Structure factorielle HiPIC : enfants tout-venant final et HPI a

Tout d’abord, nos résultats ont montré une structure en cinq (sous-échantillon d’enfant tout-venant final) et en sept composantes (sous-échantillon d’enfants HPI a posteriori), ces résultats ne corroborant que partiellement notre hypothèse, selon laquelle une lecture en cinq composantes du modèle FFM, obtenue à partir d’un échantillon tout-venant pourrait être généralisée à des enfants HPI.

Comme nous l’avions précédemment évoqué, le modèle FFM a été développé sur la base de corrélations entre différents adjectifs pouvant décrire la personnalité

(approche lexicale) et, dont la recherche empirique a permis de mettre en évidence cinq facteurs. Bien que différentes procédures soient utilisées dans la recherche empirique (par ex. analyses factorielles exploratoires et confirmatoires), Goldberg (1990) a montré que parmi ces différentes procédures, des facteurs identiques étaient relevés, ramenant régulièrement les traits de personnalité à cinq facteurs (Stabilité émotionnelle, Extraversion, Imagination, Bienveillance, Conscience) et, de même que Peabody et Goldberg (1989) l’avait évoqué, les réponses auto-rapportées (auto-évaluation) ou effectuées par des personnes proches (hétéro-(auto-évaluation), une structure interne en cinq facteurs peu être dégagée. Néanmoins, une question récurrente est constamment rapportée, à savoir l’interprétation de ces facteurs. A ce sujet, DeYoung, Quilty, Peterson et Gray (2014) ont évoqué que l’une des difficultés inhérentes aux analyses factorielles serait l’étiquetage des différents facteurs retenus, aucune étiquette n’étant parfaite.

Bien que concernant le sous-échantillon d’enfants tout-venant final, nos résultats sur le nombre de composantes corroboraient avec les études publiées par Mervielde et al. (1995) et Rossier et al. (2007), nos résultats concernant le sous-échantillon d’enfants HPI a posteriori ne corroboraient pas avec l’étude de Parker et Stumpf (1998). Au-delà du nombre de composantes, la répartition des différentes facettes au sein des cinq composantes obtenues par le sous-échantillon d’enfants tout-venant final est différente. En effet, toutes les facettes se sont réparties indifféremment, seules Concentration, Persévérance, Soin/Ordre et Motivation composant la dimension Conscience ont été regroupées ensemble, bien qu’elles soient également associées à la facette Intellect de la dimension Imagination. Cette configuration étant quasiment identique pour le sous-échantillon d’enfants HPI a posteriori, ces dernières se regroupant avec la facette Obéissance de la dimension Bienveillance. Dès lors, chez le sous-échantillon d’enfants tout-venant final, les cinq

composantes suivantes ont été regroupées sous: Bienveillance-Extraversion, Bienveillance-Stabilité émotionnelle- Extraversion, Conscience-Imagination, Stabilité émotionnelle-Extraversion-Bienveillance et Imagination-Extraversion. Chez le sous-échantillon d’enfants HPI a posteriori, les sept composantes suivantes ont été regroupées sous: Bienveillance-Extraversion, Bienveillance-Conscience, Stabilité Extraversion, Bienveillance-Imagination, Stabilité émotionnelle-Extraversion, émotionnelle-Extraversion, Imagination. Ce regroupement n’étant, à notre connaissance, pas retrouvé dans la littérature, même si l’étude de Mervielde et al.

(1995) a montré des différences d’étiquetages, aucune ne correspond à ce que nous avons trouvé.

Comme l’évoquaient MacCallum, Widaman, Zhang et Hong (1999) ces résultats pourraient s’expliquer par la taille des échantillons retenu, de petits échantillons pouvant conduire à des conclusions erronées. Ce biais aurait limité nos résultats générant des structures de composantes ne pouvant être répliquées. Pour rappel, la taille de notre sous-échantillon d’enfants tout-venant final était composé de 125 enfants, alors que l’étude de Rossier et al. (2007) comprenait 552 enfants et l’étude de Mervielde et al. (1995) comprenait plus de 1'500 enfants. Cette problématique liée à la taille de l’échantillon s’appliquant également au sous-échantillon d’enfants HPI a posteriori, puisque l’étude de Parker et Stumpf (1998) comprenait 870 élèves HPI vs 55 enfants HPI a posteriori.

