TRONCIN Le redoublement

- 278 -de spécifier de façon séparée, pour chaque niveau, des sous-modèles plutôt quedirectement une équation complète (intégrant simultanément des variables se référant àplusieurs niveaux d’analyse). Un second intérêt est de permettre d’interpréter plus aisémentles résultats des analyses dans lesquelles la variable à expliquer est dichotomique. En seréférant aux écrits de SNIJDERS et BOSKER (1999, 207-229) ainsi qu’à ceux de GUO etZHAO (2000, 441-462) qui ont traité spécifiquement cette question, nous devons prendreen compte la manière avec laquelle la variance d’une variable (à expliquer) non continueest appréciée. De plus, lorsque des modèles logistiques multiniveaux sont construits, lavariance intra-classe est sous la contrainte de l’hypothèse binomiale : elle estapproximativement égale à π² / 3 (≈ 3,29). De ce fait, dans le cas d’un modèle àcoefficients aléatoires intégrant deux niveaux d’analyse, le coefficient de corrélation intraclasseρ est égal à τ 00 / (τ 00 + π² / 3).tel-00140531, version 1 - 6 Apr 2007Pour clore cette présentation des principaux procédés statistiques utilisés dans cette étude,nous allons traiter de la question de la comparabilité de deux groupes d’individus dont l’uns’impose au chercheur.III.4. La méthode d’appariement par probabilité préditeRappelons que dans le cadre des méthodes quasi-expérimentales, le chercheur ne peut agirque sur la composition d’un seul des deux groupes observés. Dans cette recherche sur leredoublement, nous sommes assurément confrontés à ce type de problème puisque nous nepouvons pas intervenir, sur-le-champ ou rétrospectivement, dans le processus dedésignation des redoublants de CP. Or, la comparaison n’a de sens que si l’équivalenceinitiale des deux groupes d’élèves considérés (les redoublants et les promus) peut êtregarantie. En ce sens, nous ne pouvons pas occulter la question de la comparabilité entre desélèves qui seront exposés à un « traitement » (le redoublement) et ceux qui ne le seront pas.