Adaptation Francaise de

5/12/2018 Adaptation Francaise de - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/adaptation-francaise-de 1/19

Article original

Adaptation française de l’échelle de colère au volant D.A.S. :quels liens entre colère éprouvée au volant, infractions et accidents

de la route déclarés par de jeunes automobilistes ?

French adaptation of the Driving Anger Scale (D.A.S.):Which links between driving anger, violations and road

accidents reported by young drivers?P. Delhomme, A. Villieux

INRETS, laboratoire de psychologie de la conduite, 2, avenue du Général-Malleret-Joinville, 94114 Arcueil cedex, France

Reçu le 8 juin 2004 ; reçu en forme révisée le 30 octobre 2004 ; accepté le 30 novembre 2004

Résumé

Cette recherche teste auprès de jeunes automobilistes (n = 284), dans le cadre de deux études, les liens entre colère éprouvée au volant(D.A.S., Deffenbacher et al., 1994 que nousavons traduite en français), infractions de conduite et antécédents d’accident déclarés.Après avoirexaminé la validité de construit et la cohérence interne des scores obtenus à la D.A.S., nous observons que la structure en six facteurs dumodèle original n’est pas exactement retrouvée dans l’étude 1 tandis qu’une configuration plus adéquate est proposée dans l’étude 2. Dans lesdeux études, les de Cronbach des facteurs de la D.A.S. s’échelonnent de 0,68 à 0,90, les facteurs de colère corrèlent positivement avec lesinfractions (r > 0,30). Les meilleurs prédicteurs des infractions sont des facteurs de colère, en particulier la colère éprouvée lorsque le conduc-teur est gêné dans sa progression par la lenteur d’un autre usager. Dans l’étude 2 seulement, le facteur de la D.A.S. « Discourtoisie » estpositivement lié aux antécédents d’accident (r = 0,20). Globalement, les résultats obtenus vont dans le sens de ceux observés dans le contexteanglo-américain. Les implications de ces résultats en termes de stratégies d’intervention sont discutées.© 2005 Elsevier SAS. Tous droits réservés.

Abstract

The aim of this research was to test, in two sudies, the relationships between trait driving anger (recorded by our French adaptation of theDriving Anger Scale, Deffenbacher et al., 1994), violations and traffic accidents self-reported among young drivers ( N =284). After examina-tion of construct validity and reliability of the D.A.S. scores, we found that the original six factors structure solution was not exactly replicatedin the first study whereas more appropriate items configuration was suggested in the second study. In both studies, Cronbach reliabilities forD.A.S. factors were ranged from 0.68 to 0.90, driving anger was positively correlated with self-reported traffic violations ( R >0.30). Bestpredictors of driving violations wereD.A.S. factors, and more particularly anger evoked by slow driving. A positive relationship was observedbetween the D.A.S. factor “Discourtesy” and traffic accidents ( R =0.20) only in study 2. Globally, findings replicated earlier findings obtainedin the anglo-american context. The implications of the findings for intervention strategies were considered.© 2005 Elsevier SAS. Tous droits réservés.

Mots clés : Colère au volant ; Adaptation française de la D.A.S. ; Transgressions déclarées ; Accidents de la route

Keywords: Driving anger; French adaptation of the D.A.S.; Self-reported violations; Road accidents

Adresses e-mail : [email protected] (P. Delhomme) ; [email protected] (A. Villieux).

Revue européenne de psychologie appliquée 55 (2005) 187–205

http://france.elsevier.com/direct/ERAP/

1162-9088/$ - see front matter © 2005 Elsevier SAS. Tous droits réservés.doi:10.1016/j.erap.2004.11.001



1. Introduction

Depuis une dizaine d’années, les comportements agressifset d’incivilité au volant semblent en recrudescence dans nom-

brede pays industrialisés.Aux États-Unis, entre 1990 et 1995,les altercations avec violence sur la route auraient augmentéde 51 %. La rage au volant (road rage), considérée commel’acte de conduite le plus violent qui soit, augmenterait cha-que année de 7 % et serait responsable d’environ 200 mortset 12 000 blessés (American AutomobileAssociation, 1997).Martinez (1997) et Snyder (1997) (cités par Deffenbacher etal., 2002b) estiment qu’entre 1/3 et 2/3 des accidents de laroute, dans lesquels des personnes sont blessées, sont attri-buables à des comportements agressifs.

De tels comportements au volant sont aussi courants enEurope de l’Ouest.Ainsi en Grande-Bretagne, Underwood et

al. (1999), effectuant une analyse secondaire de données pré-sentées dans le Lex Report on Motoring (1996), découvrentque 44 % des automobilistes déclarent avoir été victimesd’injures verbales ou gestuelles au cours des 12 derniers moiset 9 % avoir fini par quitter la route en raison de la conduiteagressive d’automobilistes. De même, Joint (1995, cité parAutomobileAssociation, London), interrogeant 526 automo-bilistes sur les événements dont ils ont fait l’expérience aumoins une fois au cours des 12 derniers mois, constate que62 % d’entre eux mentionnent avoir conduit alors qu’un auto-mobiliste collait leur pare-chocs arrière, 59 % avoir reçu unappel de phare, 48 % avoir été la cible de gestes obscènes, et1 % avoir été victime d’agression physique, enfin 60 % deces automobilistes admettent qu’il leur arrive eux-mêmes deperdre leur sang-froid lorsqu’ils conduisent. Parker et al.(1998) observent, auprès d’un échantillon de 270 automobi-listes, que 89 % d’entre eux reconnaissent qu’il leur arrivequelquefois d’adopter des comportements agressifs tels quepoursuivre un automobiliste, manifester leur hostilité àd’autre(s) usager(s) ou encore klaxonner pour indiquer leurmécontentement.

Malgré le nombre relativement important d’études consa-crées au comportement agressif au volant, une définition pré-cise de la conduite agressive fait défaut. Ellison-Potter et al.(2001) indiquent que les comportements agressifs au volant

sont tous les comportements intentionnels alimentés par dela colère ou de la frustration mettant en danger les autres usa-gers de la route que ce soit psychologiquement et (ou) phy-siquement. Ellison-Potter et al. (2001) précisent que la plu-part du temps, un comportement agressif au volant s’exprimerarement seul, il est souvent associé à d’autres comporte-ments. Par exemple, les comportements isolés tels que com-mettre un excès de vitesse, coller de trop près un véhicule,rester sur la voie de dépassement ou faire du slalom entre lesvoitures ne peuvent pas être considérés comme des compor-tements agressifs, mais si l’un d’eux est associé, par exempleà des coups de klaxon ou encore à des appels de phare, il est

alors qualifié de comportement agressif. Seuls quelques com-portements isolés tels que blasphémer ou adresser des gesteshostilesau volant sontaisément identifiables comme des com-

portements agressifs. Par ailleurs, ces auteurs différencient la« rage au volant » de la « conduite agressive » alors mêmeque dans la littérature elles sont souvent utilisées indistincte-ment. La « rage au volant » qui exprime l’intention de porter

physiquement atteinte à autrui, pouvant aller jusqu’à l’homi-cide, renvoie aux cas les plus extrêmes de conduite agressive.La « rage au volant » s’observe rarement mais est souventmise en avant par les médias pour son côté sensationnel. Àl’inverse, la conduite agressive renvoie à des réactions pluscommunes et moins extrêmes sur la route et fait l’objet denombreux témoignages. Pour Gohering (1999), la « rage auvolant » est un délit criminel alors que la conduite agressiveest une infraction1.

Dès 1994, Deffenbacher, Oetting et Lynch font l’hypo-thèse d’un lien entre colère au volant, comportements agres-sifs et transgressions des règles légales de conduite. Ces

auteurs développent alors une échelle de colère au volant entant que trait de personnalité : la D.A.S. ( Driving Anger Scale).

1.1. La colère au volant

Généralement, la colère est considérée comme un état émo-tionnel et physiologique de courte durée. Elle se caractériseprincipalement par une excitation physiologique et des sen-sations allant du mécontentement à la fureur (Spielberger,1988 ; Spielberger et al., 1995). Les émotions en tant qu’étatsont des expériences transitoires d’une émotion. En revan-che, les émotions en tant que trait de personnalité sont desdispositions à ressentir des émotions particulières. Selon Ler-ner et Keltner (2001), les émotions en tant que trait prédispo-sent à ressentir des états émotionnels avec une intensité etune fréquence accrues (Gross et al., 1998 ; Larsen et Kete-laar, 1989 ; Lazarus, 1994). Transposé à la conduite automo-bile, ce modèle suggère que la colère éprouvée au volant entant que trait renvoie à une prédisposition à ressentir de lacolère de façon plus fréquente et plus intense dans certainessituations de conduite (Deffenbacher et al., 1994).

Les études américaines utilisant la D.A.S. montrent queles automobilistes qui ont un niveau de colère élevé, compa-rés à ceux qui ont un niveau de colère plus bas, se mettent en

colère au volant de façon plus fréquente et plus intense,s’engagent dans davantage de comportements agressifs et àrisque(Deffenbacher et al.,2000b ; Deffenbacher et al.,2001;Deffenbacher et al., 2002b), enfin sont impliqués dans davan-tage d’accidents de la route (Deffenbacher et al., 2000b ;Lynch et al., 1999). Les premiers, comparés aux seconds,déclarent qu’ils réagiraient plus intensément à des situationsde conduite potentiellement génératrices de colère (traficimportant, se faire insulter par un automobiliste) en s’enga-

1 Les termes « transgression » ou « infraction » sont également couram-ment employés, ils font davantage référence à l’aspect déviant, au non res-

pect des règles de conduite tandis que le terme « conduite agressive » ren-voie plutôt à un comportement dirigé vers un autre usager de la route (cf.Ellison-Potter et al., 2001).

188 P. Delhomme, A. Villieux / Revue européenne de psychologie appliquée 55 (2005) 187–205



geant dans davantage de comportements agressifs et risqués.En revanche, aucune différence n’est observée entre les indi-vidus de niveau élevé ou faible de colère au volant pour lessituations peu génératrices de colère telles que conduire sur

une route en ligne droite sur laquelle aucun autre usager necircule (Deffenbacher et al., 2000b ; Lynch et al., 1999).Selon d’autres études menées en Grande-Bretagne, les fac-

teurs de la version anglaise de la D.A.S. corrèlent positive-ment (de 0,31 à 0,51) avec des infractions déclarées deconduite (Lajunen et al., 1998). Underwood et al. (1999) cons-tatent que les automobilistes ayant un score élevé à la D.A.S.,comparés à ceux qui ont un score bas, sont plus souvent misen cause dans des accidents de la route. De même en Nor-vège, Iversen et Rundmo (2002) observent, en administrantla D.A.S., que lesconducteurs(n = 2065, âgemoyen = 45 ans)qui éprouvent davantage de colère au volant, comparés à ceux

qui en ressentent moins, s’engagent dans davantage de com-portements à risque et sont plus fréquemment impliqués dansdes accidents de la route.