De plus, et comme nous l’avons évoqué, l’évaluation de la personnalité de l’enfant (et de l’adolescent) est essentiellement effectuée par le biais des parents (ou enseignants), les descriptions parentales correspondant aux descriptions auto-rapportées. Néanmoins, nous pouvons évoquer que la structure interne observée à travers nos deux sous-échantillons ait pu être influencée par le biais d’acquiescement

de la part des parents. Bien qu’il soit montré que les adultes ayant fait le plus d’études auraient moins tendance à répondre par l’acquiescement que leurs pairs ayant fait peu d’études, il serait possible ce biais ait pu influencer nos résultats. Rappelons que nous avons une surreprésentation d’enfants dont les parents proviennent de professions intellectuelles et scientifiques. Pour répondre à cette question, l’étude de Rammstedt et Farmer (2013) a montré que, non seulement les adultes ayant fait plus d’études ont moins montré de biais d’acquiescement que les autres groupes d’adultes, mais lorsque l’acquiescement est contrôlé, une structure en cinq facteurs a pu être dégagée alors qu’à l’inverse, cette structure n’était pas retrouvée. Dès lors, ces résultats ne nous permettent pas de mieux comprendre les raisons pour lesquelles nos résultats ne concordaient pas avec ceux retrouvés dans d’autres études, et nous permettent d’avancer la limite de cette étude.

En psychologie différentielle, la validité de construit concerne la question de la structure interne d’un outil psychologique. Plus spécifiquement, il s’agit de s’assurer que cette dernière est conforme au(x) construit(s) qu’il est censé mesurer.

Etablie en s’appuyant sur les corrélations entre les items, et afin de s’assurer de la relation entre les items du test, des analyses de données (par ex. ACP) sont ensuite effectuées. Dans cette perspective, il est question d’une propriété d’interprétation des différences interindividuelles aux scores du test. Néanmoins, lorsque la taille de l’échantillon est trop petite, la puissance statistique peut être affaiblie et affecter les résultats de l’étude, mais si un regroupement de données est effectué, cette dernière est augmentée, permettant d’obtenir une estimation plus sûre (e.g., Tabachnick &

Fidell, 2007). Dès lors, ces observations indiquent la limite de notre étude. En effet, la taille de nos sous-échantillons était trop limitée pour pouvoir généraliser nos résultats obtenus et ce, même si la taille de notre échantillon d’enfants tout-venant final serait « acceptable ». De plus, même si l’ACP constitue une première étape dans

la réduction des variables en un nombre plus petit de composantes, elle suppose une solution où les composantes sont indépendantes (orthogonales) entre elles, maximisant la matrice de corrélations et induisant nécessairement une solution factorielle (e.g., Tabachnick & Fidell, 2007). En conséquence, des recherches ultérieures utilisant un nombre plus important de sujets et complétées par d’autres méthodes d’analyses (par ex. analyses factorielles confirmatoires) seraient nécessaires afin d’apporter des informations supplémentaires sur le nombre et la nature des composantes des domaines cognitif et conatif.

CONCLUSION

Les procédures d’identification du HPI se basent essentiellement sur le score global obtenu à un test d’intelligence, avec un seuil minimum de 130 comme seul critère d’identification. Bien que ce dernier soit majoritairement utilisé dans la recherche empirique et la pratique clinique, il n’existe pas de réel consensus quant à son application. Or, l’importance de ce score semble contre-indiquée. Justifié par le constat que les résultats sur les scores globaux (QIT, IFC) obtenus par les échantillons d’enfants HPI mentionnés dans les manuels techniques sont inférieurs à 130, le seuil de ≥120 est suggéré. De plus, le nombre et la combinaison des sous-tests entrant dans leurs compositions montrent des disparités importantes, mettant à mal une identification parcimonieuse du HPI. Même si l’indicateur d’un HPI reste le score global, une prise de décision impliquant l’aspect multidimensionnel des aptitudes cognitives est utilisée à des fins d’identification. Dès lors, l’analyse de leurs forces et de leurs faiblesses évoquées dans la littérature montre que les enfants HPI présentent un profil cognitif spécifique. Leurs performances verbales (Gc), de raisonnement (Gf) ou encore visuospatiales (Gv) étant plus élevées que celles en mémoire à court terme (Gsm) et en mémorisation à long terme et récupération (Glr). Par ailleurs, bien que les filles et les garçons ne diffèrent pas sur le score global, des différences entre les sexes sont mises en évidence. Les filles HPI se distinguant dans le domaine verbal, les garçons dans le domaine visuospatial. Enfin, si le modèle CHC représente aujourd’hui le modèle le plus utilisé pour la révision de nombreux tests d’intelligence, il subit de nombreuses controverses. En effet, certaines recherches mettent en avant des différences structurelles entre les tests d’intelligence (par ex. WISC-V). Néanmoins, en ce qui concerne le KABC-II, une structure en cinq facteurs est montrée, bien que certains sous-tests ne soient pas regroupés au sein de leur indice respectif. Or, ces études sont effectuées auprès d’échantillons d’enfants tout-venant et aucune, à notre connaissance, ne s’est portée sur un échantillon d’enfants HPI.