet large ; puissance statistique calculée avec G*Power,

Faul, Erdfelder, Lang, & Buchner, 2007).

Pour finir, le Chapitre 11 est consacré aux résultats de l’objectif 4, à savoir : voir l’évolution de l’adaptation au nouveau contexte que représente l’université en considérant l’ajustement psychosocial au cours de la première année. Dans un premier temps, les relations entre d’une part les dimensions d’environnement familial, d’attachement, d’autodétermination et les classes de transition d’habitation et d’autre part, les dimensions d’ajustement

psychosocial ont été investiguées à chaque temps de mesure. Ainsi, un modèle d’équation structurelle (SEM) pour données continues et catégorielles (e.g., Muthén, 1983 ; Skrondal &

Méthodologie de recherche

Rabe-Hesketh, 2005) impliquant l’ensemble des dimensions de l’étude a été testé sur un même temps en T1 puis en T2 et en T3. Les SEM ont été analysées à partir des critères proposés par Hooper et al. (2008). Afin de réaliser les SEM en T2 et T3, des classes de transition d’habitation ont été conduites pour chacun de ces temps à l’aide des conclusions

mises en évidence lors de T1. Dans un deuxième temps, des MANOVA suivies de tests post- hoc de Tukey ont été menés sur les moyennes des dimensions d’ajustement psychosocial obtenues en T1 afin de déterminer si des différences existent au sein des profils d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination lors de l’entrée à l’université.

Enfin, dans un troisième temps, les hypothèses relatives à l’évolution des dimensions d’ajustement psychosocial au sein des profils d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination ainsi qu’entre les configurations types et antitypes croisant ces différents

profils avec les classes de transition d’habitation (cf. Objectif 3) au cours de la première année universitaire ont été réalisées à l’aide d’une suite de LMM. Pour chaque dimension d’ajustement psychosocial, trois LMM ont été testés en incluant le temps (i.e., T1, T2, T3) et les profils d’environnement familial, d’attachement, d’autodétermination ou les

configurations types et antitypes. Comme précédemment, le modèle de base (M0) renvoie à un modèle à intercept fixe avec aléas autour de l’intercept, c’est-à-dire qu’il ne prend en

compte que les scores des différents profils en T1 pour expliquer l’évolution de la dimension. Le modèle 1 (M1) correspond à un modèle à intercept et pente fixes avec aléas autour de l’intercept, c’est-à-dire que l’on considère les scores des différents profils en T1 avec une

évolution identique de la dimension au cours du temps. Enfin, le modèle 2 (M2) est un modèle à intercept et pente fixes avec aléas autour de l’intercept et de la pente, c’est-à-dire qu’on prend en compte les scores obtenus par les différents profils en fonction du temps de mesure. L’ajustement de ces différents modèles a ensuite été testé par le biais du Likelihood-

Méthodologie de recherche

dimension est liée à l’appartenance à un profil en T1 (M0), au temps (M1) ou à l’appartenance à un profil en fonction du temps (M2) ; ce sont des analyses interprofils. Les représentations graphiques de l’évolution des dimensions d’ajustement psychosocial en

fonction du temps et des configurations ont été décrites afin de rendre compte de la stabilité/instabilité de chaque dimension. Ensuite, comme dans le chapitre précédent, des ANOVA à mesures répétées ont été conduites afin de comparer les scores de chacune des dimensions du bien-être psychologique, de l’estime de soi globale, et de la dépressivité en fonction du temps et des profils d’environnement familial, d’attachement et d’autodétermination. Pour les résultats académiques, des t de Student pour échantillons

appariés ont été réalisés. Ces analyses complémentaires, intraprofil, nous permettent d’affirmer ou d’infirmer nos observations graphiques pour chaque profil. Notons que les

ANOVA et les t de Student n’ont été conduits et interprétés que pour les échantillons présentant plus de 33 participants (i.e., nombre minimum de participants requis pour obtenir une taille d’effet large ; puissance statistique calculée avec G*Power, Faul et al., 2007).

Statistiques descriptives