Les transitions maritales et l'adaptation des enfants - Août 2000

2.1 Échantillon

L'échantillon de nos analyses se compose des familles interviewées durant les cycles 1 et 2 de l'Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ). Pour l'ensemble des analyses, nous n'avions retenu que trois critères d'exclusion (qui concernaient très peu de cas). Nous avons exclu les enfants qui ne vivaient pas avec au moins un parent biologique, un beau-parent ou un parent adoptif. De plus, nous avons exclu les enfants pour qui la personne qui connaissait le mieux l'enfant et qui a répondu aux questions (la PCM) n'était ni un parent biologique, ni un beau-parent, ni un parent adoptif. Troisièmement, nous avons exclu les enfants vivant avec deux parents adoptifs. Nous avons retenu le premier critère parce que nous n'étions pas sûrs de la nature des familles en cause; de plus, l'intégration des enfants « gardés » ou des enfants pour lesquels des modalités de garde à l'enfance de rechange étaient prévues aurait compromis la comparabilité de notre étude à d'autres études sur les genres de famille. Le deuxième critère d'exclusion renvoyait à nos préoccupations au sujet de la fiabilité des réponses des répondants; il a également été retenu parce que la presque totalité des études précédentes sur la famille comportait des données recueillies auprès d'un parent biologique, d'un parent adoptif ou d'un beau-parent. Le troisième critère a été établi pour assurer la comparabilité de notre étude avec d'autres études cherchant à établir le lien entre le genre de famille et le bien-être de l'enfant. Une fois appliqué ce dernier critère, un nombre limité mais non négligeable de familles ont été exclues. Il y avait 137 familles adoptives ayant participé aux cycles 1 et 2 (nous avons supposé que les enfants vivant avec un parent biologique et un parent adoptif avaient été adoptés par le beau-parent).

Les analyses centrales s'inspirent des données longitudinales concernant les enfants pour qui nous disposons de données sur les comportements. Cependant, pour certaines questions analytiques préliminaires, nous avons eu besoin de sous-ensembles plus vastes de données. Par exemple, avant d'évaluer les effets de la séparation des parents et des transitions familiales, il a fallu d'abord établir la fréquence des changements au sein de la famille. Ainsi, pour les analyses des taux de changement dans le genre de famille, nous avons eu recours à des données concernant toutes les familles ayant fait l'objet des cycles 1 et 2. Nous voulions établir le taux et les prédicteurs du changement à partir du plus vaste nombre de familles possible (N=8 139 familles).

Par contraste, pour analyser les effets du genre de famille et des transitions sur le développement comportemental des enfants, nous avons dû exclure les enfants pour lesquels nous n'avions pas de données relatives aux résultats comportementaux. Pour les analyses reposant sur les réponses des parents, nous avons dû exclure les enfants de moins de 4 ans ou de plus de 9 ans du cycle 1. Même si les enfants de plus de 11 ans ont répondu eux-mêmes à un questionnaire, il y a des différences considérables dans les problèmes comportementaux et affectifs signalés par les parents et par les enfants, de sorte que nous avons décidé qu'il était impossible de considérer les deux comme des équivalents aux fins de nos analyses. Ainsi, pour les analyses longitudinales portant sur les réponses des parents aux questions concernant l'adaptation comportementale, nous disposions d'un échantillon de 6 095 enfants. Pour les analyses des effets de la séparation des parents entre le cycle 1 et le cycle 2, nous avons dû exclure les familles monoparentales du cycle 1, de sorte que nous disposions d'un échantillon maximum de 5 234 enfants (4 175 familles).

Pour les analyses reposant sur les données fournies par les enseignants, la taille de l'échantillon tombe à 3 027 enfants. Enfin, pour les analyses reposant sur les effets de la séparation, c'est-à-dire une fois éliminées les familles monoparentales du cycle 1, la taille de l'échantillon était de 2 598 enfants (2 129 familles).