Des liens ont aussi été observés entre la colère en tantqu’état et des comportements de transgression. Ainsi, Arnettet al. (1997), invitant 59 automobilistes (17–18 ans) à tenirun journal de bord dans lequel ils notent lesévénements qu’ilsrencontrent, la vitesse à laquelle ils roulent et leur humeur(parmi plusieurs possibles : être en colère, excité, triste,stressé, heureux, fatigué ou d’humeur neutre), découvrent quela colère est la seule émotion à être associée à la transgres-sion des limitations de vitesse.

1.2. La D.A.S

La D.A.S. ( Driving Anger Scale) enregistre la propensionà éprouver de la colère au volant dans différentes situationsde conduite. Dans sa version longue, l’échelle se compose de33 items repartis en six facteurs ou types de situations géné-ratrices de colère : « Gestes hostiles » (3 items), « Discour-toisie » (9 items), « Conduite illégale » (4 items), « Présencedes forces de l’ordre » (4 items), « Conduite lente » (6 items)et « Circulation entravée » (7 items). Ces six facteurs sontissus de l’analyse en cluster Trysis des données d’une enquêtesur la colère éprouvée au volant auprès de 1526 étudiant(e)s

américains de l’université du Colorado(âge médian = 18 ans).Les facteurs de la D.A.S. sont corrélés entre eux et ce demanière positive (les corrélations vont de 0,14 à 0,60), àl’exception du facteur « Conduite illégale » avec « Présencedes forces de l’ordre » et du facteur « Conduite illégale »avec « Conduite lente ». La D.A.S. enregistre une dimensiongénérale de colère au volant aussi bien que de la colère liée àdifférents types de situations de conduite. Les femmes se dis-tinguent des hommes dans la mesure où elles déclarentéprou-ver davantage de colère au volant dans les situations où lesautres automobilistes adoptent des comportements infraction-nistes ainsi que lorsque la circulation est entravée (embou-

teillages, travaux obligeant à suivre des déviations, etc.), etinversement éprouver moins de colère lorsqu’elles se trou-vent à proximité des forces de l’ordre ou lorsqu’elles sont

gênées dans leur progression à cause de la lenteur des autresautomobilistes.

Parallèlement, Deffenbacher et al. (1994) ont extrait lesitems les plus corrélés avec chacun des six facteurs de la

D.A.S. afin de construire une version courte en 14 items.Les versions, longue et courte, de la D.A.S. présentent des

coefficients de cohérence interne respectivement de 0,96 et0,92 ainsi qu’une fidélité test–retest de 0,88 et 0,84 sur dixsemaines (Deffenbacher et al., 2000b). La corrélation entreces deux versions est de 0,95 (Deffenbacher et al.,1994). Ellessont corrélées positivement avec l’intensité et la fréquencede colère éprouvée au volant mesurée par journal de bord, lafréquence d’adoption de comportements agressifs et de prisede risque ainsi qu’avec des accidents de la route (Deffenba-cher et al., 2002a). Sur le plan de la validité concourante, laversion courte corrèle positivement (r = 0,27) avec l’échelle

de colère généraleen tant que trait T.A.S.2

(TraitAnger Scale ;Spielberger, 1999). La prédisposition à éprouver de la colèreau volant est liée, de manière positive, à la prédisposition àéprouver de la colère en général mais il s’agit cependant dedeux construits distincts (Deffenbacher, 2000a cité par Def-fenbacher et al., 2001). Comme attendu, la D.A.S. est davan-tage corrélée avec des comportements déclarés dans ledomaine de la conduite automobile que la T.A.S. La pre-mière possède un pouvoir prédictif supérieur à la seconde ence qui concerne la conduite automobile, attestant ainsi de savalidité discriminante dans ce domaine spécifique. Cepen-dant les quelques études testant la structure factorielle de la

D.A.S. ne retrouvent pas le modèle original en six facteurs.Ainsi, dans une étude menée en Grande-Bretagne auprès de270 automobilistes, ayant entre 22 et 88 ans (âge moyen =44 ans), Lajunen et al. (1998) montrent après plusieurs ana-lyses factorielles qu’une structure en trois facteurs et 21 itemsest finalement plus adaptée au contexte anglais. De même enNorvège, Iversen et Rundmo (2002), administrant la versioncourte de la D.A.S. auprès d’un échantillon d’âge compara-ble (cf. supra), obtiennent une structure en trois facteurs, tou-tefois différente de celle de Lajunen et al. (1998). Malgré cesdivergences concernant l’extraction des facteurs, la D.A.S.demeure, à notre connaissance, le seul outil disponible actuel-lement permettant une mesure multidimensionnelle de la

colère, en tant que trait de personnalité spécifique à la conduiteautomobile3.

1.3. Problématique

À notre connaissance, aucune étude testant les relationsentre la colère au volant en tant que trait de personnalité et

2 Le lien entre la version longue de la D.A.S. et la T.A.S. n’a, à notreconnaissance, pas été testé.

3 Une échelle de colère unidimensionnelle enregistrant la propension àéprouver de la colère au volant a été élaborée par Depasquale et al. (2001).

Dans notre recherche, nous n’avons pas utilisé cette échelle, qui jusqu’alorsn’a jamais été reprise par d’autres auteurs, car nous avons estimé qu’uneéchelle multidimensionnelle est plus pertinente.

189P. Delhomme, A. Villieux / Revue européenne de psychologie appliquée 55 (2005) 187–205



des infractions de conduite n’a été menée jusqu’alors enFrance. Comme aucune échelle permettant d’enregistrer lacolère éprouvée au volant n’était disponible en langue fran-çaise, nous avons traduit la D.A.S.

Notre objectif est d’explorer en France, dans le cadre dedeux études menées auprès de jeunes automobilistes, les liensentre la colère éprouvée au volant, les infractions ainsi queles accidents de la route tels que les automobilistes les onteux-mêmes déclarés. Pour cela, nous avons examiné les qua-lités psychométriques, notamment la validité de construit etla cohérence interne des scores obtenus à la D.A.S. traduiteen français.

2. Recherches empiriques

2.1. Étude 1

2.1.1. ParticipantsUn échantillon de 142 étudiant(e)s (57 hommes et 85 fem-

mes) a participé à notre recherche. En moyenne, ils sont âgésde 21,6 ans (r = 1,97, min. = 18,2 ans, max. = 25,6 ans), ontle permis de conduire B depuis 30 mois (min. = 2 mois,max. = 80 mois) et déclarent parcourir 15 000 km(min. = moins de 5000 km ; max. = plusde 30 000 km)depuisl’obtention du permis B. Parmi eux, 50 automobilistes (35 %)déclarent avoir été impliqués dans au moins un accident4 dela route au cours des trois dernières années, dont 23 indi-

quent en être responsables, enfin 13 reconnaissent avoir perduau moins un point sur leur permis B.

2.1.2. Procédure et mesures

2.1.2.1. Procédure. Notre recherche a étémenée auprès d’étu-diant(e)s de l’université de Rouen dans le cadre de travauxdirigés. Elle leur a été présentée comme une enquête ano-nyme visant à mieux connaître la diversité des jugements etdes comportements des automobilistes. La passation a duréenviron 15 minutes. Les étudiant(e)s ont été invités à remplirun questionnaire comprenant l’échelle de colère, l’échelle detransgressions des règles de conduite, puis des items enregis-trant les vitesses de préférence et des questions d’identifica-tion.

2.1.2.2. Mesures. Colère au volant : échelle D.A.S. Nousavons enregistré la propension des participants à éprouver dela colère au volant dans les situations de conduite présentéesdans la version longue (33 items) de la D.A.S. ( Driving Anger Scale, Deffenbacher et al., 1994). Nous avons pré-testé notretraduction française de la D.A.S. auprès de 57 automobilistesavant de l’administrer dans notre recherche. Les participantsdevaient s’imaginer être au volant de leur véhicule et estimerle degré de colère que provoquerait en eux chacune des

33 situations de conduite qui leur est présentée. Les réponsesà ces questions sont enregistrées à l’aide d’une échelle detype Likert en cinq points allant de 1 « pas du tout » à 5 « trèsfortement ».

Transgressions des règles de conduite : échelle D.B.Q.T.Nous avons recueilli la fréquence à laquelle les participantsdéclarent transgresser des règles usuelles de conduite à l’aided’une échelle en 12 items (Lawton et al., 1997, étude 2), issusen partie de l’inventaire de comportements de conduite ( Dri-ver Behaviour Questionnaire — D.B.Q. —, Reason et al.,1990). Nous avons traduit en français cette échelle de trans-gressions que nous appelons D.B.Q.T. Le D.B.Q.T. com-prend trois facteurs : « Transgressions des règles légales devitesse » (5 items), « Transgressions agressives où l’hostilitéest dirigée vers un autre usager » (3 items) et « Transgres-sions, non nécessairement liées à la vitesse, pour maintenir

sa propre progression dans la circulation » (4 items). Les par-ticipants sont invités à indiquer à quelle fréquence ils ontadopté, au cours de l’année, chacun des comportements quileur est présenté. Les réponses à ces questions sont enregis-trées à l’aide d’une échelle de type Likert en six points allantde 1 « jamais » à 6 « presque tout le temps ».

Vitesses de préférence. Les vitesses que les participantspréfèrent pratiquer sontrecueillies à l’aide de questions ouver-tes pour quatre types de routes : autoroute, route de campa-gne sinueuse, centre ville et route nationale (Meadows et al.,1998).

Variables sociodémographiques. Enfin, le questionnaireenregistre des variables sociodémographiques : âge, sexe, dated’obtention du permis B, kilométrage parcouru depuis l’obten-tion du permis B, antécédents d’accident au cours des troisdernières annéesavec degré de responsabilitéet perte de pointsau cours des 12 derniers mois.

2.1.3. RésultatsNous décrivons tout d’abord les scores obtenus par les par-

ticipants à la D.A.S. et au D.B.Q.T. traduits en français, ainsiqu’aux items enregistrant les vitesses de préférence. Nousexaminons ensuite la structure factorielle de la D.A.S. et duD.B.Q.T. par analyse factorielle ainsi que l’ajustement desdonnées de chacune des échelles à leur modèle original res-

pectif par analyse factorielle confirmatoire (modélisation paréquations structurelles, Amos 5.0, Arbuckle, 2003). La cohé-rence interne des échelles est appréciée par le coefficient de Cronbach. Enfin, nous étudions, à l’aide d’analyses corré-lationnelles de type Bravais-Pearson et de régressions multi-ples pas à pas, les relations entrela colère au volant, les trans-gressions à l’aide du D.B.Q.T., les vitesses de préférence,l’âge, le sexe, l’ancienneté du permis B, les antécédentsd’accident au cours des trois dernières années et la perte depoints au cours des 12 derniers mois.

