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Les influences à niveaux multiples qui s'exercent sur le comportement des enfants canadiens - Mai 2001
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2.3 Résultats
La présente section examine les questions de recherche mentionnées plus tôt en intégrant aux modèles certaines définitions de rechange des effets du voisinage et de la famille. Les résultats sont présentés selon le genre d'agression qui est évalué. Nous testons d'abord les modèles linéaires hiérarchiques à deux et à trois niveaux à partir de l'échantillon national. Le type de secteur de dénombrement sert de mesure du voisinage, mesure qui n'a pas été prise en considération jusqu'à maintenant dans l'étude de l'agression. Ces résultats sont ensuite comparés à des analyses d'un ensemble comprenant beaucoup de familles de mêmes grappes dans 96 secteurs de recensement. Les mesures du voisinage au niveau des secteurs de recensement et les perceptions de la PCM au sujet de l'environnement du voisinage dans la mesure où elles s'écartent des moyennes sont intégrées aux analyses des sous-échantillons comprenant beaucoup d'unités de mêmes grappes.
Les corrélations à deux variables entre les facteurs de risque et l'agression indirecte et l'agression physique dans les analyses au niveau de l'enfant sont présentées aux tableaux B.1 et B.2 de l'annexe. Les corrélations se manifestent généralement dans le sens prévu pour la série des facteurs de risque familiaux et individuels. Par exemple, il y a une corrélation positive entre le fait d'appartenir au sexe féminin et l'agression indirecte (r=0,07, p<0,001), mais une corrélation négative avec l'agression physique (r=-0,12, p<0,001). Il y a une faible corrélation entre le type et les caractéristiques du voisinage et chaque forme d'agression. À partir des indices du type de secteur de dénombrement, on obtient des résultats témoignant d'une corrélation de faible à moyenne qui s'observe systématiquement entre le fait de vivre dans un quartier affichant un statut socioéconomique très élevé (par rapport à tous les autres genres de voisinage) et des baisses dans les deux genres d'agression (r=-0,05, p<0,001). Cependant, pour ce qui est de l'agression indirecte, il y avait une corrélation positive entre les environnements de type 5 ou de la classe moyenne inférieure et l'agression chez les enfants (r=0,04, p<0,001).
La corrélation est plus forte entre le niveau des problèmes dans le voisinage tel qu'il est perçu par la PCM et l'agression qu'entre les caractéristiques objectives du voisinage et l'agression. Un niveau élevé de problèmes perçus était corrélé à des niveaux plus élevés d'agression indirecte (r=0,09, p<0,001) et d'agression physique (r=0,11, p<0,001). Les variables des pratiques parentales et l'exposition à la violence à la maison étaient généralement les plus fortement corrélées à l'agression chez les enfants; cependant, les résultats laissent penser que les influences du voisinage, notamment les facteurs de risque établis, exercent peut-être une influence.
2.3.1 Modèles à trois niveaux : modèles nationaux des effets structurels et des effets de médiation, enfants nichés dans les familles nichées dans les secteurs de recensement
Les modèles linéaires hiérarchiques à deux niveaux des enfants nichés dans les familles ont d'abord été évalués (les résultats ne sont pas présentés ici). Ces analyses sont semblables aux modèles à deux niveaux de Tremblay et coll. (1996), mais elles intègrent d'autres facteurs de risque structurels, en particulier les variables du voisinage. Nous avons ensuite évalué les modèles à trois niveaux. Les modèles reposant sur l'échantillon national dans la première série des tableaux intègrent des variables selon les étapes un à six énumérées dans la colonne de gauche des tableaux, la somme des carrés des écarts étant donnée dans la colonne d'extrême droite selon les degrés. Les colonnes « b objectif » et «b subjectif » renvoient aux modèles définitifs, selon les distinctions faites par Upchurch et coll. (1999), le modèle subjectif intégrant les perceptions de la PCM au sujet du voisinage. Les statistiques de l'ajustement sont présentées séparément dans les tableaux d'accompagnement. La série des modèles inspirés des 96 secteurs de recensement a été construite à partir d'un modèle inconditionnel, divers contrôles étant intégrés les uns après les autres, les effets du voisinage étant intégrés en dernier lieu.
Les résultats des modèles d'analyse de la variance à partir de paramètres d'interception aléatoires à trois niveaux permettent de diviser la variance de l'agression indirecte et de l'agression physique en trois composantes, comme le montre le tableau 2.1. S'agissant de l'agression directe, 50 p. 100 de la variabilité se manifeste entre sujets à titre individuel et 47 p. 100 entre les familles. Enfin, il y a une composante statistiquement significative montrant que 3 p. 100 de la variance de l'agression directe se manifeste entre secteurs de recensement. Comme cette corrélation intraclasse est significative à p=0,048 lorsque l'échantillon est vaste, on considère que ces analyses sont préliminaires et elles devront être reprises. Cependant, les tendances qui s'en dégagent indiquent qu'une partie de la variabilité de l'agression indirecte s'explique par la variance entre les voisinages.