On comprend donc qu'il fallait pour chacune des questions un échantillon différent. La réduction de la taille de l'échantillon, qui, dans de nombreux cas, a été substantielle, s'expliquait par la conception de l'étude plutôt que par des données manquantes à proprement parler. Parmi les principales considérations concernant la conception de l'étude à proprement parler, on retrouve la décision d'exclure les données fournies par les parents au sujet des enfants de plus de 11 ans. Nous avons ainsi perdu une information importante. Il allait de soi que les enseignants ne fourniraient pas de données pour les enfants qui ne fréquentaient pas encore l'école. En fait, à l'exception des données fournies par les enseignants, il faut dire que le taux de données « véritablement » manquantes était minime, soit, en général, moins de 5 p. 100 pour la plupart des variables (précisons d'ailleurs que pour les réponses fournies par les parents au sujet des résultats développementaux de leurs enfants qui ont été utilisées ici, le taux des données manquantes était inférieur à 5 p. 100). La seule exception concerne les données fournies par les enseignants, pour lesquelles le taux de données manquantes était important au cycle 1 (on trouve l'explication de ce phénomène de même que du taux plus important de données manquantes parmi les réponses fournies par les enseignants au cycle 1 par rapport au cycle 2 dans l'information publiée au sujet de la conception de l'ELNEJ).

Toutefois, en dépit des tailles différentes des échantillons, les taux des genres de famille (voir les définitions qui suivent) étaient essentiellement les mêmes dans chacun des sous-échantillons centraux (c'est-à-dire l'échantillon le plus vaste des familles qui était disponible pour les deux cycles; le sous-échantillon des résultats développementaux signalés par les parents aux deux cycles; le sous-échantillon des résultats développementaux signalés par les enseignants aux deux cycles). Ainsi, si on inclut les familles monoparentales, les taux des genres de famille étaient les suivants : familles biologiques, 76 p. 100; familles recomposées simples, 8 p. 100; familles recomposées complexes/belles-mères, 2 p. 100; familles monoparentales, 14 p. 100 (voir l'explication de ce classement ci-dessous). De plus, parmi les sous-échantillons parallèles dont il a été question ci-dessus, le taux global de séparation des parents dans les familles biparentales au cycle 1 était comparable, soit un peu moins de 5 p. 100. Par ailleurs, le nombre moyen d'enfants par famille, soit environ 1,2, était constant parmi les genres de famille et les sous-échantillons. Ces résultats montrent que les sous-échantillons des familles étaient très semblables sous divers aspects importants. Il fallait s'y attendre, car à l'exception des données fournies par les enseignants, les critères d'exclusion reposaient uniquement sur l'âge de l'enfant (c'est-à-dire que le plus âgé et le plus jeune ont été exclus).

Étant donné les taux relativement faibles de données manquantes (sauf en ce qui concerne les réponses fournies par les enseignants), nous avons eu recours à la méthode de substitution des moyennes pour remplacer les valeurs manquantes au chapitre des variables explicatives et des variables des résultats. Pour les variables explicatives pour lesquelles la proportion de données manquantes était supérieure à approximativement 10 p. 100 (par exemple, la satisfaction face au mariage), nous avons également défini une variable fictive selon laquelle la cote « 1 » était attribuée aux données manquantes (c'est-à-dire les cas pour lesquels la moyenne de la série a été utilisée, se sont vus attribuer la cote « 1 ») et la cote « 0 » lorsqu'aucune donnée ne manquait. Cette variable fictive, lorsqu'elle a été intégrée aux analyses de régression parallèlement à la nouvelle variable explicative (c'est-à-dire la variable à laquelle la moyenne d'une série a été attribuée pour remplacer des valeurs manquantes), indique si les cas auxquels des valeurs manquantes ont été attribuées diffèrent des cas pour lesquels aucune valeur n'est manquante du point de vue de la variable du résultat développemental. Cette procédure permet également d'adapter l'estimation de la variable explicative, de sorte qu'elle n'est pas biaisée par les valeurs attribuées aux données manquantes. C'est une méthode standard pour régler le problème des données manquantes dans la recherche sur le développement.

