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Contributions universitaires

Recherche sur les femmes

Envisager une contre-réforme de la psychologie du comportement criminel chez les femmes : Preuves convergentes, intervalles de confiance et consultation1

M. A. Law2
Département de psychologie, Université Carleton

Lorsque Martinson a proclamé à tort que rien ne fonctionnait, il a provoqué une série d'événements malheureux dans les services correctionnels en Amérique du Nord, puisque les politiques punitives détruisant les efforts de réadaptation sont devenues monnaie courante (voir Andrews et Bonta, 2003; Martinson, 1974). Au cours des trente dernières années, le domaine de la psychologie du comportement criminel (PCC) a connu une forte évolution, car on s'est efforcé de montrer qu'il y a effectivement des choses qui fonctionnent. La PCC s'appuie sur des preuves empiriques qui montrent qu'il est possible de classer les délinquants, de prévoir leur comportement et de concevoir à leur intention des programmes de traitement efficaces (Andrews, 1982; Andrews et Bonta, 1998).

Une question nouvelle se pose aujourd'hui : La PCC peut-elle aussi s'appliquer aux délinquantes ? Des études récentes donnent à penser que oui (Blanchette et Brown, 2006; Law, 2004; Motiuk et Blanchette, 2000; Rettinger, 1998). Toutefois, il est peut-être temps de se demander sérieusement si l'application de la PCC aux femmes peut ou devrait se développer d'une manière décalée, mais parallèle à l'application qu'on en fait auprès des délinquants (Andrews et Wormith, 1989; Bonta, 1995; Cullen, 1995; Dowden et Andrews, 1999; Gendreau et Ross, 1979; Motiuk, Bonta et Andrews, 1986).

Aller de l'avant

Le climat politique actuel exige que l'on fasse davantage de recherche sur les délinquantes, en particulier sur les questions entourant les comportements violents (Rapport du Vérificateur général, 2003; Commission canadienne des droits de la personne, 2005; Rapport de l'Enquêteur correctionnel, 2006). Malheureusement, les chercheurs et les critiques de salon répondent à cette exigence en publiant un ensemble hétéroclite d'ouvrages (Blanchette, 2005; Bloom, Owen et Covington, 2004; Hannah-Moffat, 2004; Hardyman et Van Voorhis, 2004). Il n'y a pas de continuité dans les sujets de recherche, pas de théorie unificatrice et pas d'orientations communes qui pourraient permettre d'établir une base de connaissances à propos des femmes qui ont des démêlés avec la justice (Bloom, 2003; Hannah-Moffat et Shaw, 2000). Il est peut-être temps de commencer à proposer des mesures pratiques qui seront utiles pour l'application de la PCC aux délinquantes.

1. Chercher les points convergents

Il y a des preuves qui indiquent que, même dans le domaine de la recherche quantitative sur les délinquantes, où l'on ne retrouve qu'un nombre limité d'études empiriques bien conçues, il existe des points de convergence entre les diverses théories.

Dans une méta-analyse effectuée récemment, qui portait sur les prédicteurs de la récidive et de la mauvaise conduite en établissement chez les délinquantes (Law, Sullivan et Goggin, 2006), les auteurs ont cerné des recoupements importants entre les deux principales théories qui servent à expliquer les comportements criminels des femmes, c'est-à-dire la théorie de l'apprentissage social et la théorie féministe. Bien que de nombreux prédicteurs soient revendiqués seulement par la théorie de l'apprentissage social (p. ex. les antécédents criminels et les attitudes) ou par la théorie féministe (p. ex. la victimisation et la santé mentale), beaucoup d'autres sont jugés fondamentaux dans les deux théories, comme l'éducation, l'emploi, les relations sociales et les antécédents familiaux. L'importance de certains de ces concepts pour la prévision de la récidive générale et de la récidive violente a été confirmée. Ainsi, l'éducation [r = 0,27, intervalle de confiance (IC) de 95 % = 0,21, 0,33] et l'emploi (r = 0,13, IC de 95 % = 0,07, 0,19) ont permis de prévoir la récidive générale. La convergence de ces deux théories, qui se veulent souvent diamétralement opposées, est digne de mention.

2. Tenir compte des intervalles de confiance

Une autre façon d'approfondir notre compréhension des comportements criminels des femmes est d'examiner les intervalles de confiance, et non seulement les valeurs p, dans nos travaux quantitatifs.