Tableau 2.1
| Modèles d'analyse de la variance, paramètres d'interception aléatoires | Modèle à trois niveaux | Somme des carrés des écarts | Paramètres | Niveaux de la variance | ||
| Un | Deux | Trois | ||||
| Agression indirecte (4-11 ans) | 10 971 enfants dans 7 452 familles/dans 2 294 secteurs de recensement | 39 586,95 | 4 | 1,31 | 1,23 p=0,000 |
0,08 p=0,048 |
| Agression physique (4-11 ans) | 11 216 enfants dans 7 585 familles/dans 2 315 secteurs de recensement | 43 062,50 | 4 | 1,71 | 1,38 p=0,000 |
0,17 p=0,000 |
| Agression physique (2-11 ans) | 14 287 enfants dans 9 117 familles/dans 2 493 secteurs de recensement | 42 996,92 | 4 | 0,77 | 0,57 p=0,000 |
0,08 p=0,000 |
| Note : La taille de ces échantillons pour les analyses nationales correspond à l'intervalle de 4 500 à 17 500 enfants recommandé par Statistique Canada lorsqu'il s'agit d'établir des estimations « marginales » pour des analyses portant sur les enfants de 4 à 11 ans (DRHC/SC, 1997). | ||||||
Selon les résultats de l'analyse de l'agression physique chez les enfants de 4 à 11 ans, 52 p. 100 de la variabilité se manifeste entre les enfants à titre individuel et 42 p. 100 entre les familles (p=0,000); 5 p. 100 s'explique par des différences entre les voisinages (p=0,000). De la même façon, environ 6 p. 100 de la variance au chapitre de l'agression physique chez les enfants de 2 à 11 ans s'explique par des différences entre secteurs de recensement (p=0,000), 40 p. 100 par des différences au niveau de la famille (p=0,000) et 54 p. 100 par des différences entre les enfants. Les corrélations intraclasse entre les voisinages tombent dans l'intervalle des corrélations observées pour d'autres résultats comportementaux des enfants et des jeunes, selon lesquelles les voisinages représentent jusqu'à 10 p. 100 de la variance (voir Leventhal et Brooks-Gunn, 2000).
Des covariables sont intégrées aux modèles subséquents, pour déterminer si les effets du voisinage, s'il y en a, sont influencés par des facteurs ayant trait à l'environnement familial (voir Ross, 2000). Les résultats sont illustrés aux tableaux 2.2 et 2.3. Les tableaux 2.4 et 2.5 présentent les composantes de la variance et les statistiques relatives à la somme des carrés des écarts pour les tableaux 2.2 et 2.3, respectivement.
Les résultats du modèle « objectif », qui tient compte des variables des types de secteur de dénombrement par rapport aux effets du voisinage, sont présentés dans la première colonne du tableau 2.2. Ils montrent que les environnements du type 3, qui comptent un pourcentage plus élevé de familles monoparentales et d'immigrants de même que de faibles niveaux de revenu et d'emploi chez les adultes, sont corrélés à des niveaux plus élevés d'agression indirecte (b=0,27, p<0,01), nette de l'âge des enfants, de leur sexe et de l'effet de l'interaction entre le sexe et l'âge. La direction dans laquelle s'exerce cet effet est conforme aux corrélations à deux variables entre les voisinages du type 3 et l'agression indirecte illustrées dans les tableaux B.1 et B.2 de l'annexe. Même si le test de l'hypothèse à multiples variables entre la somme des carrés des écarts pour les modèles des colonnes 1 et 2 révèle que l'amélioration de l'ajustement du modèle a tendance à être statistiquement significative (pour un changement de 20,8 avec 7 dl), il faut interpréter ce résultat avec prudence, puisque les contrôles ne sont pas encore tous intégrés au modèle. Les effets de l'environnement objectif perdent leur signification lorsque l'environnement subjectif du voisinage est intégré dans la colonne 2 du tableau 2.2 (b=0,11, p<0,001), qui marque une baisse très significative dans la somme des carrés des écarts (82,57, p<0,001 pour 1 dl).