2.1.3.1. Analyse descriptive des scores à l’échelle de colère,

à l’échelle de transgressions et aux items enregistrant les vitesses de préférence. Globalement, les participants esti-ment que les situations de conduite présentées dans la D.A.S.4 Un simple froissement de tôle est déjà considéré comme un accident.




les amèneraient à se mettre plutôt en colère ( M = 3,10). Leursestimations varient selon les six facteurs de la D.A.S.(F (5,846) = 663,8, p < 0,001). Le facteur censé provoquerchez eux le plus de colère est la « Discourtoisie » ( M = 3,88)

(cf. Tableau 1) avec l’item 7 « Quelqu’un vous fait une queuede poisson sur l’autoroute » qui engendrerait le plus de colère( M = 4,5). Juste après la « Discourtoisie », se trouve le fac-teur « Gestes hostiles » ( M = 3,56). À l’opposé, le facteurpour lequel les participants se mettraient le moins en colèreest « Présence de forces de l’ordre » ( M = 1,78) avec l’item23 « Une voiture de police circule près de vous » qui obtientla moyenne la plus faible ( M = 1,35).

Les participants déclarent peu transgresser les règles deconduite enregistrées par le D.B.Q.T. ( M = 2,01) (cf. Ta-bleau 2). Leurs évaluations varient selon les trois facteurs de

l’échelle de transgressions (F (2,423) = 117,36, p < 0,001). Ilsreconnaissent plus fréquemment transgresser les règles léga-les de vitesse ( M = 2,33), en particulier sur autoroute( M = 3,45) et en quartier résidentiel ( M = 2,55), que commet-

tre des transgressions agressives ( M = 1,97) ou des transgres-sions dans le but de maintenir leur progression ( M = 1,62),en particulier « Prendre en chasse un automobiliste » quiobtient la moyenne la plus faible ( M = 1,2). Concernant lesvitesses de préférence, les participants indiquent conduire enmoyenne à 132 km/heure sur autoroute (r = 14,74), à73 km/heure sur route de campagne sinueuse (r = 15,99), à58 km/heure en centre ville (r = 9,89), et à 98 km/heure surroute nationale (r = 14,06). Toutes les vitesses de préférencesont ici, en moyenne, supérieures aux vitesses maximalesautorisées, toutefois sur autoroute l’écart est très faible.

Tableau 1Scores moyens (et écarts-types) des participants à chacun des facteurs et items de la D.A.S

D.A.S. items Moyenne Écart-typeGestes hostiles 3,56 1,34

21.a Quelqu’un vous fait un geste obscène à propos de votre conduite. 3,76 1,4124. Quelqu’un vous klaxonne à propos de votre conduite. 3,29 1,3027. Quelqu’un vous crie dessus à propos de votre conduite. 3,62 1,32Conduite illégale 3,09 1,26

2. Quelqu’un roule trop vite par rapport à l’état de la route. 2,42 1,206. Quelqu’un se faufile entre les voitures. 3,35 1,2813. Quelqu’un grille un feu rouge ou un stop. 3,65 1,2925. Quelqu’un dépasse largement la limite de vitesse autorisée. 2,93 1,28Présence des forces de l’ordre 1,78 1,01

11. Vous voyez, dans un endroit caché, une voiture de police qui surveille la circulation. 1,76 1,0616. Vous passez devant un radar de vitesse qui est dissimulé. 2,29 1,3523. Une voiture de police circule près de vous. 1,35 0,7029. Un agent de police vous fait signe de vous ranger sur le côté. 1,70 0,94Conduite lente 2,83 1,151. Quelqu’un devant vous ne démarre pas alors que le feu est passé au vert. 2,26 0,973.Au milieu de la rue et hors passage clouté, un piéton traverse lentement ce qui vous oblige à ralentir. 2,70 1,234. Quelqu’un qui roule trop lentement sur la voie de dépassement fait ralentir la circulation. 3,44 1,259. Quelqu’un roule trop lentement par rapport à ce qui est raisonnable pour le flux de la circulation. 3,02 1,1510. Un véhicule lent qui circule sur une route de montagne refuse de se serrer sur la droite pour laisser passer les autres. 3,37 1,2418. Quelqu’un qui est lent à se garer bloque la circulation. 2,19 1,03 Discourtoisie 3,88

5. Quelqu’un colle votre pare-chocs arrière. 4,29 0,897. Quelqu’un vous fait une queue de poisson sur l’autoroute. 4,50 0,88

8. Quelqu’un passe devant vous pour prendre la place de parking que vous attendiez. 4,29 1,0412. Quelqu’un qui sort en reculant arrive sur vous sans regarder. 3,64 1,0614. De nuit, la voiture que vous allez croiser reste en pleins phares. 4,00 1,0815. De nuit, quelqu’un derrière vous roule en restant en pleins phares. 4,09 0,9917. Quelqu’un se met à accélérer alors que vous êtes en train de le doubler. 3,86 1,0620. Quelqu’un à votre droite se rabat juste devant vous alors qu’il n’y a personne derrière vous. 3,17 1,1728. Un cycliste qui circule au milieu de la route ralentit la circulation. 3,05 1,27Circulation entravée 2,91 1,21

19. Vous êtes bloqué(e)s dans un embouteillage. 2,89 1,1922. Sur la chaussée, vous heurtez un trou qui n’était pas signalé. 2,74 1.,3526. Vous roulez derrière un camion dont les matériaux à l’arrière se balancent. 2,93 1,2830. Vous roulez derrière un véhicule qui rejette des fumées épaisses ou d’échappement de diesel. 3,06 1,2431. Un camion projette du sable ou des graviers sur la voiture que vous conduisez. 3,71 1,06

32. Vous roulez derrière un gros camion qui vous bloque la visibilité. 2,81 1,2033. Vous rencontrez des travaux sur la route qui vous obligent à suivre les déviations. 2,25 1,17a Le chiffre associé à l’item correspond à son emplacement dans l’échelle de colère D.A.S.




2.1.3.2. Structure factorielle de la D.A.S. Le caractère facto-risable des données a été examiné grâce au test de Kaiser-Meyer-Olkin5 (KMO) et au test de sphéricité de Bartlett6.Les valeurs des tests sont satisfaisantes puisqu’elles sont de0,83 pour le premier test et de v2(528) = 2119,58, p < 0,001 pour le second. Afin de tester la structure facto-rielle de la D.A.S. traduite en français, nous avons mené uneanalyse factorielle en axes principaux suivie d’une rotationVarimax7 sur les six facteurs théoriques de l’échelle. Les sixfacteurs ainsi extraits rendent comptede 56,4 % de la variancetotale expliquée. La structure factorielle (cf. Tableau 3) estrelativement proche de celle du modèle original en six fac-teurs obtenu auprès de l’échantillon de jeunes automobilistesétats-uniens (Deffenbacher et al., 1994) si l’on excepte lesdeux derniers facteurs « Discourtoisie » et « Conduite entra-vée ».

Le premier facteur qui est la « Conduite lente » se com-pose de six items qui expliquent la plus grande part de variance(26,7 %). Ce facteur renvoie à des situations où la progres-sion de l’automobiliste est gênée par la lenteur des autres usa-gers. Le second facteur qui correspond au facteur original« Présence des forces de l’ordre » explique 9,2 % de lavariance. Il regroupe quatre situations de conduite où l’auto-

mobiliste est interpellé par les forces de l’ordre ou les croise.Le troisième facteur est le facteur « Gestes hostiles ». Lestrois items de ce facteur présentent des saturations importan-tes et expliquent 7 % de la variance. Ce facteur fait référenceà des situations où l’automobiliste est la cible, à propos de saconduite, de gestes hostiles de la part d’autres usagers de laroute se traduisant par des coups de klaxon, des insultes ou

des gestes obscènes. Le quatrième facteur qui est la « Conduiteillégale » explique 5,3 % de variance. Les quatre items de cefacteur décrivent des transgressions au code de la route quisont particulièrement dangereuses. Le cinquième facteurexplique 4,3 % de la variance et réfère à des situations deconduite où la circulation est entravée en raison de circons-tances particulières telles que des embouteillages, des tra-vaux. Il pose problème car cinq de ses sept items (22, 26, 30,31, 32) qui présentent des coefficients de saturation faibles8

viennent saturer sur d’autres facteurs. Ce facteur, qui n’estdonc pas retrouvé ici, est censé correspondre au facteur « Cir-culation entravée ». Le sixième et dernier facteur explique3,8 % de la variance et réfère à des événements de conduiteoù les autres usagers de la route ne tiennent pas compte desrègles habituelles de courtoisie. Il est lui aussi problématiquecar six de ses neuf items (7, 8, 12, 17, 20, 28) qui présententdes coefficients de saturation faibles viennent saturer surd’autres facteurs. Ce facteur, qui n’est donc pas retrouvé ici,est censé correspondre au facteur « Discourtoisie ».

Bien que les facteurs 5 et 6 ne soient pas retrouvés, nousles avons tout de même incorporés dans les analyses suivan-tes afin d’examiner leurs relations avec nos variables.

Nousavons menéune analyse factorielleconfirmatoireafin

d’examiner l’ajustement des données de l’échelle au modèleoriginal. Nous avons retenu la méthode d’estimation par lemaximum de vraisemblance ( Maximum likelihood ), laquelleest la plus couramment utilisée. Le niveau d’ajustement dumodèle est évalué à l’aide du Chi2 (v2) ainsi que par unensemble d’indices9 complémentaires, souvent plus robustesque le v2. Pour ce modèle, les valeurs suivantes sont obte-

5 La règle suivante est généralement employée pour interpréter la valeurde l’indice KMO ; si KMO ≤ à 0,5 : inacceptable, si KMO = ]0,6 à 0,7] :médiocre, si KM0 = ]0,7 à 0,8] : moyen, si KMO = ]0,8 à 0,9] : bon, siKMO > à 0,9 : excellent.

6 La valeur du test doit être élevée et p < 0,05.7 Deux rotationsont étéréalisées, l’une oblique « Oblimin », l’autre ortho-

gonale « Varimax ». La rotation Varimax a été préférée car elle offre unemeilleure interprétation des résultats.