Les intervalles de confiance ont commencé à susciter l'intérêt dans la recherche en psychologie judiciaire; pourtant, bien que des organismes importants comme l'American Psychological Association (Finch, Thomason et Cumming, 2002) et des revues de psychologie évaluées par des pairs comme le Journal of Consulting and Clinical Psychology (Fidler, Cumming, Thomason et coll., 2005) les incitent à le faire, les chercheurs hésitent encore à accorder aux intervalles de confiance toute l'importance voulue.

La capacité de générer automatiquement des intervalles de confiance à l'aide de logiciels statistiques a mené les chercheurs à indiquer ces intervalles, sans les comprendre nécessairement; de même, les lecteurs y jettent un coup d'úil, mais ils n'en tiennent pas compte en général (Fidler, Thomason, Cumming, Finch et Leeman, 2004). L'une des raisons pouvant expliquer cet état de choses est que l'on comprend mal ce que sont les intervalles de confiance et la façon dont ils peuvent améliorer la communication et l'interprétation de résultats (Belia, Fidler, Williams et Cumming, 2005; Cumming et Finch, 2005).

Bien que les valeurs p et les intervalles de confiance fournissent de l'information sur la signification statistique d'une estimation - par exemple, la force de la relation entre une variable comme l'âge et un résultat comme la mauvaise conduite grave en établissement - les intervalles de confiance procurent l'avantage additionnel de fournir de l'information sur le degré de certitude que nous avons que la valeur de l'estimation est correcte. En psychologie criminelle, cette estimation ponctuelle est habituellement le coefficient de corrélation de Pearson (r). Les intervalles de confiance permettent un regard intuitif et rapide sur la variabilité associée à une estimation, indiquant clairement les limites inférieure et supérieure probables de l'estimation ponctuelle, c'est-à-dire l'intervalle dans lequel on peut être certain que se situe la valeur réelle de la corrélation. Si la valeur, r = 0, ne se situe pas à l'intérieur des limites d'un intervalle de confiance de 95 %, le résultat est statistiquement significatif à p < 0,05.

Étapes pratiques pour interpréter et comprendre les intervalles de confiance de 95 % pour les coefficients de corrélation
  1. Regarder si 0 (coefficient de corrélation de Pearson indiquant l’absence d’association entre les deux variables) se situe entre les limites inférieure et supérieure de l’intervalle de confiance de 95 %.

    • Si 0 ne se situe pas entre les deux limites d’un intervalle de confiance de 95 %, alors la corrélation est statistiquement significative à p < 0,05.


    • Si 0 se situe entre les deux limites d’un intervalle de confiance de 95 %, alors il n’est pas possible d’affirmer avec certitude que la valeur de la corrélation n’est pas 0 (c’est-àdire qu’il n’y a pas d’association entre les deux variables) et la corrélation n’est pas statistiquement significative à p < 0,05.

  2. Déterminer la largeur de l’intervalle de confiance en calculant la différence entre les limites de confiance inférieure et supérieure. (Lorsqu’un intervalle de confiance est large, c’est souvent que la population est diversifiée ou que l’échantillon est de petite taille.)

    • Si la largeur de l’intervalle est supérieure à 0,1, la variabilité associée à la corrélation est excessive et cette dernière n’est pas fiable (communication personnelle, Paul Gendreau).

    • Si la largeur de l’intervalle est de 0,1 ou moins, la variabilité associée à l’estimation de la corrélation est acceptable.

  3. Examiner les limites supérieure et inférieure de l’intervalle de confiance pour déterminer les valeurs minimale et maximale que la corrélation pourrait prendre. Comme nous savons que l’estimation ponctuelle n’est qu’une estimation, et non la corrélation véritable, nous avons alors toutes les valeurs que la corrélation véritable pourrait prendre.
Par exemple . . .

Dans une étude récente (Law, 2004), on a recueilli des données sur 640 délinquantes purgeant une peine de ressort fédéral dans la collectivité afin d'examiner les sept catégories de besoins de l'Échelle d'intervention dans la collectivité (EIC), appelée auparavant Échelle d'évaluation du risque et des besoins dans la collectivité (EERBC). Ces catégories sont les suivantes : fréquentations, attitudes, comportement dans la collectivité, emploi, relations conjugales et familiales, orientation personnelle et affective, et toxicomanie. Comme mesures de l'adaptation à la collectivité, on s'est servi des infractions consignées dans les dossiers du Centre d'information de la police canadienne (CIPC), qui fournissent des données officielles sur la récidive. L'analyse et les commentaires qui suivent sont également pertinents pour d'autres petites sous-populations comme les délinquants autochtones, les délinquants violents et les délinquants sexuels.