Les résultats d'un modèle se basant sur les facteurs de médiation pour tester si l'effet subjectif du voisinage sur l'agression indirecte se maintiendrait une fois soustraites les variables des pratiques parentales dans le modèle à trois niveaux sont présentés dans la colonne 3 du tableau 2.2. Ils montrent que le coefficient des problèmes perçus par la PCM dans le voisinage diminue de 27 p. 100, mais qu'il demeure statistiquement significatif (b=0,08, p<0,001). En comparant les colonnes 2 et 3, on constate que le sexe a un effet de suppression significatif. Si on tient compte de la présence de ces variables des processus de l'environnement familial, l'effet de l'appartenance au sexe féminin s'accroît (0,32, p<0,001). Il y a une corrélation négative entre l'appartenance au sexe féminin et des pratiques parentales hostiles et punitives, et une corrélation moins prononcée avec les autres aspects de l'environnement familial, y compris l'exposition à la violence. Comme les garçons et les filles ne sont pas exposés de la même façon aux pratiques parentales hostiles et punitives, on peut penser que l'écart entre les sexes au chapitre de l'agression indirecte s'en trouve atténué. Si on tient compte des facteurs de l'environnement familial, l'écart entre les sexes au chapitre de l'agression s'accroît. De plus, comme l'effet d'appartenir au sexe féminin dépend de l'âge, il convient de l'interpréter parallèlement à la composante de l'effet d'interaction, qui montre que l'effet de l'appartenance au sexe féminin, particulièrement chez les filles plus âgées, est en partie annulé par l'exposition à des pratiques parentales hostiles et punitives.
| b objectif |
b subjectif |
b de médiation |
b définitif |
|
| Modèle de paramètre d'interception aléatoire | ||||
| Paramètre d'interception | 1,06*** | 1,07*** | 1,02*** | 1,06*** |
| Variable de contrôle au niveau individuel | ||||
| Sexe féminina | 0,23*** | 0,23*** | 0,32*** | 0,31*** |
| Âge de l'enfant | 0,08*** | 0,08*** | 0,07*** | 0,08*** |
| Effet d'interaction au niveau individuel | ||||
| Sexe féminin*âge de l'enfant | 0,03*** | 0,03*** | 0,03*** | 0,03*** |
| Type de secteur de dénombrement (recensement)b | ||||
| Faible niveau d'emploi chez les adultes, faible revenu, faible scolarité | -0,02 | -0,04 | 0,01 | -0,03 |
| Faible niveau d'emploi chez les jeunes, faible scolarité | 0,06 | 0,04 | 0,10 | 0,07 |
| Pourcentage élevé de familles monoparentales et d'immigrants, faible revenu, faible emploi | 0,27** | 0,12 | 0,11 | -0,00 |
| Pourcentage élevé de familles monoparentales et d'immigrants | 0,11 | 0,03 | 0,02 | -0,08 |
| Classe moyenne inférieure | 0,10 |
0,09 | 0,10 |
0,08 |
| Classe moyenne supérieure | -0,03 | -0,02 | 0,01 | 0,03 |
| Statut socioéconomique très élevé | -0,21 |
-0,19 |
-0,08 | -0,01 |
| Problèmes dans le voisinage perçus par la PCM | 0,11*** | 0,08*** | 0,06*** | |
| Processus familiaux de médiation | ||||
| Pratiques parentales hostiles/punitives | 0,09*** | 0,08*** | ||
| Interaction positive | -0,02** | -0,02* | ||
| Pratiques parentales constantes | -0,03*** | -0,02*** | ||
| Exposition à la violence à la maison | 0,24*** | 0,20*** | ||
| Autres contrôles au niveau de la famille | ||||
| Statut socioéconomique du ménage | -0,04 | |||
| Immigrants récents (4 dernières années)c | 0,18 | |||
| Immigrants (5 à 9 ans) | 0,21 |
|||
| Familles recomposées - deux parentsd | 0,26** | |||
| Familles monoparentales | 0,20** | |||
| Années de résidence à l'adresse actuelle | -0,00 | |||
| Propriétaires de maison | -0,09 |
|||
| Surpeuplement résidentiel | -0,15** | |||
| Nombre de frères et soeurs | 0,02 | |||
| Âge de la mère biologique à la naissance du premier enfant | -0,01* | |||
| Niveau de dépression de la PCM | 0,02*** | |||
| =0,10 (tests bilatéraux de signification statistique), *=p<0,05, **=p<0,01, ***=p<0,001, a=garçons, b=type 6 ou classe moyenne, c =non-immigrants ou immigration au Canada il y a plus de 10 ans, d=deux parents biologiques. |
||||
| b objectif | b subjectif | b de médiation | b définitif | |
| Modèle de paramètre d'interception aléatoire | ||||