8 La valeur de 0,40 est généralement admise comme limite au critèred’inclusion et d’exclusion.

9 Nous avons retenu les indices d’ajustement : v2 divisé par le degré deliberté, GFI (Goodness of Fit ), AGFI ( Adjusted Goodness of Fit ), RMSEA( Root Mean Square Error of Approximation) et les indices de comparaison :

TLI (Tucker-Lewis Index), NFI ( Normed Fit Index), CFI (Comparative Fit Index). Un modèle est jugé acceptable quand les valeurs des GFI, AGFI,TLI, NFI et CFI sont supérieurs à 0,90 ; quand la valeur du RMSEA est

Tableau 2Scores moyens (et écarts-types) des participants à chacun des facteurs et items du D.B.Q.T

D.B.Q.T. items Moyenne Écart-typeTransgressions vitesse 2,33 1,27

1. Dépasser la limitation de vitesse sur autoroute. 3,45 1,532. Dépasser la limitation de vitesse dans un quartier résidentiel. 2,55 1,233. Faire la course aux feux tricolores avec l’intention de battre l’automobiliste à côté de vous. 1,51 1,056. Rester sur une voie, alors que vous savez qu’elle va être fermée, pour vous rabattre au dernier moment sur l’autre voie en forçant

le passage.1,84 1,15

7. Devenir impatient(e) à cause d’un automobiliste qui roule lentement sur la voie de gauche et le doubler par la droite. 2,32 1,38Transgressions agressives 1,97 0,95

9. Se mettre en colère à cause d’un certain type d’automobiliste et lui montrer votre hostilité par tous les moyens possibles. 2,21 1,1810. Klaxonner un automobiliste pour lui montrer votre mécontentement. 2,51 1,1512. Se mettre en colère à cause d’un automobiliste et le prendre en chasse avec l’intention de lui dire ses quatre vérités. 1,20 0,51Transgressions progression 1,62 0,96

4. Coller la voiture de devant pour inciter son conducteur à accélérer ou à se pousser sur le côté. 1,86 1,215. Franchir une intersection alors que le feu vient de passer au rouge. 1,78 0,898. Prendre le volant bien que vous pensez avoir dépassé le taux légal d’alcoolémie dans le sang. 1,41 0,92

11. S’engager dans une intersection en forçant l’automobiliste prioritaire à s’arrêter et à vous laisser passer. 1,42 0,84




nues : v2(480) = 801,46, p < 0,001 ; v2/480 = 1,67 ;GFI = 0,751 ; AGFI = 0,709 ; RMSEA = 0,069 ; TLI = 0,802 ;NFI = 0,654 ; CFI = 0,820. Lev2 divisé par le degréde libertéet l’indice RMSEA présentent des valeurs satisfaisantes, lesautres indices ont des valeurs inférieures aux recommanda-

tions d’usage. Nous pouvons conclure que la qualité d’ajus-tement de nos données au modèle original est moyenne maisreste acceptable au regard du v2 divisé par le degré de libertéet de l’indice RMSEA.

2.1.3.3. Structure factorielle de l’échelle de transgressions D.B.Q.T. Le caractère factorisable des données a été examinégrâce aux tests KMO et de sphéricité de Bartlett. Les valeursdes tests sont satisfaisantes (respectivement 0,84 etv2(66) = 589,28, p < 0,001). Une analyse factorielle en axes

principaux suivie d’une rotation Varimax10 a été menée surles trois facteurs théoriques du D.B.Q.T. Les trois facteursextraits expliquent 60,3 % de la variance totale. La structureainsi obtenue (cf. Tableau 4) est similaire à celle de Lawtonet al. (1997, étude 2), si l’on excepte les items 4 et 6 qui pos-

sèdent des saturations supérieures à 0,40 sur un autre facteuret l’item 11 dont le coefficient de saturation se situe en des-sous de cette valeur limite.

Le premier facteur qui concerne les « Transgressions desrègles légales de vitesse » rend compte à lui seul de 39,8 %de la variance. Il regroupe cinq items décrivant des situationsoù la vitesse, avec ou sans objectif de dépasser d’autres usa-gers, demeure l’élément central. Le second facteur qui portesur les« Transgressions, non nécessairement liées à la vitesse,pour maintenir sa propre progression dans la circulation »explique 11,4 % de la variance. Ses quatre items renvoient àdes transgressions où l’automobiliste cherche à s’imposer dans

inférieure à 0,1 (Jöreskog et Sörbom, 1993 indiquent que si la valeur est

inférieure à 0,05 alors l’ajustement est considéré comme bon, et si elle estinférieure à 0,08 alors l’ajustement est acceptable) et lorsque la valeur duv2 divisée par le degré de liberté est inférieure à 5 (Hair et al., 1998).

10 La rotation orthogonale a été préférée à une rotation oblique car elleoffre une meilleure interprétation des résultats.

Tableau 3Analyse en axes principaux et coefficients de saturation des items de la D.A.S. après rotation Varimax

Item Facteur 1.Conduite lente

Facteur 2.Présence des forcesde l’ordre

Facteur 3.Gestes hostiles

Facteur 4.Conduite illégale

Facteur 5.Circulation entravée

Facteur 6.Discourtoisie

1 0,472 –0,073 –0,034 –0,060 0,187 0,0623 0,465 0,085 0,147 0,198 0,194 –0,1174 0,778 0,126 0,087 0,005 0,037 0,1519 0,748 0,195 0,002 –0,096 0,090 0,07610 0,576 0,382 0,163 0,085 0,039 –0,03918 0,380 0,202 0,090 –0,021 0,445 0,17911 0,123 0,786 0,040 –0,114 0,124 0,11216 0,357 0,603 0,173 –0,142 0,008 –0,02423 0,052 0,586 –0,029 0,114 0,113 0,01229 0,005 0,678 0,022 –0,043 0,207 0,10621 0,141 0,016 0,813 0,128 0,118 0,15824 0,120 0,039 0,774 0,242 0,196 0,17327 0,138 0,074 0,866 0,119 0,088 0,104

2 –0,117 –0,238 0,001 0,647 –0,049 0,0426 0,159 0,094 0,186 0,453 0,216 –0,02213 0,271 0,034 0,175 0,417 0,047 0,08025 –0,151 –0,036 0,101 0,706 –0,035 0,18319 0,140 0,095 0,174 0,031 0,587 0,06922 0,329 0,322 0,212 0,338 0,204 0,00426 0,046 0,420 0,102 0,498 0,213 0,11730 0,113 0,375 0,076 0,287 0,334 0,04831 0,313 0,218 0,254 0,305 0,336 0,08332 0,193 0,280 –0,035 0,221 0,381 0,14033 0,054 0,321 0,044 0,012 0,481 0,0735 0,213 0,077 0,341 0,296 –0,084 0,4027 0,206 –0,011 0,439 0,317 0,132 0,120

8 0,367 –0,023 0,162 0,010 0,180 0,296

12 0,325 0,176 0,256 0,195 0,266 0,27514 0,173 0,112 0,263 0,177 0,243 0,74415 0,216 0,138 0,262 0,202 0,160 0,70517 0,428 0,141 0,434 0,091 –0,084 0,235

20 0,318 0,293 0,108 0,220 0,324 0,207

28 0,451 0,253 0,173 0,164 0,067 0,095

Variance (%) 26,71 9,22 7,06 5,28 4,35 3,81




le but de poursuivre sa progression coûte quecoûte, sans pourautant qu’il y ait dépassement de la limitation de vitesse. Ledernier facteur illustre les « Transgressions agressives oùl’hostilité est dirigée vers un autre usager ». Il regroupe trois

items et rend compte de 9,1 % de la variance. C’est le seulfacteur qui renvoie explicitement à des transgressions agres-sives.

Une analyse factorielle confirmatoire, utilisant la méthoded’estimation par maximum de vraisemblance, montre unebonne qualité d’ajustement des données au modèle original :v2(51) = 92,40, p < 0,001 ; v2/51 = 1,812 ; GFI = 0,912 ;AGFI = 0,865 ; RMSEA = 0,076 ; TLI = 0,901 ; NFI = 0,848 ;CFI = 0,924.

2.1.3.4. Cohérence interne. La cohérence interne de la D.A.S.et du D.B.Q.T., ainsi que pour chacun de leurs facteurs, a été

appréciée par l’

de Cronbach (cf. Tableau 5).La D.A.S. et le D.B.Q.T. présentent une fidélité satisfai-sante (respectivement = 0,91 et = 0,86) tout commed’ailleurs leurs différents facteurs qui ont tous un supérieurà 0,67, la valeur la plus importante est = 0,90 pour le fac-teur « Gestes hostiles » et la plus faible = 0,68 pour le fac-teur « Conduite illégale ».

Les réponses des participants aux quatre questions enre-gistrant les vitesses de préférence ont été regroupées( = 0,69) afin d’obtenir la moyenne des vitesses de préfé-rence (cf. Meadows et al., 1998).

2.1.3.5. Analyse intercorrélationnelle. Le Tableau 6 présentela matrice d’intercorrélations, établie à partir de la D.A.S., duD.B.Q.T. et de leurs facteurs, la moyenne des vitesses de pré-férence, ainsi que les variables sexe, âge, ancienneté du per-mis B, kilométrage parcouru depuis l’obtention du permis B,

Tableau 4Analyse en axes principauxet coefficientsde saturation desitems du D.B.Q.T.après rotation Varimax

Item Facteur 1.Transgressions

vitesse

Facteur 2.Transgressions

progression

Facteur 3.Transgressions

agressives1 0,639 0,311 0,2192 0,591 0,282 0,0723 0,687 0,121 0,1956 0,372 0,511 0,1827 0,636 0,336 0,1664 0,403 0,570 0,2405 0,332 0,482 0,2238 0,207 0,657 0,05211 0,043 0,377 0,3439 0,190 0,241 0,82210 0,093 0,166 0,62812 0,314 0,007 0,474Variance (%) 39,76 11,44 9,11

Tableau 5 de Cronbach pour l’ensemble des items de la D.A.S., du D.B.Q.T. et pourchacun de leurs facteurs ainsi que pour les vitesses de préférence

Nombred’items

D.A.S. 33 0,91Gestes hostiles 3 0,90Conduite illégale 4 0,68Présence des forces de l’ordre 4 0,78Conduite lente 6 0,79Discourtoisie 9 0,82Circulation entravée 7 0,78

D.B.Q.T. 12 0,86Transgressions vitesse 5 0,81Transgressions agressives 3 0,69Transgressions progression 4 0,70Vitesses de préférence 4 0,69

Tableau 6Matrice d’intercorrélation entre la D.A.S. et le D.B.Q.T. et leurs facteurs, la moyenne desvitessesde préférence, sexe,âge, ancienneté du permisB, kilométrageparcouru depuis l’obtention du permis B, antécédents d’accident au cours des trois dernières années et perte de points au cours des 12 derniers mois