Analyse

On a calculé la corrélation entre le type de récidive et le score de la sous-échelle de l'EIC pour chaque catégorie de besoins, et on a indiqué la valeur p pour chaque corrélation. De plus, on a indiqué des intervalles de confiance de 95 % pour chaque corrélation. On a considéré comme statistiquement significatif un seuil de signification alpha de 0,05. On a jugé qu'une estimation était stable si la largeur de l'intervalle de confiance était inférieure ou égale à 0,1. Les analyses ont été effectuées à l'aide du logiciel SAS 9.1.3 (SAS Institute Inc., Cary, Caroline du Nord).

Résultats

 Tableau 1 

Corrélation entre les catégories de besoins de l'EIC et la récidive par les délinquantes après leur mise en liberté (N = 640)

Catégorie
de besoins
de l'EIC
Coefficient
de
corrélation
de Pearson
(r)
Valeur
p
Signification
statistique
(p < 0,05)
IC de
95%
Signification
statistique
(0 se situe
dans l'IC
de 95%)
Largeur
de l'IC
de 95%
Variabilité
acceptable
(largeur de
l'IC <= 0,1)








Emploi 0,26 < 0,0001 OUI 0,18, 0,33 OUI 0,15 NON
Relations familiales 0,13 0,001 OUI 0,05, 0,20 OUI 0,15 NON
Fréquentations 0,19 < 0,001 OUI 0,12, 0,27 OUI 0,15 NON
Toxicomanie 0,14 0,0005 OUI 0,06, 0,21 OUI 0,15 NON
Comportement dans la collectivité 0,17 < 0,0001 OUI 0,10, 0,25 OUI 0,15 NON
Orientation personnelle & affective 0,14 0,0006 OUI 0,06, 0,21 OUI 0,15 NON
Attitudes 0,16 < 0,0001 OUI 0,09, 0,24 OUI 0,15 NON

Analyse

Les coefficients de corrélation observés entre la récidive et les catégories de besoins chez les délinquantes étaient comparables à ceux qui avaient été obtenus dans des études semblables sur des délinquants de sexe masculin (Motiuk et Brown, 1997). Si l'on examine les coefficients de corrélation (colonne 2), on constate que l'emploi est le prédicteur le plus important d'une forme ou d'une autre de récidive (r = 0,26, IC de 0,18 à 0,33). Dans un domaine où les corrélations supérieures à 0,1 sont dignes de mention, en plus du fait que les femmes constituent une population hétérogène, ce genre de corrélation est impressionnant. Par ailleurs, cette situation peut nous amener à nous interroger, surtout lorsqu'on considère que les données du Tableau 1 ne concernent pas simplement un échantillon, mais bien l'ensemble de la population ciblée au moment de l'étude.

Lorsqu'on interprète des données quantitatives, il faudrait toujours tenir compte de la magnitude (r), de la direction (+/-) et de la signification statistique (valeur p) du résultat. Néanmoins, de nombreux chercheurs semblent ne tenir compte que de la signification statistique (valeur p) (Finch, Cumming et Thomason, 2001). Ainsi, il se peut qu'un résultat statistiquement significatif (valeur p) de faible magnitude (r) ait peu de signification, sur les plans clinique ou pratique, en ce qui a trait aux politiques ou aux programmes.

Il est temps de nous demander si nous posons la bonne question et si nous la posons de la bonne manière, de nous demander aussi pour quelle raison la relation est si faible et s'il manque quelque chose.

Bien qu'un grand nombre des corrélations entre la récidive et les catégories de besoins soient statistiquement significatives à p < 0,05, l'examen des intervalles de confiance de 95 % révèle qu'il y a une variabilité importante associée à ces corrélations. Si l'on regarde le Tableau 1, on constate qu'aucun des intervalles de confiance n'est plus étroit que 0,1, qui constitue actuellement la norme dans les ouvrages de justice pénale (communication personnelle, Paul Gendreau). Cette situation est troublante. On pourrait se demander s'il est pertinent d'utiliser la norme de 0,1 dans les recherches sur les délinquantes. Bien que cette norme puisse être appropriée pour les études sur les délinquants de sexe masculin, qui constituent une population relativement importante et homogène, il se peut qu'elle ne soit pas aussi appropriée pour la population diversifiée et de petite taille des délinquantes.

3. Consulter ! Consulter ! Consulter !

Plutôt que d'entretenir des pensées déconstructivistes qui n'auraient pour résultat que de freiner les chercheurs qui travaillent sur la prévision des comportements des délinquantes, il s'agirait plutôt d'opérationnaliser les concepts établis par la PCC d'une manière adaptée aux femmes. Dans la catégorie de l'emploi, par exemple, on pourrait tenir compte du fait que les femmes sont des épouses, des mères chefs de famille ou des personnes ayant des responsabilités parentales (Blanchette et Brown, 2006). Quand les concepts seront mieux adaptés et plus spécifiques, la qualité des relations quantitatives (r) augmentera.