| Paramètre d'interception | 1,50*** | 1,51*** | 1,39*** | 1,18*** |
| Variable de contrôle au niveau individuel | ||||
| Sexe féminina | -0,29*** | -0,29*** | -0,19*** | -0,20*** |
| Âge de l'enfant | -0,05*** | -0,05*** | -0,04*** | -0,03*** |
| Type de secteur de dénombrement (recensement)b : | ||||
| Faible niveau d'emploi chez les adultes, faible revenu, faible scolarité | -0,05 | -0,07 | -0,03 | -0,02 |
| Faible niveau d'emploi chez les jeunes, faible scolarité | -0,16** | -0,18** | -0,13* | -0,12* |
| Pourcentage élevé de familles monoparentales et d'immigrants, faible revenu, faible emploi | 0,05 | -0,07 | -0,07 | -0,10 |
| Pourcentage élevé de familles monoparentales et d'immigrants | 0,08 | 0,01 | 0,02 | 0,01 |
| Classe moyenne inférieure | -0,00 | -0,01 | -0,01 | -0,01 |
| Classe moyenne supérieure | -0,06 | -0,05 | -0,02 | -0,00 |
| Statut socioéconomique très élevé | -0,22** | -0,21** | -0,13 |
-0,09 |
| Problèmes dans le voisinage perçus par la PCM | 0,09*** | 0,06*** | 0,05*** | |
| Processus familiaux de médiation | ||||
| Pratiques parentales hostiles/punitives | 0,09*** | 0,09*** | ||
| Interaction positive | 0,01** | 0,01 | ||
| Pratiques parentales constantes | -0,01*** | -0,01*** | ||
| Exposition à la violence à la maison | 0,22*** | 0,17*** | ||
| Autres contrôles au niveau de la famille | ||||
| Statut socioéconomique du ménage | -0,01 | |||
| Immigrants récents (4 dernières années)c | -0,13 | |||
| Immigrants (5 à 9 ans) | -0,12 | |||
| Familles recomposées - deux parentsd | 0,07 | |||
| Familles monoparentales | 0,17* | |||
| Années de résidence à l'adresse actuelle | -0,01* | |||
| Propriétaires de maison | -0,05 | |||
| Surpeuplement résidentiel | -0,07* | |||
| Nombre de frères et soeurs | 0,12*** | |||
| Âge de la mère biologique à la naissance du premier enfant | -0,01*** | |||
| Niveau de dépression de la PCM | 0,01*** | |||
| =0,10 (tests bilatéraux de signification statistique), *=p<0,05, **=p<0,01, ***=p<0,001, a=garçons, b=type 6 ou classe moyenne, c =non-immigrants ou immigration au Canada il y a plus de 10 ans, d=deux parents biologiques. |
||||
| Somme des carrés des écarts | Paramètres | Niveaux de variance | |||
| Un | Deux | Trois | |||
| Paramètre d'interception - Modèle de paramètre d'interception aléatoire | 39 586,95 | 4 | 1,31 | 1,23 p=0,000 |
0.08 p=0.048 |
| Variables de contrôle au niveau individuel | 39 317,57 | 6 | 1,27 | 1,21 p=0,000 |
0.08 p=0.045 |
| Effet d'interaction au niveau individuel | 39 310,55 | 7 | 1,27 | 1,21 p=0,000 |
0.08 p=0.049 |
| Type de secteur de dénombrement (recensement) | 39 289,75 | 14 | 1,27 | 1,21 p=0,000 |
0.08 p=0.074 |
| Problèmes dans le voisinage perçus par la PCM | 39 207,18 | 15 | 1,27 | 1,20 p=0,000 |
0.07 p=0.172 |
| Processus familiaux de médiation | 38 260,76 | 19 | 1,18 | 1,07 p=0,000 |
0.05 p=0.261 |
| Autres contrôles au niveau de la famille | 38 142,72 | 30 | 1,18 | 1,03 p=0,000 |
0.04 p=0.483 |
| Somme des carrés des écarts | Paramètres | Niveaux de variance | |||
| Un | Deux | Trois | |||
| Paramètre d'interception - Modèle de paramètre d'interception aléatoire | 42 996,92 | 4 | 0,77 | 0,57 p=0,000 |
0,08 p=0,000 |
| Variables de contrôle au niveau individuel | 42 566,93 | 6 | 0,75 | 0,56 p=0,000 |
0,08 p=0,000 |
| Type de secteur de dénombrement (recensement) | 42 542,33 | 13 | 0,74 | 0,56 p=0,000 |
0,07 p=0,000 |
| Problèmes dans le voisinage perçus par la PCM | 42 413,49 | 14 | 0,74 | 0,55 p=0,000 |
0,07 p=0,000 |
| Processus familiaux de médiation | 40 159,82 | 18 | 0,64 | 0,46 p=0,000 |
0,05 p=0,000 |
| Autres contrôles au niveau de la famille | 40 000,81 | 29 | 0,64 | 0,44 p=0,000 |
0,05 |
Le modèle définitif présenté dans la quatrième colonne du tableau 2.2 montre que l'effet des problèmes perçus dans le voisinage sur l'agression indirecte demeure, net des contrôles familiaux (b=0,06, p<0,001). De plus, les variables nominales de la composition de la famille révèlent que cette dernière joue un rôle significatif, outre les processus familiaux, sur l'agression indirecte chez les enfants.
