Trait versus état : l'impact différentiel des traits de personnalité, des comportements d'adaptation et des cognitions sur la dépression et l'anxiété

Hypothèse 1 : Le névrosisme mesuré avec (BFI-10), les métacognitions positives, les métacognitions négatives et les stratégies d'adaptation inutiles (les trois dernières mesurées avec CAS-1), prédiront des niveaux plus élevés de dépression et d'anxiété.

Question de recherche 1 : Comment et dans quelle mesure les différents traits liés mesurés avec BFI-10 sont-ils liés à la dépression et à l'anxiété dans l'échantillon pandémique actuel ?

Question de recherche 2 : Les variables de trait ou d'état sont-elles les plus fortement associées aux symptômes dépressifs et anxieux ? Cette question sera étudiée à l'aide de corrélations partielles dans les analyses de régression multiple.

Analyses statistiques:

Deux analyses de régression hiérarchique seront effectuées. 1) avec PHQ-9 comme variable dépendante ; et 2) la seconde avec GAD-7 at comme variable dépendante. Les deux analyses comprendront les variables suivantes et les étapes suivantes : À l'étape 1, les variables démographiques âge, sexe et éducation seront incluses dans le modèle. À l'étape 2, les variables de trait (c'est-à-dire les cinq traits de personnalité mesurés avec BFI-10) seront incluses. Dans la dernière étape, les trois variables d'état métacognitions positives, métacognitions négatives (CAS-1) et stratégies d'adaptation inutiles (CAS-1) seront incluses.

Des corrélations partielles seront rapportées pour chaque analyse de régression, présentant l'ampleur de l'effet des prédicteurs hypothétiques sur la dépression et l'anxiété. Une corrélation partielle (semi-partielle) donne l'estimation la moins biaisée et la plus facile à interpréter de la force d'une relation prédictive (Dudgeon, 2016). C'est la corrélation entre le résultat et les aspects du prédicteur unique parmi tous les autres prédicteurs. En tant que type de corrélation, sa taille peut être évaluée selon les critères de Cohen (1988) : petite >=0,10, moyenne >=0,30, grande >=0,50.

Les deux analyses incluent les 5 variables prédictives de traits suivantes : névrosisme (BFI-10), ouverture (BFI-10), conscience (BFI-10), extraversion-introversion (BFI-10) et agréabilité (BFI-10).

Les variables prédictives d'état sont les suivantes : métacognitions positives (sous-échelle CAS-1) ; métacognitions négatives (sous-échelle CAS-1); comportements d'adaptation inutiles (sous-échelle CAS-1).

La multicolinéarité et d'autres hypothèses statistiques seront vérifiées à l'aide d'examinés. La multicolinéarité sera évaluée avec des lignes directrices communes (VIF < 5 et tolérance > 0,2 ; Hocking, 2003 ; O'Brian, 2007).

Si d'autres analyses ou questions sont abordées dans le document à venir qui ne sont pas pré-spécifiées dans ce protocole pré-enregistré, elles seront explicitement définies comme exploratoires.

Des analyses de sensibilité et des réplications aléatoires de sous-échantillons des principaux résultats seront menées après la sélection d'un échantillon aléatoire de participants garantissant un rapport proportionnel entre l'échantillon collecté et la population adulte de Norvège.

Calcul de la taille de l'échantillon et de la puissance :

La présente étude fait partie d'un projet plus vaste dont la première partie vise à étudier les prédicteurs de sources d'information sur la santé mentale par le biais d'analyses de régression, et la deuxième partie vise à examiner les relations directionnelles entre des sources d'information spécifiques et leur centralité grâce à des approches systémiques complexes (c. Analyse de réseau). Par conséquent, les calculs de puissance sont basés sur la puissance requise pour les analyses de réseau. Conformément aux directives d'analyse de puissance de Fried & Cramer (2017), il est recommandé que le nombre de participants soit trois fois supérieur au nombre de paramètres estimés. Cependant, les recommandations plus conservatrices de Roscoe (1975) pour la recherche multivariée recommandent une taille d'échantillon dix fois plus grande que le nombre de paramètres estimés. Ainsi, selon ces deux approches respectivement, entre 1305 et 4350 participants sont nécessaires. Les données seront collectées pendant trois semaines, et les participants sont basés sur un échantillon représentatif et aléatoire d'adultes norvégiens, sélectionnés au hasard et offrant des chances égales de participer à l'étude, en fournissant un consentement numérique.

Données manquantes:

Le système TSD (Services for Sensitive Data), une plate-forme utilisée en Norvège pour stocker des données personnelles, vérifie officiellement les participants via une sorte de numéro d'identification national pour leur donner le plein droit de retirer leurs données à tout moment, conformément au GDPR européen (General Règlement sur la protection des données). En conséquence, les participants sont autorisés à retirer leurs propres données à tout moment. L'enquête comprend des champs de réponse obligatoires. La participation est volontaire et le retrait des données fournies est possible à tout moment. Les enquêteurs ne s'attendent pas à ce que les participants retirent leurs données et n'attendent donc aucune donnée manquante. Cependant, si les participants retirent leurs données, les enquêteurs procéderont à des analyses de pointe des données manquantes et détermineront si des données manquent au hasard.