2.2 Mesures

2.2.1 Définition des genres de famille

Nous avons adopté les définitions suivantes des genres de famille, en nous inspirant de recherches préalables et de considérations d'ordre empirique :

a) les familles biologiques² sont les familles dont tous les enfants sont apparentés biologiquement aux deux parents;

b) les familles recomposées sont celles dans lesquelles au moins un enfant n'est pas biologiquement apparenté au père, mais dont tous les enfants sont apparentés à la mère;

c) les familles recomposées complexes/belles-mères sont celles dont au moins un enfant n'est pas apparenté biologiquement à la mère, mais dont tous les enfants sont apparentés au père (belles-mères); ou les familles dans lesquelles au moins un enfant n'est pas apparenté biologiquement au père et au moins un enfant n'est pas apparenté biologiquement à la mère (familles recomposées complexes);

d) les familles monoparentales sont celles qui sont dirigées par un adulte qui n'est pas marié et qui n'habite pas avec un autre adulte.

Il est important de préciser que dans les deux genres de familles recomposées définies ci-dessus, on peut également retrouver des enfants qui sont apparentés biologiquement aux deux parents (c'est-à-dire un enfant de la nouvelle union). De plus, ces définitions ne tiennent pas non plus compte du fait que les partenaires peuvent être mariés ou vivre tout simplement ensemble, ou avoir déjà été mariés. Ces facteurs sont pris en considération séparément du genre de famille dans nos analyses. Nous avions à l'origine fait une distinction entre les familles recomposées comptant une belle-mère et les familles recomposées complexes, et entre toutes les familles recomposées selon qu'elles comptaient ou non un enfant de la nouvelle union vivant à la maison. Cependant, selon cette classification plus spécifique, il y avait trop peu de cas pour nous permettre de faire des estimations raisonnables pour toutes les analyses. La rareté relative des formes « atypiques » de familles recomposées, c'est-à-dire des familles recomposées autres que les familles recomposées comptant un beau-père, a été observée dans des analyses menées sur des échantillons communautaires aux États-Unis et au Royaume-Uni (Haskey, 1996; O'Connor et coll., 1999a; Reiss et coll., 1996).

Pour les analyses des résultats des cycles 1 et 2 et des changements entre les cycles, nous avons étudié séparément les réponses des parents et celles des enseignants au sujet de l'adaptation de l'enfant. Les modèles permettant de prédire les réponses des parents (d'un point de vue transversal et d'un point de vue longitudinal) souffrent de problèmes méthodologiques émanant de distorsions attribuables aux évaluateurs, c'est-à-dire que l'information relative aux variables prédictives et aux variables des résultats était fournie par le même répondant. Cependant, ce n'est pas le cas lorsqu'il s'agit de prédire les réponses des enseignants au sujet des problèmes comportementaux/affectifs. Il est essentiel d'utiliser un modèle de réponses recoupées (c'est-à-dire un modèle qui permet de prédire les résultats signalés par les enseignants à partir des facteurs de risque signalés par les parents) pour éviter que la variance de méthode commune ne vienne gonfler les relations entre le risque et l'adaptation. Les problèmes que soulève l'utilisation d'un seul répondant pour toute l'information sont graves et bien connus. Par conséquent, nous nous sommes particulièrement intéressés à la mesure dans laquelle les conclusions concernant les résultats signalés par les enseignants étaient semblables aux conclusions concernant les résultats signalés par les parents.