Dans un autre modèle, nous avons examiné si la famille monoparentale exerce le même effet que la famille recomposée sur l'agression indirecte. L'hypothèse de l'égalité de ces effets a été rejetée (variation de 17,11 du X2 pour 2 dl). Comme ces résultats sont équivalents, il pourrait être utile que des recherches futures examinent de quelle façon la composition de la famille se répercute sur l'agression indirecte, la famille recomposée exerçant une influence légèrement plus marquée que la famille monoparentale par rapport aux familles comptant deux parents biologiques. Ces effets doivent être examinés plus à fond, mais ils signalent peut-être que l'environnement familial des familles recomposées se traduit par des risques plus élevés d'agression indirecte chez les enfants.
Les composantes de la variance des modèles illustrées au tableau 2.2 sont explicitées dans le tableau 2.4, qui montre généralement une diminution au fur et à mesure de l'ajustement des modèles successifs. Le test de la somme des carrés des écarts indique que l'environnement subjectif influence les niveaux d'agression indirecte chez les enfants, mais l'environnement subjectif et l'environnement objectif ensemble n'expliquent qu'environ 13 p. 100 de la variabilité entre voisinages. Cependant, il y a peut-être lieu d'interpréter ces résultats parallèlement aux résultats globaux du modèle définitif, qui signalent une accumulation additive de facteurs de risque, y compris au niveau de l'enfant, de la famille et du voisinage, qui se combinent pour exercer une influence à la hausse sur les niveaux d'agression indirecte.
Le tableau 2.3 présente les résultats du modèle à trois niveaux de l'agression physique chez les enfants de 2 à 11 ans. Les résultats du modèle « objectif » sont présentés dans la colonne 1. Les types de secteur de dénombrement figurent le niveau des voisinages de l'analyse, dont on suppose qu'il est équivalent au niveau des familles dans ces modèles. Les résultats illustrés au tableau 2.3 montrent que les environnements du type 2 (niveau d'emploi faible chez les jeunes et niveau de scolarité faible) ont un effet protecteur par rapport aux environnements de type 6 ou de la classe moyenne (b=-0,16, p<0,01). De plus, un environnement affichant un statut socioéconomique très élevé exerce un effet de protection contre l'agression physique (b=-0,22, p<0,01). Même s'il faut faire preuve de prudence dans l'interprétation de ces niveaux de signification dans un échantillon aussi vaste que celui de l'ELNEJ, on a trouvé certains éléments de corroboration dans le même modèle chez les enfants de 4 à 11 ans à partir de la mesure plus vaste de l'agression physique (résultats non présentés). Les résultats concernant les enfants de 4 à 11 ans indiquent en effet que des environnements affichant un statut socioéconomique très élevé exercent un effet de protection (b=-0,40, p<0,001), tout comme les environnements de type 2 (b=-0,25, p<0,05). On a constaté de plus que les environnements de la classe moyenne supérieure exerçaient un effet de protection par rapport aux environnements de la classe moyenne (-0,13, p<0,05). Comme l'indiquait le tableau 2.5, les caractéristiques objectives réduisent la somme des carrés des écarts dans le modèle lorsqu'on y intègre seulement le sexe et l'âge de l'enfant (changement de 24,67 et 7 dl), qui représente la valeur critique sur la courbe chi carré d'une réduction statistiquement significative à un seuil de p<0,001. Encore ici, il convient de faire preuve de prudence dans l'interprétation de ces résultats, puisque les variables de contrôle théoriques ne sont pas encore toutes intégrées au modèle.
On peut peut-être déduire de ces résultats que la structure d'opportunité des environnements de classe moyenne libère les enfants de certaines des influences plus protectrices de diverses combinaisons de facteurs relatifs aux voisinages. S'inspirant des travaux de Raffe et Willms (1989) au sujet des résultats scolaires d'élèves écossais, Willms (1999) établit une corrélation entre la « structure locale d'opportunité » dans la collectivité et les résultats scolaires. Selon Willms, dans les collectivités où il y a peu de débouchés d'emploi, les élèves obtenaient de meilleures notes à des examens nationaux et étaient plus susceptibles de poursuivre leurs études au-delà de la période obligatoire (Willms, 1999, p. 88).
D'autres modèles examinés dans cette recherche reposent sur le « score du voisinage » et le « score de la sécurité dans le voisinage » établis par Statistique Canada. On a constaté que ces variables n'avaient pas d'effet discernable lorsqu'elles étaient intégrées aux analyses au niveau de la famille nettes des autres variables de l'équation. Enfin, compte tenu des arguments théoriques sur lesquels reposent les catégories du « trouble social » et du « trouble physique » dans les recherches sur les effets du voisinage, nous avons eu recours à une autre série de modèles avec version de classe latente de l'environnement subjectif des problèmes perçus. Les résultats ainsi obtenus étaient généralement conformes à la version continue de cette échelle.