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.1. Age2. Sexe –0,3073.Ancienneté permis B 0,859 –0,3784. Km parcourus 0,603 –0,400 0,726

5. D.A.S. 33 n.s. n.s. n.s. 0,2196. Conduite lente n.s. n.s. 0,276 0,347 0,7307. Conduite illégale n.s. n.s. n.s. n.s. 0,488 n.s.8. Discourtoisie n.s. n.s. n.s. n.s. 0,884 0,629 0,3699. Présence des forces del’ordre

n.s. –0,288 0,199 0,244 0,541 0,408 n.s. 0,354

10. Circulation entravée n.s. n.s. n.s. n.s. 0,809 0 ,474 0 ,333 0,600 0,46311. Gestes hostiles n.s. n.s. n.s. n.s. 0,641 0,289 0,313 0,570 n.s. 0,38612. A ccidents 3 ans 0,374 – 0,178 0,373 0,415 n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s.13. Perte de points 0,178 –0,200 0,219 0,178 n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s.14. D.B.Q.T. 12 0,358 –0,422 0,477 0,439 0,407 0,567 n.s. 0,356 0,473 0,284 n.s. 0,260 n.s.15. Transgressions vitesse 0,376 –0,462 0,514 0,479 0,344 0,537 –0,196 0,289 0,468 0,249 n.s. 0,248 n.s. 0,91416. Transgressions agressives n.s. –0,175 0,187 0,174 0,389 0,398 n.s. 0,345 0,284 0,246 0,258 n.s. n.s. 0,683 0,43417. Transgression progression 0,324 –0,316 0,387 0,337 0,296 0,432 –0,167 0,276 0,366 0,212 n.s. 0,210 n.s. 0,834 0,643 0,450

18. Moyenne des vitesses depréférence 0,250 –0,305 0,351 0,453 0,172 0,418 –0,220 0,210 0,327 n.s. n.s. 0,272 0,231 0,545 0,639 0,174 0,381

Toutes les corrélations sont significatives à p < 0,05 (bilatéral) ; n.s. : non significatif.




antécédents d’accident au cours des trois dernières années etperte de points au cours des 12 derniers mois.

La D.A.S. corrèle significativement et ce, de manière posi-tive, avec le D.B.Q.T. (r = 0,41), chacun des facteurs du

D.B.Q.T. et plus faiblement avec la moyenne des vitesses depréférence. La D.A.S. corrèle également positivement avecle kilométrage parcouru depuis l’obtention du permis B. Enrevanche, elle ne corrèle pas avec l’âge, le sexe, l’anciennetédu permis B, les antécédents d’accident au cours des troisdernières années et la perte de points au cours des 12 derniersmois.

Lorsque l’on considère chacun des facteurs de la D.A.S.,les facteurs de colère sont corrélés entre eux et ce de manièrepositive (les corrélations vont de 0,29 à 0,63) à l’exceptiondu facteur « Conduite illégale » avec « Conduite lente », dufacteur « Conduite illégale » avec « Présence des forces de

l’ordre », enfin du facteur « Gestes hostiles » avec « Présencedes forces de l’ordre ». Les corrélations les plus importantessont observées avec le facteur de l’échelle de colère« Conduite lente » et l’échelle de transgressions D.B.Q.T.(r = 0,57) ainsi qu’avec ses trois facteurs (les coefficients decorrélation vont de 0,40 à 0,54). Le facteur « Conduite lente »est celui qui corrèle le plus fortement avec la moyenne desvitesses de préférence (r = 0,42). Le facteur « Présence desforces de l’ordre » est le second facteur à entretenir des cor-rélations élevées, et ce de manière positive, avec l’échelle detransgressions D.B.Q.T. ainsi qu’avec ses trois facteurs. Glo-balement tous les facteurs de la D.A.S. entretiennent des cor-rélations significatives avec la plupart des facteurs duD.B.Q.T., à l’exception du facteur « Gestes hostiles » quin’estcorrélé qu’avec les transgressions agressives.

L’échelle de transgressions D.B.Q.T. corrèle positive-ment et ce, de manière significative, avec ses trois facteurs, lamoyenne des vitesses de préférence et les accidents de la route.

Enfin, l’âge, l’ancienneté du permis B et le kilométrageparcouru depuis l’obtention de ce permis présentent des cor-rélations positives, parfois importantes, avec les différents fac-teurs du D.B.Q.T. ainsi qu’avec les accidents et la perte depoints. Les corrélations négatives avec la variable sexe indi-quent que davantage d’hommes, comparés aux femmes,s’adonnent à des comportements de transgressions, perdent

des points et ont été impliqués dans des accidents de la route.

2.1.3.6. Analyses de régression. Afin de déterminer quelssont parmi les facteurs de l’échelle de colère, le ou lesmeilleurs prédicteurs des comportements déclarés de trans-gression au volant, nous avons mené sept analyses de régres-sion pas à pas avec comme variable dépendante le D.B.Q.T.dans un premier modèle de régression puis chacun de ses fac-teurs pour les trois autres modèles, la moyenne des vitessesde préférence dans le cinquième modèle de régression, lesantécédents d’accident au cours des trois dernières années etla perte de points dans les deux derniers modèles. Nous avons

introduit systématiquement dans chacun de ces modèles derégression les variables indépendantes suivantes : les six fac-teurs de la D.A.S., le sexe, l’âge, l’ancienneté du permis B et

le kilométrage parcouru depuis l’obtention du permis B (cf.Tableau 7).

Le premier modèle de régression vise à prédire les trans-gressions enregistrées par le D.B.Q.T. Le modèle propose cinq

prédicteurs significatifs qui expliquent environ 55 % de lavariance totale ( R2 = 0,546). Le meilleur prédicteur des com-portements de transgression du D.B.Q.T. est le facteur decolère « Conduite lente » ( b = 0,405, p < 0,001), juste aprèsl’ancienneté du permis B ( b = 0,241, p < 0,001). Cependant,cette dernière variable ne contribue que très peu à l’augmen-tation du R2. Arrive en troisième position, le sexe ( b = –0,204, p = 0,002) avec un pourcentage de variance expliquéesupérieur à la seconde variable. Enfin, les deux derniers pré-dicteurs significatifs de ce modèle sont les facteurs de l’échellede colère « Présence des forces de l’ordre » ( b = 0,197, p = 0,004) et « Conduite illégale » ( b = –0,12, p = 0,05) dont

la contribution au pourcentage de variance expliquée restefaible.Dans le second modèle de régression, nous avons intro-

duit en variable dépendante le premier facteur de l’échelleD.B.Q.T. : « Transgressions des règles légales de vitesse ».Les cinq mêmes variables que dans le modèle précédent avecun positionnement similaire prédisent de manière significa-tive les « Transgressions des règles légales de vitesse ». Cescinq prédicteurs expliquent 56,5 % de la variance totale.

Dans le troisième modèle de régression, la variable dépen-dante est le second facteur du D.B.Q.T. : « Transgressionsagressives ». Deux variables prédictrices significatives sontretenues, elles rendent compte de 18,8 % de la variance totale.Le meilleur prédicteur des transgressions agressives est à nou-veau le facteur de colère « Conduite lente » ( b = 0,361, p < 0,001). Le second prédicteur est également un facteur del’échelle de colère, il s’agit du facteur « Gestes hostiles »( b = 0,162, p = 0,045) qui se positionne à la limite du seuilde significativité et dont la contribution au coefficient R2 estde l’ordre de 2 % seulement.

Dans le quatrième modèle de régression, nous avons intro-duit en variable dépendante le dernier facteur du D.B.Q.T. :« Transgressions pour maintenir sa propre progression ». Lemodèle extrait quatre variables prédictrices significatives quirendent compte de 33 % de la variance. Le meilleur prédic-

teur des transgressions pour maintenir sa propre progressionest à nouveau le facteur de colère « Conduite lente »( b = 0,378, p < 0,001) qui explique la plus grande part devariance. Arrivent ensuite, dans l’ordre, l’ancienneté du per-misB( b = 0,201, p = 0,012), le sexe ( b = –0,178, p = 0,022),puis le facteur « Conduite illégale » ( b = –0,146, p = 0,048).

Dans le cinquième modèle de régression, la prédictionporte sur la moyenne des vitesses de préférence. Les troisprédicteurs significatifs retenus dans ce modèle rendentcompte de 34 % de la variance totale expliquée. Il s’agit làencore, du facteur de colère « Conduite lente » qui arrive enpremière position ( b = 0,347, p < 0,001). En revanche, sa

contribution au R2

n’estpas la plus élevée car la seconde varia-ble prédictrice « kilométrage parcouru depuis l’obtention dupermis B » ( b = 0,31, p < 0,001) explique la plus grande part




de variance. La troisième variable prédictrice est le facteurde colère « Conduite illégale » ( b = –0,228, p = 0,002).

D’autres modèles de régression ont été réalisés pour pré-dire l’implication dans les accidents de la route au cours destrois dernières années puis la perte de points au cours des 12derniers mois, cependant aucun d’eux n’est significatif.

2.1.4. Discussion de l’étude 1Dans notre étude, nous avons testé auprès d’un échan-

tillon d’étudiant(e)s les relations entre colère éprouvée auvolant, infractions et antécédents d’accident déclarés, et exa-miné la validité de construit ainsi que la fidélité des scoresobtenus à la D.A.S. traduite en français. L’analyse factoriellemenée sur les six facteurs de la D.A.S. présente une structure

relativement prochede la structure originale proposée par Def-fenbacher et al. (1994) si l’on excepteles deux facteurs : « Dis-courtoisie » et « Circulation entravée » que nous ne retrou-

vons pas. Les résultats de l’analyse factorielle confirmatoiremontrent une qualité d’ajustement plutôt moyenne des don-

nées au modèle original. Concernant les scores moyens, ceuxdes facteurs « Gestes hostiles » et « Conduite illégale » del’échelle de colère sont plus élevés que ceux obtenus auprèsdes échantillons en Grande-Bretagne (Lajunen et al., 1998)et aux États-Unis (Deffenbacher et al., 1994). Cette compa-raison est, cependant, à considérer avec prudence car enGrande-Bretagne l’échantillon est plus âgé (âgemoyen = 44 ans) qu’en France et aux États-Unis. Globale-ment dans notre étude, les coefficients de fidélité de la D.A.S.et de ses facteurs attestent d’une bonne cohérence interne del’échelle.

