Stratégie d’analyse

Afin de répondre à nos hypothèses de recherche, nous allons effectuer 2 grands modèles de régressions multiniveaux ainsi qu’un modèle de cheminement de causalité modérée.

Dans un premier temps, les hypothèses 1 et 4 seront testées dans le cadre de l’article 1 (chapitre 4). Le premier article examinera l’impact des variables du travail, de la personnalité et des variables contrôles sur les variations de la sécrétion de cortisol salivaire. Nous regarderons aussi l’impact modérateur des traits de personnalité lors de ce premier article. En fait, il s’agit ici d’obtenir la contribution spécifique de ces variables sur la sécrétion de cortisol salivaire et la contribution modératrice des traits de personnalité. Avec les modèles multiniveaux, nous pourrons considérer l’ensemble des données et estimer les variations des concentrations de cortisol salivaire à chaque niveau de la structure hiérarchique des données. Les concentrations de cortisol salivaire au réveil serviront de catégorie de référence, et le modèle inclura 4 variables dichotomiques mesurant les concentrations de cortisol salivaire 30 minutes après le réveil, à 14h00, à 16h00 et au coucher. Ensuite, il y aura deux variables dichotomiques qui indexeront les concentrations de cortisol salivaire au jour de travail 1 et au jour de travail 2 en comparaison

au jour de repos. La stratégie d’analyse consiste à entrer, dans un modèle de composition de la variance de la sécrétion du cortisol salivaire, les variables du travail afin d’évaluer leurs effets bruts, soit les effets non ajustés pour les autres variables. L’effet principal du modèle sera d’abord estimé, suivi d’une série de tests d’interaction des variables indépendantes et des mesures de sécrétion de cortisol salivaire à chaque temps à l’intérieur d’un jour et entre les jours. D’abord, nous allons introduire les variables contrôles dans le modèle d’analyse afin de voir leur impact sur la sécrétion de cortisol salivaire. Ensuite nous allons introduire par bloc, les variables du travail et les variables de la personnalité afin de voir si elles peuvent influencer indépendamment la sécrétion de cortisol salivaire. Par la suite, nous allons introduire à ce modèle les variables d’interactions préalablement créées afin de vérifier les effets modérateurs des traits de personnalité une à une. Une correction Bonferroni sera appliquée sur ces modèles et le seuil de signification des interactions devra être égal ou supérieur à une valeur p<0,005. Finalement, nous allons introduire dans un modèle final les variables d’interaction préalablement significatives afin de déterminer lesquelles jouent un rôle modérateur sur la relation entre le travail et la sécrétion de cortisol salivaire. Il est à noter que nous allons effectuer cette opération de manière séparée pour les traits de personnalité spécifiques et les traits de personnalité généraux. Ainsi, nous allons répliquer cette stratégie d’analyse deux fois, une première fois avec les traits de personnalité spécifiques et une deuxième fois avec les traits de personnalité généraux.

La modération implique que la relation causale entre deux variables change en fonction de la variable modératrice (Baron et Kenny, 1986). Ces variables d’interaction comprendront chacune des huit conditions de l’organisation du travail associées à un trait de personnalité particulier, c’est-à-dire qu’une variable comprend l’association entre une condition de l’organisation du travail et un trait de personnalité. Étant donné qu’il y a sept traits de personnalité et neuf conditions de l’organisation du travail, 63 variables d’interaction seront créées. Nous devrons vérifier l’effet de chacune de ces variables d’interaction de manière individuelle. Ensuite, l’analyse portera sur l’ensemble des variables d’interaction qui seront significatives. Une correction Bonferroni sera appliquée sur ces modèles et le seuil de signification des interactions devra être égal ou supérieur à une valeur p<0,005. Cette dernière phase sera celle qui permettra la détermination des variables de la personnalité qui jouent un