2.3.2 Modèles à trois niveaux des effets structurels et des effets de médiation avec caractéristiques au niveau du secteur de recensement, analyse au niveau du secteur de recensement (96 unités)
Nous utilisons dans cette section un sous-échantillon de 96 secteurs de recensement de l'ELNEJ pour opérationnaliser le contexte du voisinage. Ces secteurs comptent généralement entre dix et vingt familles, lorsque les données manquantes du jeu complet des variables utilisées dans nos analyses sont prises en considération. L'échantillon contenant plus d'unités de mêmes grappes facilite l'agrégation des évaluations subjectives du voisinage par la PCM parmi toutes les familles au niveau du secteur de recensement. De plus, il assure une meilleure fiabilité du niveau moyen d'agression dans le secteur.
Comme le codage est essentiel à l'interprétation des résultats qui suivent, nous passerons brièvement en revue les échelles utilisées dans nos analyses. Elles ont été construites expressément pour ces 96 secteurs de recensement et sont légèrement différentes des échelles utilisées par Statistique Canada dans les analyses nationales. Trois items ont été combinés pour donner une nouvelle échelle des problèmes perçus dans le secteur, un score de 0 indiquant des problèmes nombreux et un score de 6, peu de problèmes. L'échelle de l'efficacité collective comprend cinq items, un score de 0 témoignant d'une efficacité collective élevée et un score de 15, d'une efficacité collective faible.
Les corrélations d'ordre zéro provenant des 96 secteurs de recensement du fichier du niveau des secteurs pour les analyses de l'agression physique chez les enfants de 2 à 11 ans sont présentées dans les tableaux B.1 et B.2 de l'annexe. À mesure que le pourcentage de familles à faible revenu dans le voisinage augmente, les problèmes dans le voisinage s'accroissent, comme en témoigne (compte tenu du codage) la relation négative (-0,24, p<0,05). Des niveaux plus faibles d'efficacité collective sont illustrés par des scores plus élevés sur l'échelle; par conséquent, on observe une corrélation positive entre des scores plus élevés et un pourcentage plus élevé de familles à faible revenu dans le voisinage (0,34, p<0,001). Cela indique que les enfants vivant dans des familles défavorisées font face à des problèmes plus nombreux dans leur voisinage et disposent de moins de ressources pour compenser les stresseurs supplémentaires. Enfin, un niveau plus élevé de problèmes au niveau du secteur, comme en témoignent des scores moins élevés à cette échelle, est associé à des scores plus élevés à l'échelle de l'efficacité collective, qui indiquent des niveaux moindres d'efficacité collective (-0,27, p<0,01). Par conséquent, l'efficacité collective au niveau du secteur du recensement et les problèmes dans le voisinage sont inversement corrélés.
Étant donné l'importance de l'environnement subjectif dans les analyses nationales des deux genres d'agression, on a jugé essentiel d'intégrer les scores de la PCM dans les modèles, en plus des scores au niveau du secteur de recensement. Cependant, pour en tirer des mesures uniques, il a fallu distinguer la mesure de la PCM de la variable au niveau du secteur de recensement. On a calculé un score de la PCM au niveau de la famille parallèlement au score au niveau du secteur de recensement ( 
=0,70), l'échelle à trois items ayant été construite pour les secteurs de recensement. On a ensuite établi l'écart entre le score de la PCM et le score au niveau du secteur de recensement. Cet écart est devenu l'indicateur des différences entre les problèmes au niveau du secteur et la perception des problèmes selon la PCM. De la même façon, on a calculé un score de déviation par rapport à la moyenne de l'efficacité collective au niveau du secteur en soustrayant la mesure parallèle au niveau de la PCM.
Étant donné la complexité du codage, nous verrons quelques exemples du score de déviation, pour faciliter l'interprétation des résultats. Supposons un secteur de recensement où les problèmes sont nombreux dont le score à ce chapitre est de 0; si on en soustrait 2, ce qui est le score de la PCM, on obtient —2. Supposons un autre secteur de recensement où les problèmes sont peu nombreux et dont le score est de 6; si on en soustrait le score de 2 de la PCM (qui indique que les problèmes perçus par celles-ci sont plus élevés), on obtient un score de 4. Par conséquent, à mesure que les déviations augmentent, l'écart entre le score du secteur de recensement et la perception de la PCM s'accentue. Des déviations positives indiquent que les problèmes perçus par la PCM sont plus importants que la moyenne du secteur de recensement, tandis que des déviations négatives indiquent qu'ils sont moins élevés. Comme cette échelle repose sur des items moins nombreux que le score initial des problèmes perçus par la PCM, les analyses peuvent se fonder sur des cas légèrement plus nombreux avec suppression par liste sur toutes les variables. La taille des échantillons est signalée dans chaque tableau.