Si nous voulons orienter les études quantitatives futures, nous devrions peut-être revenir aux études qualitatives exploratoires de base, plutôt que de nous appuyer aveuglément sur l'évolution qu'a connue la PCC au cours des dernières années auprès des populations de sexe masculin (voir Andrews et Bonta, 2003). Nous pouvons le faire : 1) en amorçant des consultations sérieuses en vue de déconstruire les expériences que vivent les femmes avant leur admission dans le système pénal, durant leurs contacts avec le système et après leur sortie du système; 2) en tenant compte des facteurs environnementaux qui s'imbriquent dans ces corrélations, et en répondant ainsi aux appels incessants des critiques féministes qui souhaitent que l'on contextualise les expériences des femmes (Bloom, 2003; Hannah-Moffat, 2000).

Il est fort probable que ce retour aux études qualitatives permettrait de mettre au jour des compatibilités et des validités convergentes entre la théorie de l'apprentissage social et la théorie féministe en ce qui a trait à des facteurs pertinents (p. ex. les relations sociales/fréquentations). On pourrait ainsi mieux intégrer ces théories et s'éloigner du débat passionné qui a évolué entre la perspective féministe et celle de l'apprentissage social.

Conclusion

Bien que les intervalles de confiance ajoutent manifestement de la valeur à l'interprétation des données sur les délinquantes en fournissant de l'information sur la variabilité des estimations, un examen minutieux de ces données révèle l'existence de problèmes latents importants. Il est temps de tenir compte d'autres éléments que de la signification statistique des résultats . . . et de commencer à examiner de plus près la magnitude des corrélations.

Il est temps aussi de commencer à fusionner les lexiques depuis longtemps incompatibles, afin de reconnaître par exemple que la « contextualisation » des théoriciens féministes (Chesney-Lind, 2001) correspond peut-être à l'élément « renforcement communautaire » du modèle du renforcement personnel, interpersonnel et communautaire (RPIC) (Andrews, 1982). Il est temps de cesser la polarisation des théories sur les délinquantes . . . et d'améliorer le dialogue, à mesure que des points de convergence se manifestent. Il est temps de cesser de supposer que les concepts de risque et de besoins élaborés pour les délinquants de sexe masculin ont des structures sous-jacentes identiques pour les délinquantes . . . et de retourner à des études qualitatives exploratoires dans l'espoir de pouvoir opérationnaliser ces concepts pour les recherches quantitatives futures.

Le plan de match
  • Amorcer la transition entre le test de l'hypothèse nulle (valeurs p) et l'indication des intervalles de confiance. Dans les études portant sur de petites sous-populations de délinquants - délinquants violents, délinquantes, délinquants sexuels - on devrait toujours indiquer les intervalles de confiance. Les lecteurs pourront ainsi constater la variabilité associée aux estimations et les valeurs maximales possibles que les corrélations peuvent prendre.

  • Reconnaître que la variabilité peut être plus grande dans les sous-populations hétérogènes de petite taille, comme les délinquantes, les délinquants autochtones, les délinquants violents et les délinquants sexuels. Il peut s'avérer irréaliste de vouloir obtenir un intervalle de confiance d'une largeur de 0,1. La norme de 0,15 semblerait plus réaliste, du moins dans le cas des délinquantes.

  • Se rappeler que la signification statistique n'est pas la même chose que la signification clinique. Il faut faire des efforts concrets pour augmenter la magnitude des corrélations que l'on obtient dans les études sur les délinquantes, et cela en utilisant des concepts adaptés aux femmes, en tenant compte des variables conjoncturelles et en validant la nature appliquée de ces relations.

  • Ne pas faire de suppositions : retourner consulter les femmes qui reçoivent des services du système correctionnel dans le but d'unir les méthodes qualitative et quantitative.  

1 Cet article est fondé en partie sur l'ouvrage de LAW, M. A. A longitudinal follow-up of federally sentenced women in the community: Assessing the predictive validity of the dynamic characteristics of the Community Intervention Scale. Thèse de doctorat inédite, Ottawa, ON, Université Carleton, directeur : D.A. Andrews, 2004.
2 Veritas Research Institute, 2746 Rothesay Road, Rothesay, N.-B., E2H 2L2; courriel : moiralaw@nbnet.nb.ca

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