L’analyse intercorrélationnelle indique l’existence de liens

positifs entre la D.A.S. et le D.B.Q.T., et entre la plupart deleurs facteurs. Le facteur de colère « Conduite lente » pos-sède les coefficients de corrélation les plus élevés avec les

Tableau 7Cinq modèles de régression multiple pas à pas visant à prédire les transgressions et la moyenne des vitesses de préférence avec comme variables indépendantesles six facteurs de la D.A.S., le sexe, l’âge, l’ancienneté du permis B et le kilométrage parcouru depuis l’obtention du permis B

Modèle 1: D.B.Q.T.

R = 0,739 ; R2 = 0,546 ; R2 ajusté = 0,529 ; Err. Stand. = 5,779 ; F (5,133) = 31,991 ; p < 0,001B Err. Stand. b Variation de R2 t p

(constante) 14,277 3,150 4,532 0,000Conduite lente 0,713 0,117 0,405 0,323 6,074 0,000Sexe –3,509 1,122 –0,204 0,124 –3,129 0,002Année du permis 0,092 0,025 0,241 0,054 3,682 0,000Présence forces de l’ordre 0,511 0,172 0,197 0,031 2,965 0,004Conduite illégale –0,273 0,138 –0,120 0,013 –1,982 0,050

Modèle 2 : Transgressions vitesse


(constante) 7,382 1,764 4.,185 0,000Conduite lente 0,362 0,066 0,359 0,284 5,503 0,000Sexe –2,194 0,628 –0,223 0,153 –3,494 0,001

Année du permis 0,060 0,014 0,273 0,071 4,259 0,000Présence forces de l’ordre 0,304 0,096 0,205 0,034 3,152 0,002Conduite illégale –0,206 0,077 –0,158 0,023 –2,669 0,009

Modèle 3 : Transgressions agressives


(constante) 1,802 0,769 2,343 0,021Conduite lente 0,178 0,040 0,361 0,164 4,502 0,000Gestes hostiles 0,104 0,052 0,162 0,024 2,024 0,045

Modèle 4 : Transgressions progression R = 0,575 ; R2 = 0,330 ; R2 ajusté = 0,310, Err. Stand. = 2,356 ; F (4,134) = 16,512 ; p < 0,001

B Err. Stand. b Variation de R2 t p

(constante) 4,853 1,226 3,957 0,000Conduite lente 0,224 0,044 0,378 0,197 5,065 0,000

Année du permis 0,026 0,010 0,201 0,079 2,542 0,012Sexe –1,028 0,444 –0,178 0,034 –2,315 0,022Conduite illégale –0,112 0,056 –0,146 0,020 –1,996 0,048

Modèle 5 : Moyenne des vitesses de préférence


(constante) 322,418 13,193 24,439 0,000Km parcourus 5,386 1,315 0,310 0,205 4,097 0,000Conduite lente 2,896 0,633 0,347 0,085 4,573 0,000Conduite illégale –2,464 0,766 –0,228 0,051 –3,218 0,002




différents facteurs de transgression du D.B.Q.T, corroborantainsi le résultat de Lajunen et al. (1998). Ces auteurs qui,isolant trois facteurs à partir des 21 items de la D.A.S., obser-vent les plus fortes corrélations entre le facteur de l’échelle

de colère « Progress impeded » (facteur recombiné reprenantla plupart des items du facteur original « Conduite lente ») etles facteurs du D.B.Q.T. En revanche, nous n’obtenons iciaucune corrélation significative entre la colère au volant etles antécédents d’accident.

Les facteurs de la D.A.S. ont été étudiés en tant que varia-bles prédictrices des infractions et des accidents de la routedéclarés. Les cinq analyses de régression (transgressions duD.B.Q.T globalement puis chacun de ses trois facteurs, enfinla moyenne des vitesses de préférence) indiquent que lemeilleur prédicteur est systématiquement le facteur de colère« Conduite lente » avec une part de variance expliquée par-fois particulièrement importante. Ce facteur renvoie à dessituations génératrices de colère dans lesquelles l’automobi-liste est gêné dans sa progression à cause de la lenteur d’unautre usager. La colère déclarée par les automobilisteslorsqu’ils sont gênés par d’autres usagers dans leur progres-sion les amènerait à commettre des transgressions (de touttype) mais aussi à préférer des vitesses plus élevées.

Bien qu’elles n’arrivent pas en première position, certai-nes variables comme le sexe et le facteur de colère « Conduiteillégale » font partie intégrante du groupe des meilleurs pré-dicteurs de plusieurs des modèles étudiés. Dans trois des cinqmodèles de régression, la variable sexe est présente, le coef-ficient b est systématiquement négatif signifiant ainsi que les

hommes comparés aux femmes déclarent davantage trans-gresser les règleslégales de conduite, si l’on excepte les trans-gressions agressives. Le facteur de colère « Conduite illé-gale», bien qu’apportantune plus faible contribution, apparaîtdans tous les modèles de régression (à l’exception du modèlevisant à prédire les transgressions agressives), son coefficient b est alors systématiquement négatif. Tout se passe comme siles automobilistesquidéclarent peu éprouver ou ne paséprou-ver de colère dans les situations de conduite, où un usager dela route à proximité d’eux ne se montre pas respectueux desrègles de conduite, ne respectent pas eux-mêmes ces règlesde conduite.

Enfin, aucun des modèles de régression (régressions linéai-res et logistiques) visant à prédire les antécédents d’accidentau cours des trois dernières années ainsi que la perte de pointsne sont significatifs.

2.2. Étude 2

L’objectif de la seconde étude est d’examiner, auprès d’unautre échantillon d’automobilistes avec une méthodologiedif-férente de celle de la première étude, les relations entre colèreau volant, transgressions et antécédents d’accident ainsi queles qualités psychométriques de la D.A.S.

2.2.1. ParticipantsDans cette seconde étude, l’échantillon est composé de142autres automobilistes (71 hommes et 71 femmes) quisont

soit étudiant(e)s, soit dans la vie active. En moyenne, ils sontâgés de 21,8 ans (r = 2,05, min. = 18 ans, max. = 25 ans),ont obtenu le permis B depuis 39 mois (min. = 1 mois,max. = 88 mois) et ont parcouru 7500 km (min. = moins de

500 km, max. = plus de 50 000 km) depuis l’obtention dupermis B. Parmi eux, 60 automobilistes (42%) déclarent avoirété impliqués dans au moins un accident de la route au coursdes trois dernières années dont 25 au cours des 12 derniersmois (17,6 %), enfin 11 déclarent avoir perdu au moins unpoint sur leur permis B au cours des 12 derniers mois.

2.2.2. Procédure et mesures

2.2.2.1. Procédure. La recherche est présentée comme uneenquête anonyme visant à mieux connaître les opinions et lescomportements des automobilistes. Les automobilistes sont

ici interrogés individuellement à leur domicile par des enquê-teurs professionnels sur la base d’un questionnaire informa-tisé (collecte assistée par informatique : C.A.P.I.). L’enquê-teur et l’enquêté lisent les questions et les échelles de réponsesqui défilent sur écran informatique. L’enquêteur questionneà voix haute l’enquêté, dès que celui-ci donne sa réponse,l’enquêteur la saisit sur micro-ordinateur.

Afin de tester les liens entre la propension à éprouver de lacolère au volant et les infractions, nous avons recueilli lestransgressions de la limitation de la vitesse en référence àune situation de conduite spécifique (cf. principe de concor-dance, Ajzen et Fishbein, 1977). Les participants sont invitéstout d’abord à s’imaginer être au volant de leur voiture ou dela voiture qu’ils conduisent le plus souvent en train d’aborderla situation de conduite suivante : « une route en ligne droiteoù la vitesse est limitée à 90 km/heure. Il est 14 heures, lacirculation est fluide, il fait beau, la route est sèche ». Ils ontensuite à signaler s’ils ont l’intention de rouler au cours destrois prochains mois à plus de 110 km/heure dans le type desituation présenté, s’ils ont roulé au cours des trois derniersmois à plus de 110 km/heure dans ce type de situation. Enfinles items enregistrant la colère au volant et la fréquence defranchissement d’un feu rouge leur sont présentés ainsi quedes questions sociodémographiques.

2.2.2.2. Mesures. Intention de rouler au cours des troisprochains mois à plus de 110 km/heure sur route limitée

à 90 km/heure. L’intention de transgresser la limitation devitesse au cours des trois prochains mois est enregistrée àl’aide de deux questions fermées et d’une question ouvertepour savoir si les participants rouleront à plus de110 km/heure, s’ils chercheront systématiquement à rouler àplus de 110 km/heure, et à quelle vitesse ils rouleront dans letype de situation ciblé. Les réponses aux questions ferméessont enregistrées à l’aide d’une échelle de type Likert en cinqpoints allant de 1 « pas du tout » à 5 « tout à fait ».

Avoir roulé au cours des trois derniers mois à plus de

110 km/heure sur route limitée à 90 km/heure. Le com-portementde transgression de la limitation de vitesse estenre-gistré, pour la même situation que précédemment, à l’aide de




deux questions fermées (cf. supra, les échelles de réponse) etd’une question ouverte pour savoir s’ils ont roulé à plus de110 km/heure, s’ils ont systématiquement cherché à rouler àplus de 110 km/heure, et la vitesse à laquelle ils déclarent

avoir roulé au cours des trois derniers mois.Colère au volant : échelle D.A.S. Comme dans l’étude

1, nous avons enregistré la propension des participants àéprouver de la colère au volant dans les situations de conduiteprésentées dans la version longue (33items)de la D.A.S. ( Dri-ving Anger Scale, Deffenbacher et al., 1994).

Fréquence de franchissement d’un feu rouge. Il estdemandé aux participants d’indiquer à quelle fréquence aucours des 30 derniers jours il leur est arrivé de « griller » unfeu rouge. Les réponses à cette question sont enregistrées àl’aide d’une échelle de type Likert en cinq points allant de« jamais » à « toujours ou presque ».

Variables sociodémographiques. Enfin, le questionnaireenregistre des variables sociodémographiques : âge, sexe, dated’obtention du permis B, kilométrage parcouru depuis l’obten-tion du permis B, antécédents d’accident au cours des troisdernières années ainsi que de la dernière année, qu’un cons-tat ait été établi ou pas, et perte de points au cours des 12derniers mois.