Le tableau 2.6 a été établi à partir d'une série d'analyses portant sur l'agression indirecte dont la distribution est la suivante : 11,5 p. 100 des familles comptaient moins de dix familles par secteur de recensement, mais plus de trois familles; 6,2 p. 100 comptaient plus de 20 familles par secteur de recensement; et 82 p. 100, de 10 à 12 familles par secteur de recensement. Par ailleurs, 59 p. 100 de ces familles avaient un seul enfant par ménage, 33 p. 100 avaient deux enfants par ménage, 7 p. 100 avaient trois enfants par ménage, et moins de 1 p. 100 avaient quatre enfants par ménage. Ces analyses montrent une corrélation intraclasse allant de faible à modeste (CIC=2,7 p. 100), ce qui témoigne d'une variabilité statistiquement significative dans l'agression indirecte parmi les secteurs de recensement. Ces résultats sont semblables à ceux qui ont été obtenus à l'échelle nationale selon les secteurs de recensement. Les contrôles ont été intégrés au modèle par étape, depuis les contrôles au niveau de l'enfant jusqu'aux effets du voisinage. Les scores de déviation de l'environnement perçu ont été intégrés à la fin, ce qui a permis de déterminer leur effet, net de tous les autres facteurs. Même si les variables objectives au niveau des secteurs de recensement n'ont pas donné lieu à une réduction significative de la somme des carrés des écarts entre les modèles, celle-ci a diminué de 16,98 (p<0,001) lorsque les scores des écarts dans les perceptions ont été intégrés. Ces résultats indiquent une autre diminution modeste (2 p. 100) du niveau de la variabilité entre les familles qui était expliquée; cependant, ils montrent que l'écart dans le score de la PCM exerce une influence sur l'agression indirecte chez les enfants. On a estimé que cet effet se situait à b=0,19 (p<0,001). À mesure que la déviation positive augmente (en d'autres termes, le score de la PCM est inférieur au score du secteur de recensement, ce qui montre que les problèmes perçus par la PCM sont plus nombreux que les problèmes dans le SR), l'agression indirecte chez les enfants augmente. Dans une autre série d'analyses, les perceptions de la PCM à l'égard du soutien social ont été intégrées comme explication possible des écarts dans les perceptions des problèmes dans le voisinage. Le soutien social n'avait pas d'effet statistiquement significatif sur l'agression indirecte chez les enfants par rapport à toutes les autres variables du modèle; cependant, les écarts dans les variables des problèmes perçus sont demeurés significatifs.
Selon les résultats présentés au tableau 2.7, il y a une variabilité entre voisinages qui est statistiquement significative dans l'agression physique chez les enfants de 2 à 11 ans (CIC=4 p. 100, p<0,001). La somme des carrés des écarts affiche un recul significatif aux étapes deux et trois, lorsque sont intégrés des contrôles au niveau de l'enfant et au niveau de la famille. L'effet systématique de la famille monoparentale observé à l'échelle nationale n'est plus significatif pour l'agression physique dans ce groupe plus restreint. Cependant, un nombre plus élevé de frères et soeurs demeure un facteur de risque d'agression physique (b=0,15, p<0,001). Des tendances semblables sont observées pour les autres effets fixes dans le modèle par rapport aux analyses nationales. Lorsque les mesures au niveau des secteurs de recensement sont intégrées au modèle, elles n'améliorent pas la somme des carrés des écarts. Cependant, on a constaté qu'un effet fixe de l'environnement subjectif au niveau du secteur de recensement était statistiquement significatif (à b=-0,23, p<0,05). Ce résultat montre qu'à mesure que les problèmes dans le voisinage augmentent (comme en témoigne un score moins élevé), l'agression physique chez les enfants s'accroît. Enfin, l'intégration des écarts des perceptions de la PCM provoque une baisse statistiquement significative dans la somme des écarts des carrés (14,57 pour 3 dl). Comme c'était le cas pour l'agression indirecte, l'écart entre le score de la PCM et le score du secteur de recensement est positif à (0,11, p<0,01). Encore ici, compte tenu du codage, ce résultat indique qu'à mesure que l'écart s'accroît (en d'autres termes, que le score de la PCM est inférieur au score du secteur de recensement, ce qui montre que les problèmes perçus par la PCM sont plus nombreux que les problèmes présents dans le secteur de recensement), l'agression indirecte augmente chez les enfants. L'intégration de ces écarts explique environ 2 p. 100 de la variance dans l'agression physique, compte tenu de tous les autres facteurs. Cependant, comme les résultats concernant l'évaluation subjective du voisinage par la PCM sont systématiques, on peut penser que leurs effets sur l'agression sont robustes.