rôle modérateur. Ainsi, nous serons en mesure de préciser les conditions de travail dont les effets sur la sécrétion de cortisol salivaire sont modérés par les traits de personnalité. Également, nos analyses nous permettront de déterminer de quelle façon les traits de personnalité interagissent sur ses relations, soit en diminuant ou en augmentant l’effet des différentes conditions de l’organisation du travail sur l’épuisement professionnel. Les analyses statistiques seront ajustées pour l’ensemble des variables contrôles présentées lors de notre modèle d’analyse au chapitre précédent ainsi que la saison de l’échantillon, la consommation de tabac, la consommation d’alcool, l’utilisation de médicaments psychotropes, les problèmes de santé physique ainsi que l’indice de masse corporelle. Notons que le choix de ces variables contrôles supplémentaires pour les analyses sur le cortisol se base sur des études précédentes qui ont démontré les effets confondants de ces variables sur les niveaux de sécrétion de cortisol salivaire diurnal (Badrick et al., 2008; Bjorntorp et Rosmond, 2000; Granger et al., 2009; Hansen et al., 2010; Kudielka et Kirschbaum, 2003; Larsson et al., 2009; Perrson et al., 2008; Steptoe et Ussher, 2006; Can Cauter et al., 1996).

Dans un deuxième temps, la deuxième hypothèse sera testée dans le cadre de l’article 2 (chapitre 5). Cet article vérifiera essentiellement l’impact des conditions de l’organisation du travail, de la personnalité et des variables contrôles sur le risque d’épuisement professionnel. Plus précisément, les modèles de régression multiniveaux seront employés afin d’analyser le niveau d’épuisement professionnel chez les travailleurs nichés dans leurs établissements. Ce qui signifie que nous regarderons d’abord les variations du niveau d’épuisement professionnel entre les travailleurs et ensuite les variations au niveau 2, soit entre les établissements. Afin d’y arriver, nous ferons entrer dans un modèle de composition de variance de l’épuisement professionnel les variables contrôles afin d’évaluer leurs effets bruts, soit les effets non ajustés pour les autres variables. Des modèles seront estimés séparément pour l’épuisement émotionnel, le cynisme et l’efficacité professionnelle. La stratégie d’analyse consistera à entrer, dans un modèle de composition de la variance, les variables du travail, de la personnalité et contrôles afin d’estimer leurs effets principaux, et ce, pour chacune des trois dimensions de l’épuisement professionnel. Ensuite, il s’agira d’introduire les variables d’interactions par bloc de neuf, soit chacune des interactions associée à un trait de personnalité particulier. Une correction

Bonferroni sera appliquée sur ces modèles et le seuil de signification des interactions devra être égal ou supérieur à une valeur p<0,005.

Dans un troisième temps, les hypothèses 3 et 5 feront l’objet de l’article 3 (chapitre 6). Premièrement, dans cet article, il sera question de vérifier si la sécrétion de cortisol salivaire médiatise la relation entre le travail et l’épuisement professionnel. Dans ce cas-ci, nous voulons vérifier si la sécrétion de cortisol salivaire joue un rôle médiateur et donc voir si les variables du travail peuvent influencer l’épuisement professionnel en passant par la sécrétion de cortisol salivaire. À ce stade-ci, une seule mesure synthèse de la sécrétion du cortisol salivaire sera utilisée afin de permettre les analyses statistiques conjointes avec l’épuisement professionnel qui est mesuré à un seul moment dans le temps. Ainsi, l’aire sous la courbe servira à mesurer les variations de sécrétion de cortisol salivaire. L’objectif sera de vérifier un modèle postulant des effets de médiation modérée par la personnalité. L’effet de médiation modérée est unifié sous la rubrique des effets indirects conditionnels, ce qui signifie que l’effet d’intérêt est un effet indirect (médiation) qui peut potentiellement être conditionné par les valeurs d’un ou plusieurs modérateurs (Hayes, 2013; Preacher et al., 2007). La façon de modéliser le processus d’effet indirect conditionnel a été tirée de Preacher et al. (2007). La stratégie d’analyse consistera à estimer, premièrement, un modèle comprenant les variables du travail, de la personnalité et contrôles afin d’estimer leurs effets principaux sur l’épuisement émotionnel ainsi que l’aire sous la courbe du cortisol. Ensuite, nous vérifierons si les variables du travail significatives avec le cortisol lors du modèle de base sont significatives de manière indirecte, soit en passant par le cortisol pour influencer l’épuisement émotionnel. Finalement, nous vérifierons si les traits de personnalité jouent un rôle modérateur dans cette séquence. Dans un premier temps, il s’agira d’introduire une à une les interactions entre les variables du travail et les traits de personnalité. Compte tenu du nombre d’interactions à évaluer séparément, une correction de Bonferroni sera appliquée sur les interactions estimées et le seuil de signification devait être p<0,005. Les variables d’interactions significatives seront reprises ensemble dans un modèle final afin de déterminer les variables d’interactions significatives.