Twenty Statements Test (Kuhn & McPartland, 1957)
Afin de vérifier l’efficacité de la manipulation de la saillance de la construction de soi, nous avons demandé aux participantes de se décrire sur une vingtaine de lignes en utilisant à chaque fois un mot ou une phrase différente. Nous avons choisi d’analyser les productions des participantes en utilisant la distinction suivante : (1) les caractéristiques et traits ne faisant aucune référence aux autres (e.g., « J’ai 18 ans », « J’aime lire », « Je suis intelligente », etc.) ; et (2) les caractéristiques sociales faisant implicitement ou explicitement référence aux autres, ainsi qu’à leurs groupes d’appartenance (e.g., « Je suis Française », « Je suis une femme », « Je suis sociable », etc.).
Nous nous attendions à ce que l’activation du soi interdépendant mène les participantes à utiliser significativement plus de caractéristiques sociales pour se décrire que l’activation du soi indépendant. Pour tester cette attente, nous avons réalisé une ANOVA 2 (Soi activé : soi indépendant vs. interdépendant) X 2 (Type de description : traits vs. caractéristiques sociales) sur ces résultats, avec la première variable en inter-sujets et la deuxième en intra-sujet. Cette analyse révèle un effet principal significatif du type de description, F (1, 58) = 397.92, p < .001, (ή²p = .87). Ainsi, toutes les participantes utilisent significativement plus de traits pour se décrire (M = 9.78, ET = 3.76) que de caractéristiques sociales (M = 4.80, ET = 2.52). Contrairement à nos attentes, cette analyse ne révèle pas d’effet principal du soi activé ni d’interaction significative, Fs < 1, (ή²ps < .01), ns.
56
En raison d’attentes que nous avions a priori, nous avons réalisé des comparaisons (tests t) sur le nombre de traits et de caractéristiques sociales utilisées pour se décrire, entre les participantes pour lesquelles nous avons activé le soi indépendant (IND) et celles pour lesquelles nous avons activé le soi interdépendant (INT). Nos résultats indiquent que dans cette étude, les participantes INT7 utilisent plus de caractéristiques sociales pour se décrire (M = 4.88,
ET = 2.24) que les participantes IND (M = 4.71, ET = 2.84). Ce résultat va dans le sens de nos attentes mais n’est pas significatif, t < 1, ns. En ce qui concerne les traits personnels, nos analyses révèlent que les participantes INT (M = 10.09, ET = 3.95) utilisent plus de traits pour se décrire que les participants IND (M = 9.43, ET = 3.58), mais cette différence n’est pas significative non plus, t < 1, ns.
Malgré l’absence de résultats, nous avons choisi de conserver la distinction entre le soi indépendant et le soi interdépendant car ce résultat peut s’expliquer par des biais liés à la méthode utilisée. Soit notre méthode de codage n’est pas assez sensible, soit l’utilisation du TST n’est pas une méthode appropriée. Par ailleurs, nous trouvons dans la littérature des exemples d’études ayant manipulé la saillance de la construction de soi et ayant préservé la distinction entre soi indépendant et soi interdépendant sans avoir, au préalable, fait de contrôle de manipulation (e.g., Kühnen & Hannover, 2000 ; Kühnen et al., 2001).
Admiration du personnage principal
A la question « Admirez-vous Sostoras ? », la grande majorité des participantes répondent « Non » (71% des participantes IND et 63% des participantes INT). Nos analyses8 ne révèlent
7 Pour alléger le texte, nous désignerons par IND les participantes pour lesquelles nous avons activé le soi
indépendant, et par INT les participantes pour lesquelles nous avons activé le soi interdépendant.
57
aucun effet de l’admiration sur le nombre de traits ou de caractéristiques sociales utilisées pour se décrire : Fs < 1.81, ps > .17, ns.
Estimation de l’influence de la saillance de la construction de soi
Dans la suite de l’analyse des résultats, nous avons réalisé pour chacune des mesures une ANOVA 3 (Soi activé : soi indépendant, soi interdépendant, contrôle) X 2 (Type de consigne : diagnostique vs. non-diagnostique) et une série de contrastes orthogonaux deux à deux, représentés dans le tableau suivant :
Tableau 1. Codes des contrastes orthogonaux utilisés dans l'Etude 1.