2.2.2 Principales variables des résultats

Agression et problèmes affectifs signalés par la PCM et l'enseignant. En ce qui concerne l'évaluation de l'agression faite par la PCM au cycle 1 comme au cycle 2, nous avons utilisé la sous-échelle des troubles des conduites et de l'agression physique reposant sur les analyses factorielles réalisées par Statistique Canada (ABECS09, BBECS09). Pour l'évaluation des problèmes affectifs faite par la PCM au cycle 1 comme au cycle 2, nous avons utilisé l'échelle des troubles affectifs et de l'anxiété (ABECS08, BBECS08). Pour ce qui est de l'évaluation de l'agression faite par l'enseignant au cycle 1 comme au cycle 2, nous avons utilisé la sous-échelle des troubles des conduites et de l'agression physique (AETCS28A, BETCS28A). Pour ce qui est de l'évaluation des problèmes affectifs faite par l'enseignant au cycle 1 comme au cycle 2, nous avons utilisé la sous-échelle des troubles affectifs et de l'anxiété (AETCS28E, BETCS28E).

L'agressivité et les problèmes affectifs chez les enfants sont les principales variables des résultats développementaux qui ont été utilisées dans nos analyses. Il s'agit des échelles de psychopathologie les plus souvent utilisées dans la recherche sur l'adaptation des enfants aux transitions au sein de la famille. Les résultats des deux autres échelles de psychopathologie, c'est-à-dire l'hyperactivité et l'agression indirecte, ne nous ont pas éclairés davantage sur les facteurs de risque et les facteurs de protection sur le plan de l'adaptation des enfants. Nous les avons donc éliminés de nos analyses centrales.

Les échelles de l'agression et des symptômes affectifs étaient toutes deux asymétriques, comportant relativement peu de cas à l'extrémité supérieure. Après avoir envisagé diverses méthodes de transformation des données brutes, nous avons télescopé les 5 p. 100 supérieurs des résultats, ce qui revient à définir un « seuil » des troubles graves, qui dans le cas qui nous occupe, a été fixé au 95^e centile. L'une des conséquences de cette méthode, c'est que nous ne tenons pas compte des différences individuelles à l'extrémité supérieure de la courbe. Cette procédure a été répétée pour les réponses des parents et pour les réponses des enseignants. D'autres méthodes avaient été envisagées (logarithme ou racine carrée des scores bruts), mais elles ne se sont pas révélées plus efficaces lorsqu'il s'agissait de produire une variable normalement distribuée.

2.2.3 Facteurs relatifs à la famille et facteurs relatifs à l'enfant

Facteurs au niveau de la famille et au niveau de l'enfant. Pour des raisons à la fois empiriques et conceptuelles, nous avons classé les variables selon qu'elles exerçaient une influence au niveau de la famille ou au niveau de l'enfant. En effet, nous voulions décrire les variations entre familles et à l'intérieur d'une même famille. Cette distinction est naturellement nécessaire dans les analyses faisant appel à des modèles multiniveaux. Dans une perspective empirique, la distinction entre les deux genres de variables est très nette. Les variables pour lesquelles tous les frères et soeurs se voient nécessairement attribuer la même cote (c'est-à-dire qu'ils doivent recevoir la même cote du simple fait qu'ils vivent dans la même maison) sont considérées comme des variables au niveau de la famille; les variables pour lesquelles les frères et soeurs pouvaient recevoir des cotes différentes sont considérées comme des variables au niveau de l'enfant. Nous expliquons clairement dans nos analyses que le « niveau » auquel les variables sont mesurées ne correspond pas nécessairement aux genres d'effet qu'elles peuvent avoir sur les enfants. Par exemple, nous examinons ci-dessous si les variables mesurées au niveau de la famille ont des répercussions seulement au niveau de la famille.

Variables mesurées au niveau de la famille. Plusieurs facteurs de risque ont été mesurés au niveau de la famille : les frères et soeurs d'une même famille se sont vu attribuer la même côte pour ces mesures. Parmi les risques spécifiques que nous avons étudiés, il y avait le statut socioéconomique (variables ayant trait au statut socioéconomique, par exemple le revenu et la scolarité des parents), la dépression chez les parents, le fait de vivre en milieu urbain, la taille de la famille. Ils représentaient des facteurs de risque psychologiques, sociaux et économiques. Sauf indication contraire, ces risques ont été intégrés comme variables continues dans les régressions, les mesures répétées et les analyses reposant sur des modèles multiniveaux.