2.2.3. RésultatsNotre démarche est similaire à celle de la première étude.

Nous décrivons tout d’abord les scores obtenus par les parti-cipants à la D.A.S. traduite en français et aux items de trans-gressions. Nous examinons ensuite la structure factorielle dela D.A.S. par analyse factorielle et analyse factorielle confir-matoire. La cohérence interne de la D.A.S. et de ses facteursest appréciée par l’ de Cronbach. Enfin, nous étudions, àl’aide d’analyses corrélationnelles de type Bravais-Pearsonet de régressions multiples pas à pas, les relations entre lacolère au volant, l’intention de transgresser la limitation devitesse au cours des trois prochains mois, la transgression dela limitation de vitesse sur route à 90 km/heure au cours destrois derniers mois, la fréquence de franchissement d’un feurouge au cours des 30 derniers jours, l’âge, le sexe, l’ancien-neté du permis B, les antécédents d’accident au cours destrois dernières années et de la dernière année et la perte de

points au cours des 12 derniers mois.

2.2.3.1. Analyse descriptive des scores à l’échelle de colèreet aux items de transgressions. Globalement, les participantsestiment que les situations de conduite présentées dans laD.A.S. lesamèneraient à se mettre plutôt en colère ( M = 3,43).Leurs estimations varient selon les six facteurs de la D.A.S.(F (5,846) = 384,97, p < 0,001).Comme dans l’étude 1, le fac-teur qui serait censé provoquer en eux le plus de colère est la« Discourtoisie » ( M = 4,15), avec l’item 7 « Quelqu’un vousfait une queue de poisson sur l’autoroute » qui engendreraitleplusdecolère( M = 4,63), (cf.Tableau8).Arrive en seconde

position le facteur « Gestes hostiles » avec une moyenne de3,67. À l’opposé le facteur pour lequel les participants décla-rent qu’ils se mettraient le moins en colère est « Présence des

forces de l’ordre » ( M = 2,30) avec l’item 23 « Une voiturede police circule près de vous » qui obtient la moyenne laplus faible ( M = 1,69).

Concernant les transgressions, les participants manifes-

tent l’intention de transgresser de temps en temps la limita-tion de vitesse au cours des trois prochains mois ( M = 2,32)tout comme ils déclarent avoir, à une fréquence semblable,transgressé la limitation de vitesse au cours des trois derniersmois ( M = 2,37) enfin ils considèrent avoir rarement grillé unfeu rouge au cours des 30 derniers jours ( M = 1,52).

2.2.3.2. Structure factorielle de l’échelle D.A.S. La valeurdu test KMO est moyenne (0,79), celle du test de sphéricitéde Bartlett est satisfaisante, v2(528) = 1749,28, p < 0,001.La structure factorielle de la D.A.S. traduite en français a ététestée à l’aide d’une analyse factorielle en axes principauxsuivie d’une rotationVarimax11 sur les six facteurs du modèleoriginal. Le Tableau 9 montre la structure de l’échelle aprèsrotation. Les six facteurs extraits expliquent 52.4 % de lavariance totale. Quelques items occupent une place diffé-rente par rapport à la configuration du modèle original, nousavons souhaité tester une configuration légèrement différentecar des regroupements d’items effectués dans l’étude origi-nale ne nous semblent pas totalement justifiés. Ainsi pour lepremier facteur, les items 5 « Quelqu’un colle votre pare-chocs arrière », 7 « Quelqu’un vous fait une queue de poissonsur l’autoroute » et 17 « Quelqu’un se met à accélérer alorsque vous êtes en train de le doubler » qui font partie du fac-teur original « Discourtoisie » saturent sur le facteur « Gestes

hostiles » qui comprend lui-même trois items. Ces six itemsainsi regroupés font référence à des comportements hostileset agressifs de la part d’automobilistes envers le conducteuret constituent un facteur que nous avons intitulé « Conduiteagressive ». Il explique 22,6 % de variance. Le deuxième fac-teur est fidèle au facteur original « Circulation entravée » sil’on excepte l’item 19 qui sature négativement sur le sixièmeet dernier facteur. Les sept items de ce facteur expliquent9,4 % de variance. Le troisième facteur diffère du facteur ori-ginal « Conduite lente » car viennent s’ajouter aux six itemsde base, deux items du facteur « Discourtoisie ». Il s’agit desitems 20 « Quelqu’un à votre droite se rabat juste devant vous

alors qu’il n’y a personne derrière vous » et 28 « Un cyclistequi circule au milieu de la route ralentit la circulation » quifont, à notre avis, davantage référence à des situations deconduite où l’automobiliste est gêné dans sa progression àcausede la présence d’un autreusager. Ces items 20 et 28 satu-rent très faiblement sur leur facteur d’origine « Discourtoi-sie » et davantage sur le facteur « Conduite lente ». Nousavons appelé ce nouveau facteur « Progression gênée », seshuit items rendent compte de 6,7 % de la variance. Le qua-trième facteur qui est fidèle au facteur original « Présencedes forces de l’ordre » explique 5,2 % de variance. Le cin-

11 Deux rotationsont étéréalisées, l’une oblique « Oblimin », l’autre ortho-gonale « Varimax ». La rotation Varimax a été préférée car elle offre unemeilleure interprétation des résultats.




quième facteur correspond au nouveau facteur « Discourtoi-sie » avec ici quatre items qui rendent compte de 4,5 % de

variance. Cependant, les deux premiers items saturent faible-ment sur ce facteur. Enfin, le dernier facteur qui est fidèle aufacteur original « Conduite illégale » explique 3,9 % devariance.

Afin d’examiner si le modèle proposé offre un meilleurajustement à nos données que le modèle original, nous avonsmené deux analyses factorielles confirmatoires utilisant laméthode d’estimation par maximum de vraisemblance. Parrapport au modèle original, nous obtenons les valeurs suivan-tes : v2(480) = 789,43, p < 0,001 ; v2/480 = 1,645 ;GFI = 0,761 ; AGFI = 0,720 ; RMSEA = 0,068 ; TLI = 0,754 ;NFI = 0,587 ; CFI = 0,776. Pour la configuration substitu-

tive, nous obtenons les valeurs suivantes : v2(480) = 714,19, p < 0,001 ; v2/480 = 1,488 ; GFI = 0,785 ; AGFI = 0,748 ;RMSEA = 0,059 ; TLI = 0,814 ; NFI = 0,626 ; CFI = 0,830.

Le v2 divisé par le degré de liberté et l’indice RMSEA de laconfiguration substitutive présente des valeurs plus satisfai-

santes que celles obtenues avec le modèle original. Il en estde même pour les autres indices qui présentent systématique-ment des valeurs supérieures. On peut donc conclure que nosdonnées s’ajustentmieux à la configuration substitutive qu’aumodèle original.

2.2.3.3. Cohérence interne. Le coefficient de Cronbach pourles 33 items de la D.A.S. reste élevé ( = 0,88). Les autrescoefficients calculés pour chacun des facteurs de la D.A.S.sont tous acceptables (cf. Tableau 10). Les analyses de fidé-lité menées sur les deux nouveaux facteurs « Conduite agres-sive » et « Progression gênée » indiquent que les items nou-

vellement intégrés contribuent systématiquement àl’augmentation du coefficient . Les réponses aux questionsouvertes enregistrant la vitesse à laquelle les participants ont

Tableau 8Scores moyens (et écarts-types) des participants à chacun des facteurs et items de la D.A.S

D.A.S. items Moyenne Écart-typeGestes hostiles 3,67 1,10

21. Quelqu’un vous fait un geste obscène à propos de votre conduite. 4,03 1,1224. Quelqu’un vous klaxonne à propos de votre conduite. 3,29 1,0827. Quelqu’un vous crie dessus à propos de votre conduite. 3,68 1,10Conduite illégale 3,24 1,24

2. Quelqu’un roule trop vite par rapport à l’état de la route. 2,74 1,256. Quelqu’un se faufile entre les voitures. 3,73 1,1813. Quelqu’un grille un feu rouge ou un stop. 3,74 1,3225. Quelqu’un dépasse largement la limite de vitesse autorisée. 2,74 1,22Présence des forces de l’ordre 2,30 1,22

11. Vous voyez, dans un endroit caché, une voiture de police qui surveille la circulation. 2,27 1,2716. Vous passez devant un radar de vitesse qui est dissimulé. 2,96 1,4123. Une voiture de police circule près de vous. 1,69 0,9529. Un agent de police vous fait signe de vous ranger sur le côté. 2,28 1,26Conduite lente 3,31 1,05

1. Quelqu’un devant vous ne démarre pas alors que le feu est passé au vert. 2,80 1,103.Au milieu de la rue et hors passage clouté, un piéton traverse lentement ce qui vous oblige à ralentir. 2.98 1.184. Quelqu’un qui roule trop lentement sur la voie de dépassement fait ralentir la circulation. 3,94 0,999. Quelqu’un roule trop lentement par rapport à ce qui est raisonnable pour le flux de la circulation. 3,58 0,9510. Un véhicule lent qui circule sur une route de montagne refuse de se serrer sur la droite pour laisser passer les autres. 3,65 1,0118. Quelqu’un qui est lent à se garer bloque la circulation. 2,94 1,08 Discourtoisie 4,15 0,9

5. Quelqu’un colle votre pare-chocs arrière. 4,42 0,897. Quelqu’un vous fait une queue de poisson sur l’autoroute. 4,63 0,728. Quelqu’un passe devant vous pour prendre la place de parking que vous attendiez. 4,45 0,9412. Quelqu’un qui sort en reculant arrive sur vous sans regarder. 4,08 0,9114. De nuit, la voiture que vous allez croiser reste en pleins phares. 4,18 0,9815. De nuit, quelqu’un derrière vous roule en restant en pleins phares. 4,39 0,8217. Quelqu’un se met à accélérer alors que vous êtes en train de le doubler. 4,35 0,76

20. Quelqu’un à votre droite se rabat juste devant vous alors qu’il n’y a personne derrière vous. 3,42 1,0328. Un cycliste qui circule au milieu de la route ralentit la circulation. 3,47 1,19Circulation entravée 3,24 1,13

19. Vous êtes bloqué(e)s dans un embouteillage. 3,15 1,1422. Sur la chaussée, vous heurtez un trou qui n’était pas signalé. 3,20 1,1626. Vous roulez derrière un camion dont les matériaux à l’arrière se balancent. 3,28 1,1830. Vous roulez derrière un véhicule qui rejette des fumées épaisses ou d’échappement de diesel. 3,29 1,1231. Un camion projette du sable ou des graviers sur la voiture que vous conduisez. 4,02 1,0132. Vous roulez derrière un gros camion qui vous bloque la visibilité. 3,05 1,1533. Vous rencontrez des travaux sur la route qui vous obligent à suivre les déviations. 2,67 1,17




l’intention de rouler au cours des trois prochains mois et cellequ’ils déclarent avoir adoptée au cours des trois derniers moisont été recodées en cinq points, avec 1 = moins de86 km/heure, 2 = entre 87 et 103 km/heure, 3 = entre 104 et

119 km/heure, 4 = entre 120 et 135 km/heure, et 5 = plus de135 km/heure.Tantpour l’intentioncomportementale au coursdes trois prochains mois que pour la transgression de la limi-tation de vitesse sur route à 90 km/heure au cours des trois

derniers mois, nous avons sommé, pour chacun de ces fac-teurs, les trois items. Les coefficients de Cronbach pourl’intention de transgresser la limitation de vitesse au coursdes trois prochains mois et la transgression de la limitationde vitesse au cours des trois derniers mois sont acceptables.