Contrastes planifiés
Diagnostique Non-Diagnostique
Indépendant Interdépendant Contrôle Indépendant Interdépendant Contrôle
C1 -1 -1 2 0 0 0
C2 0 0 0 -1 -1 2
C3 1 -1 0 0 0 0
C4 0 0 0 1 -1 0
C5 -1 -1 -1 1 1 1
Note : Ces contrastes nous permettent de comparer les participantes de la condition contrôle avec les participantes IND et INT dans la condition diagnostique (C1) et non-diagnostique (C2) ; Les différences entre les participantes IND et les participantes INT dans la condition diagnostique (C3) et non-diagnostique (C4) ; Et enfin, de tester l’effet principal de la condition expérimentale (C5).
58 2. Performance au Test de Mathématiques
Pour chacune des participantes, nous avons estimé la performance au test de mathématiques en calculant deux scores. Le premier score correspond à la somme des bonnes réponses (sur 10) obtenues au Test de Mathématiques (Mgénérale = 3.72, ET = 1.51), le second
correspond au score de précision (i.e., nombre de bonnes réponses divisé par le nombre de questions tentées ; Mgénérale = 0.40, ET = 0.15). Ce score varie entre 0 et 1 et peut être interprété
comme un pourcentage de bonnes réponses. Nous avons choisi d’analyser ces deux scores car ils sont complémentaires.
L’ANOVA réalisée sur la somme des bonnes réponses ne révèle aucun effet principal significatif du type de consigne ni d’effet principal du soi activé et pas d’interaction significative, Fs < 1, (ή²p = .01), ns9. De même, nos analyses de contrastes ne révèlent aucune différence
significative, βs < .14, ts < .88, ps > .38, ns. L’hypothèse de l’effet classique de menace du stéréotype n’est donc pas vérifiée dans cette étude (cf. Figure 1, p. 59).
Afin d’identifier les causes de cette absence de résultats, nous avons réalisé une analyse de régressions10 sur le nombre de bonnes réponses. Cette analyse révèle un lien significatif avec
le niveau d’études : β = .20, t (87) = 1.94, p = .05 et avec la note obtenue au baccalauréat à l’épreuve de mathématiques: β = .23, t (87) = 2.20, p = .0311. Ainsi, plus les participantes sont
avancées dans leurs études, plus leur performance est élevée. Et plus leur note à l’épreuve de mathématiques au baccalauréat est élevée, plus leur performance est élevée.
Nous avons donc réalisé une analyse de covariance (ANCOVA) 3 (Soi activé : soi indépendant, soi interdépendant, contrôle) X 2 (Type de consigne : diagnostique vs. non-
9 Les résultats sont les mêmes sur le score de précision, Fs < 1.05, ps > .35, ή²ps < .02, ns.
10 Variable dépendante = nombre de bonnes réponses ; Variables indépendantes = type de consigne, soi activé,
niveau d’études et note en mathématiques au bac.
11 Idem sur le score de précision, liens significatifs avec le niveau d’études : β = .28, t(87) = 2.77, p = .01, et la note
59
diagnostique), en contrôlant les variables « note à l’épreuve de mathématiques au baccalauréat » et « niveau d’études ». Cette analyse nous permet d’examiner les effets du soi activé et du type de consigne sur la performance, tout en contrôlant les effets de la note au bac et du niveau d’études. Les résultats de cette analyse ne révèlent pas d’effet principal du soi activé ni du type de consigne, et pas d’interaction significative Fs < 1, ns. De manière consistance avec les analyses précédentes, cette analyse révèle un effet principal du niveau d’études : F (1, 81) = 4.11, p = .046 (ή²p = .05) et un effet principal de la note au bac : F (1, 81) = 5.27, p = .024 (ή²p = .06).
Figure 1. Performance mathématiques en fonction du soi activé et du type de consigne (Etude 1).