Une autre série de variables intégrées au modèle représentait les risques développementaux corrélés au(x) parent(s). Parmi ces facteurs, on retrouvait le nombre de transitions maritales préalables, le fait que le couple soit marié ou qu'il cohabite, et si oui ou non les parents ont cohabité avant le mariage. Ces facteurs de risque sont particulièrement intéressants, parce que dans la vaste majorité des cas, ils étaient présents avant la constitution de la famille actuelle ou même avant la naissance de l'enfant. Dans une perspective empirique, ces risques sont considérés comme des risques au niveau de la famille, parce que tous les enfants de la même famille se verraient attribuer la même côte. Cependant, d'un point de vue conceptuel, ils sont très différents des risques au niveau de la famille dont il a été question dans le paragraphe précédent.

Statut socioéconomique. Cette variable, qui a été calculée par Statistique Canada, tient compte de la scolarité et de la profession de la PCM et du conjoint (s'il y a lieu) ainsi que du revenu du ménage (AINHD08). La profession a été codée selon la classification socioéconomique de Pineo.

Dépression parentale, cycle 1. La dépression a été mesurée au moyen d'une version modifiée du CES-D (Radloff, 1977). On a posé à la PCM des questions au sujet des symptômes qu'elle pouvait éprouver, notamment les sautes d'humeur, les problèmes de sommeil, les crises de larmes, les états dépressifs et le manque d'appétit (ADPPS01). Il y avait 12 items à l'échelle, qui allaient de 0 à 36. L'échelle affichait une bonne cohérence interne (Alpha de Cronbach=0,82).

Milieu urbain, cycle 1. Les intervieweurs ont codé la taille de la collectivité dans laquelle vivaient les familles (AGEHD01). Les codes allaient de (1), c'est-à-dire un secteur urbain comptant plus de 500 000 habitants, à (5), c'est-à-dire un secteur urbain comptant moins de 15 000 habitants. Il y avait un code (6) pour les régions rurales. Nous avons créé une variable fictive urbaine/rurale pour regrouper ensemble toutes les régions urbaines (codes 1 à 5) et les comparer aux régions rurales.

Transitions maritales précédentes. Nous avons utilisé des données tirées des fichiers sur la garde des enfants pour créer une cote du nombre de relations maritales ou unions précédentes du père et de la mère avant l'union actuelle.

Cohabitation. En plus de déterminer si le couple qui dirigeait la famille était marié ou s'il cohabitait, nous avons également intégré de l'information indiquant si le couple avait cohabité avant le mariage, information que nous avons tirée des fichiers sur la garde des enfants.

Variables au niveau de l'enfant. Plusieurs facteurs de risque ont été mesurés au niveau de l'enfant, c'est-à-dire que les frères et soeurs d'une même famille pouvaient obtenir des cotes qui leur étaient propres. Les risques au niveau de l'enfant ont été intégrés dans nos modèles s'il y avait des indications de leur relation avec l'adaptation comportementale des enfants. Parmi les risques spécifiques mesurés au niveau de l'enfant, on retrouve l'âge, le sexe, la qualité des pratiques parentales, la qualité des amitiés et la violence à la maison. Il y a lieu de penser que les pratiques parentales sont les mêmes pour tous les enfants d'une même famille, de sorte qu'on peut en déduire que leur influence s'exerce au niveau de la famille dans certains cas; toutefois, selon d'autres indications, des pratiques parentales spécifiques à l'enfant, ou différentielles, sous-tendent certaines différences dans les perturbations comportementales qu'affichent les enfants à l'intérieur de la famille (Reiss et coll., 1995). Par conséquent, nous avons utilisé la mesure propre à l'enfant de la qualité de la relation parent-enfant.