| b | Somme des carrés des écarts (ML-F) | Paramètres estimés | Niveaux de variance | |||
| Un | Deux | Trois | ||||
| Modèle de paramètre d'interception aléatoire | 7,299,41 | 4 | 1,44 | 1,04 p=0,00 |
0,07 p=0,027 |
|
| Paramètre d'interception | 1,14*** | |||||
| Variables de contrôle au niveau de l'enfant | 7,039,40 | 11 | 1,26 | 0,94 | 0,05 | |
| Sexe féminina | 0,21** | |||||
| Âge de l'enfant | 0,13*** | |||||
| Pratiques parentales hostiles/punitives | 0,09*** | |||||
| Interaction positive | -0,02 |
|||||
| Pratiques parentales constantes | -0,00 | |||||
| Exposition à la violence à la maison | 0,26*** | |||||
| Sexe féminin*âge de l'enfant | -0,03 | |||||
| Variables de contrôle au niveau de la famille | 7,013,50 | 22 | 1,25 | 0,90 | 0,05 | |
| Statut socioéconomique du ménage | -0,07 | |||||
| Immigrants récentsb(4 dernières années) | 0,63 | |||||
| Immigrants (5 à 9 ans) | 0,18 | |||||
| Familles recomposées — deux parentsc | 0,50* | |||||
| Familles monoparentales | -0,14 | |||||
| Années de résidence à l'adresse actuelle | -0,00 | |||||
| Propriétaires de maison | -0,12 | |||||
| Surpeuplement résidentiel | -0,34* | |||||
| Nombre de frères et soeurs | -0,02 | |||||
| Âge de la mère biologique à la naissance du premier enfant | -0,01 | |||||
| Niveau de dépression de la PCM | 0,00 | |||||
| Variables au niveau du secteur de recensement | 7,007,77 | 26 | 1,25 | 0,90 | 0,04 p=0,086 |
|
| Incidence des familles à faible revenu | 1,39 |
|||||
| Population | 0,00 | |||||
| Efficacité collective | -0,06 | |||||
| Problèmes dans le voisinage | 0,03 | |||||
| Écarts par rapport au score de la PCM | 6,990,79 | 28 | 1,25 | 0,88 | 0,04 p=0,080 |
|
| Variables du voisinage par rapport à la moyenne pour le SR : | ||||||
| Problèmes perçus dans le voisinage | 0,19*** | |||||
| Efficacité collective | 0,03 | |||||
| =0,10 (tests bilatéraux de signification statistique), *=p<0,05, = 0,10 (tests bilatéraux de significations statistique), **=p<0,01, ***=p<0,001, a=garçons, b=type 6 ou classe moyenne, c =non-immigrants ou immigration au Canada il y a plus de 10 ans, d=deux parents biologiques. |
||||||
| b | Somme des carrés des écarts (ML-F) | Paramètres estimés | Niveaux de variance | |||
| Un | Deux | Trois | ||||
| Modèle de paramètre d'interception aléatoire | 7,912,21 | 4 | 0,82 | 0,61 | 0,05 p=0,000 |
|
| Paramètre d'interception | 1,21*** | |||||
| Variables de contrôle au niveau de l'enfant | 7,452,31 | 10 | 0,71 | 0,47 | 0,03 | |
| Sexe féminina | -0,11** | |||||
| Âge de l'enfant | -0,03** | |||||
| Pratiques parentales hostiles/punitives | 0,09*** | |||||
| Interaction positive | 0,01 | |||||
| Pratiques parentales constantes | -0,01 | |||||
| Exposition à la violence à la maison | 0,27*** | |||||
| Variables de contrôle au niveau de la famille | 7,401,14 | 21 | 0,71 | 0,44 | 0,03 p=0,008 |
|
| Statut socioéconomique du ménage | -0,01 | |||||
| Immigrants récentsb(4 dernières années) | -0,18 | |||||
| Immigrants (5 à 9 ans) | 0,07 | |||||
| Familles recomposées - deux parentsc | -0,09 | |||||
| Familles monoparentales | -0,08 | |||||
| Années de résidence à l'adresse actuelle | -0,01 |
|||||
| Propriétaires de maison | -0,17* | |||||
| Surpeuplement résidentiel | -0,22* | |||||
| Nombre de frères et soeurs | 0,15*** | |||||
| Âge de la mère biologique à la naissance du premier enfant | -0,02*** | |||||
| Niveau de dépression de la PCM | 0,01* | |||||
| Variables au niveau du secteur de recensement | 7,396,10 | 25 | 0,70 | 0,44 | 0,02 | |
| Incidence des familles à faible revenu | -0,45 | |||||
| Population | 0,00 | |||||
| Efficacité collective | 0,01 | |||||
| Problèmes dans le voisinage | -0,23* | |||||
| Écarts par rapport au score de la PCM | 7,381,53 | 27 | 0,70 | 0,43 | 0,02 p=0,010 |
|
| Variables du voisinage par rapport à la moyenne pour le SR : | ||||||
| Problèmes perçus dans le voisinage | 0,11*** | |||||
| Efficacité collective | 0,02 |
|||||
| =0,10 (tests bilatéraux de signification statistique), *=p<0,05, **=p<0,01, ***=p<0,001, a=garçons, b=type 6 ou classe moyenne, c =non-immigrants ou immigration au Canada il y a plus de 10 ans, d=deux parents biologiques. |
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