Violence à la maison. On a demandé à la PCM si l'enfant avait été témoin de violence entre deux adultes à la maison et à quelle fréquence (APRCQ28) : « À quelle fréquence voit-il/elle à la maison des adultes ou des adolescents se battre, se frapper ou tenter de faire du mal à d'autres? ». Il y avait quatre réponses possibles, allant de souvent (1) à jamais (4); ainsi, les scores plus élevés indiquent moins de violence. Par ailleurs, et c'est là un facteur important, cet élément est mesuré séparément pour chaque enfant dans la famille.

Pratiques parentales inefficaces et positives. Dans le cadre de l'ELNEJ, la PCM a été priée de s'attribuer à elle-même une cote sur une échelle de cinq points pour toute une gamme de variables concernant les pratiques parentales qui décrivent l'affection qui caractérise la relation entre le parent et l'enfant, les interactions positives, les punitions et l'hostilité. Ces réponses ont fait l'objet d'une étude factorielle et trois facteurs en sont ressortis : hostilité/inefficacité (APRCS04), constance (APRCS05) et relations positives (APRCS03). L'échelle de l'hostilité/inefficacité (que l'on appellera « inefficacité » à partir d'ici) se composait des items suivants : contrariété, colère, désapprobation, absence de félicitations, difficulté à s'y prendre avec l'enfant, sautes d'humeur des parents qui influencent les punitions et punitions inefficaces. Cette échelle présentait une bonne cohérence interne (Alpha de Cronbach=0,71). L'échelle des relations positives se composait des éléments suivants : louanger l'enfant, conversation ou jeu se concentrant sur l'enfant pendant cinq minutes ou plus, rire avec l'enfant, faire avec l'enfant une activité spéciale qu'il aime, faire des sports ou se livrer à des passe-temps avec l'enfant. Cette échelle présentait une cohérence interne adéquate (Alpha de Cronbach=0,81). L'échelle de la cohérence des pratiques parentales n'a pas été utilisée dans les analyses présentées ici.

Relations avec les amis et les frères et soeurs, cycle 1. On a interrogé la PCM sur la qualité des relations de l'enfant avec ses amis et ses frères et soeurs au cycle 1. Les questions étaient formulées ainsi : « Au cours des 6 derniers mois, dans quelle mesure... s'est-il/elle bien entendu/e avec d'autres enfants, comme ses ami(e)s ou ses copains ou copines de classe (à part ses frères et soeurs)? » (ARLCQ06). Et « au cours des 6 derniers mois, dans quelle mesure... s'est-il/elle bien entendu/e avec son/ses frère(s)/soeur(s)? » (ARLCQ09). Les réponses à cette question étaient cotées sur une échelle à cinq points, allant de très bien, aucun problème, à pas bien du tout, problèmes constants. Des scores plus élevés témoignent donc de problèmes plus nombreux dans les relations. Ces items avaient été adaptés de l'Étude sur la santé de l'Ontario.

2.3 Aperçu de la démarche d'analyse des données

Les études antérieures sur les facteurs de risque et de protection en ce qui concerne la psychopathologie des enfants ont porté généralement sur un seul enfant par famille. Par conséquent, les effets attribuables aux facteurs qui se manifestent au niveau de la famille (par exemple, une psychopathologie parentale), les facteurs qui se manifestent au niveau de l'enfant à titre individuel (par exemple, l'âge, le sexe) et l'interaction entre les deux sont confondus. Le recours à une modélisation multiniveaux, démarche analytique qui repose sur la structure nichée ou hiérarchique des données familiales, est une caractéristique novatrice de notre étude. Cette démarche fait la distinction entre les variations attribuables à chaque « niveau » dans la structure des données. En d'autres termes, nous pouvons faire la différence entre les facteurs de risque et de protection qui se manifestent au niveau de la famille (et qui expliquent pourquoi les familles diffèrent les unes des autres, c'est-à-dire la variation entre les familles) et les facteurs qui se manifestent au niveau individuel de l'enfant et qui expliquent pourquoi les enfants diffèrent les uns des autres (ce que nous appelons la variation à l'intérieur de la famille).

La modélisation multiniveaux (Bryk et Raudenbush, 1992; Goldstein, 1995) est conçue pour des données organisées hiérarchiquement à un nombre de niveaux qui peut être infini, par exemple les enfants à l'intérieur d'une salle de classe à l'intérieur d'une école ou, comme dans le cas qui nous occupe, les enfants à l'intérieur des familles. Trois caractéristiques des résultats des modèles multiniveaux sont mises en lumière. Premièrement, nous présentons les effets fixes associés aux variables prédictives. Ces estimations et erreurs-types sont interprétées comme s'il s'agissait d'un modèle de régression; lorsque l'estimation est d'environ le double de son erreur-type, elle est associée de façon significative (p < 0,05) aux problèmes comportementaux et affectifs chez l'enfant.

La caractéristique novatrice de la modélisation multiniveaux, c'est-à-dire la répartition de la variance selon chaque « niveau » des données, est également présentée. La variance d'erreur est divisée en variabilité au niveau de la famille (« entre familles ») et au niveau de l'enfant à titre individuel (« à l'intérieur de la famille »). C'est ce qu'on appelle les « effets aléatoires ». Des estimations des effets fixes et des effets aléatoires sont calculées simultanément au moyen d'une procédure reposant sur le maximum de vraisemblance, dont la valeur est signalée. Il est important de préciser que les estimations qu'on retrouve dans la partie des tableaux qui portent sur les effets aléatoires ne sont pas interprétées de la même façon que les estimations des effets fixes. Dans la section des effets aléatoires, on retrouve les estimations de la variance (avec les erreurs-types associées), plutôt que des coefficients traditionnels de régression.

En plus de nous éclairer davantage sur les facteurs de risque et de protection aux problèmes comportementaux et affectifs chez l'enfant après une transition familiale, l'utilisation de la modélisation multiniveaux permet de régler les problèmes d'analyse découlant d'erreurs corrélées lorsque plusieurs enfants d'une même famille sont inclus dans les analyses. L'analyse de ces données au moyen d'outils et de programmes statistiques conventionnels se traduirait par des erreurs-types biaisées et donnerait peut-être des résultats faussés.

Tout au long de la section des résultats, nous examinons à la fois la signification statistique de nos conclusions de même que l'ampleur de leur effet, d. L'ampleur de l'effet a été définie par Cohen (1968) comme la différence moyenne entre les groupes divisée par l'écart-type confondu. En règle générale, des valeurs de 0,2, de 0,5 et de 0,8 indiquent une ampleur faible, moyenne et importante, respectivement. Étant donné la grande taille de l'échantillon dont nous disposions pour la plupart des analyses (même si le nombre de familles complexes/belles-mères est relativement limité), un effet même limité pourrait néanmoins être statistiquement significatif.

Les analyses qui font appel à la méthode multiniveaux repose sur des données pondérées selon la procédure de pondération de la version la plus récente de MLwiN (version bêta 1.10.0001; Goldstein et coll., 1998; Rasbash, Browne, Healy, Cameron et Charlton, 1999). Dans ce cas, comme les poids ont été affectés à des enfants individuels de l'ELNEJ, la procédure de pondération MLwiN a permis d'analyser les données auxquelles des poids ont été attribués au niveau de l'enfant (en l'occurrence, il s'agira du niveau 1). Il n'y avait pas de série comparable de poids pour les analyses au niveau de la famille, notamment les analyses des taux de changement dans le genre de famille. Des poids longitudinaux sont utilisés dans toutes les analyses qui portent (uniquement) sur l'échantillon longitudinal. Des poids transversaux (cycle 1) ont été utilisés dans la dernière série d'analyses transversales des données du cycle 1.

• ²À partir d'ici, nous utilisons l'expression « familles biologiques » pour indiquer tout simplement que dans ces familles biparentales, tous les membres de la famille sont apparentés biologiquement les uns aux autres. Nous préférons cette expression aux termes un peu plus (ou du moins tout aussi) malaisés que sont les familles « intactes », « nucléaires », « non divorcées » et « non recomposées ».