2.2.3.4. Analyse intercorrélationnelle. Le Tableau 11 pré-sente la matrice d’intercorrélations, établie à partir des fac-teurs de la D.A.S., l’intention de transgresser la limitation devitesse au cours des trois prochains mois, la transgression dela limitation de vitesse sur route à 90 km/heure au cours destrois derniers mois, avoir grillé un feu rouge au cours des 30

derniers jours ainsi que les variables sexe, âge, ancienneté dupermis B, kilométrage parcouru depuis l’obtention du permisB, antécédents d’accident au cours des trois dernières années

Tableau 9Analyse en axes principaux et coefficients de saturation des items de la D.A.S. après rotation Varimax

Item Facteur 1Conduite agressive

Facteur 2Circulation entravée

Facteur 3Progression gênée

Facteur 4Présence des forcesde l’ordre

Facteur 5Discourtoisie

Facteur 6Conduite illégale

21 0,672 0,060 0,091 0,118 0,059 0,02024 0,627 0,116 0,055 0,057 0,056 0,18627 0,764 –0,054 0,051 0,116 0,157 0,0815 0,413 0,118 0,181 –0,145 0,257 0,3147 0,464 0,315 0,016 0,006 0,162 0,13217 0,413 0,083 0,018 0,260 0,104 0,12119 0,140 0,246 0,231 0,230 0,080 –0,275

22 0,065 0,446 0,248 0,232 –0,040 0,11326 0,072 0,563 0,095 0,092 0,078 0,28030 0,109 0,460 0,055 0,142 0,044 0,24331 0,111 0,622 0,032 0,133 0,213 0,11132 0,176 0,660 0,215 0,089 –0,014 0,25033 0,039 0,457 0,384 –0,075 0,009 –0,047

1 0,022 0,030 0,563 0,234 0,069 –0,1953 0,196 0,320 0,400 0,047 0,137 –0,0784 0,280 0,208 0,398 0,160 0,176 –0,0529 0,250 0,104 0,430 0,192 0,122 –0,05510 0,416 0,195 0,401 0,215 –0,095 0,04518 –0,033 0,098 0,658 0,149 0,131 0,09920 0,203 0,206 0,414 0,196 0,143 –0,01228 0,267 0,268 0,397 0,128 0,035 –0,00511 0,103 0,172 0,158 0,577 0,166 –0,21916 0,212 0,133 0,097 0,761 0,106 –0,08623 0,092 0,078 0,363 0,480 –0,072 0,11029 0,117 0,119 0,333 0,609 0,148 0,1128 0,195 0,067 0,176 0,173 0,257 –0,07212 0,354 0,155 0,322 0,065 0,359 0,150

14 0,161 0,098 0,085 0,159 0,817 0,16015 0,135 0,065 0,208 0,074 0,891 0,0232 0,051 0,233 0,013 –0,029 –0,056 0,5946 0,300 0,042 0,049 –0,041 0,052 0,60213 0,084 0,118 –0,189 0,027 0,164 0,51325 0,092 0,307 –0,032 –0,014 0,039 0,637Variance(%)

22,61 9,42 6,70 5,21 4,53 3,92

Tableau 10a de Cronbach pour l’ensemble des items de la D.A.S. et ses facteurs ainsique pour l’intention de transgresserla limitation de vitesse au cours destroisprochains mois et la transgression de la limitation de vitesse au cours destrois derniers mois

Nombred’items

D.A.S. 33 0,88Progression gênée 8 0,76Conduite illégale 4 0,71Circulation entravée 7 0,77Discourtoisie 4 0,72Présence des forces de l’ordre 4 0,77

Conduite agressive 6 0,77Intention de transgresser la limitation de vitesse 3 0,72Transgression de la limitation de vitesse 3 0,68




et des 12 derniers mois, et la perte de points au cours des 12derniers mois.

La D.A.S. ne corrèle ni avec l’intention de transgresser lalimitation de vitesse, ni avec la transgression de la limitationde vitesse au cours des trois derniers mois sur route à90 km/heure ni encore avec la transgression d’un feu rouge.Cette absence de lien se retrouve également entre la D.A.S.et les antécédents d’accident, qu’ils concernent les trois der-nières années ou la dernière année, ainsi quela pertede points.L’unique corrélation significative est observée entre la D.A.S.et la variable sexe : les femmes déclarent manifester une plusgrande propension à éprouver de la colère au volant( M = 3,54) comparées aux hommes ( M = 3,31).

Lorsque l’on considère chacun des facteurs de la D.A.S.,les facteurs de colère sont corrélés entre eux, et ce de manièrepositive (corrélations allant de 0,19 à 0,79) à l’exception dufacteur « Progression gênée » avec « Conduite illégale », ouencore « Conduite illégale » avec « Présence des forces de

l’ordre ». Les corrélations les plus importantes sont obser-vées, et ce de manière positive, entre le facteur « Progressiongênée » et la fréquence de franchissement d’un feu rouge,l’intention de transgresser la limitation de vitesse, la trans-gression de la limitation de vitesse. De la même manière quepour le facteur « Progression gênée », le facteur « Conduiteillégale » entretient des corrélations mais ici négatives avecces mêmes variables. Le facteur « Discourtoisie » est le seulfacteur de colère qui est corrélé, et ce de manière positive,avec les antécédents d’accident aussi bien sur les trois der-nières années que sur la dernière année. Le facteur « Pré-sence des forces de l’ordre » est l’unique facteur de colère à

corréler, et ce de manière positive, avec la perte de points. Ill’est également avec l’intention de transgresser la limitationde vitesse ainsi qu’avec la transgression de la limitation de

vitesse. La variable sexe est corrélée négativement avecl’intention de transgresser la vitesse et la transgression de lalimitation de vitesse. De même, le kilométrage parcouru estcorrélé positivement avec ces deux variables ainsi qu’avecles antécédents d’accident au cours des trois dernières années.

2.2.3.5. Analyses de régression. Nous avons réalisé six ana-lyses de régression multiples pas à pas afin de déterminerquels sont parmi les facteurs de l’échelle de colère lesmeilleurs prédicteurs de l’intention de transgresser la limita-tion de vitesse au cours des trois prochains mois, la transgres-sion de la limitation de vitesse sur route à 90 km/heure aucours des trois derniers mois, la fréquence de franchissementd’un feu rouge au cours des 30 derniers jours, les antécédentsd’accident au cours des trois dernières années ainsi qu’aucours de la dernière année et la perte de points au cours des12 derniers mois. Dans chacun des modèles de régression,les variables indépendantes suivantes sont systématiquement

introduites : les six facteurs de la D.A.S., le sexe, l’âge,l’ancienneté du permis B et le kilométrage parcouru depuisl’obtention du permis B. Les résultats sont présentés dans leTableau 12.

Le premier modèle concerne l’intention de transgresser lalimitation de vitesse sur route à 90 km/heure au cours destrois prochains mois. Ce modèle extrait deux variables pré-dictrices significatives qui rendent compte d’environ 12 % dela variance totale. Il s’agit tout d’abord du facteur de colère« Progression gênée » ( b = 0,293, p < 0,001) puis de la varia-ble sexe ( b = –0,222, p = 0,006).

Le deuxième modèle vise à prédire la transgression de la

limitation de vitesse sur route à 90 km/heure au cours destrois derniers mois. Les trois facteurs de colère « Progressiongênée » ( b = 0,412, p < 0,001), « Conduite illégale » ( b = –

Tableau 11Matrice d’intercorrélation entre la D.A.S. et ses facteurs, l’intention de transgresser la limitation de vitesse au cours des trois prochains mois, la transgressionde la limitation de vitesse au cours des trois derniers mois, la fréquence de franchissement d’un feu rouge au cours des 30 derniers jours, sexe, âge, anciennetédu permis B, kilométrage parcouru depuis l’obtention du permis B, antécédents d’accident au cours des trois dernières années et des 12 derniers mois, et pertede points au cours des 12 derniers mois

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.1. Age2. Sexe n.s.3.Ancienneté permis B 0,830 n.s.4. Km parcourus n.s. –0,186 0,1965. D.A.S. 33 n.s. 0,229 n.s. n.s.6. Progression gênée n.s. n.s. n.s. 0,214 0,7907. Conduite illégale n.s. 0,275 n.s. n.s. 0,450 n.s.8. Circulation entravée n.s. n.s. n.s. n.s. 0,743 0,493 0,3829. Discourtoisie n.s. 0,259 n.s. n.s. 0,653 0,463 0,192 0,30810. Présence des forces de l’ordre n.s. n.s. n.s. n.s. 0,653 0,533 n.s. 0,353 0,38211. Conduite agressive n.s. 0,196 n.s. n.s. 0,695 0,441 0,339 0,323 0,469 0,30012. Accidents 1 an n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. 0,201 n.s. n.s.

13. Accidents 3 ans n.s. n.s. n.s. 0,180 n.s. n.s. n.s. n.s. 0,220 n.s. n.s. 0,46914. Feux rouges grillés n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. 0,176 –0,268 n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s.15. Transgression limitation devitesse

n.s. –0,199 n.s. 0,207 n.s. 0,301 –0,282 n.s. n.s. 0,246 n.s. n.s. 0,171 0,294

16. Intention de transgresser n.s. –0,186 n.s. 0,218 n.s. 0,266 –0,182 n.s. n.s. 0,263 n.s. n.s. 0,217 0,224 0,71617. Perte de points n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. n.s. 0,210 n.s. 0,285 n.s. 0,213 n.s. n.s.

Toutes les corrélations sont significatives à p < 0,05 (bilatéral) ; n.s. : non significatif.




0,201, p = 0,016) et « Conduite agressive » ( b = –0,82, p = 0,043) suivis du sexe ( b = –0,158, p = 0,046) rendentcompte de 23 % de la variance totale expliquée.

Dans le troisième modèle, les meilleurs prédicteurs signi-ficatifs de la fréquence de franchissement d’un feu rouge aucours des 30 derniers jours sont les facteurs de colère« Conduite illégale » ( b = –0,056, p = 0,001) puis « Progres-sion gênée » ( b = 0,027, p = 0,017). Ils rendent compte depresque 11 % de la variance totale expliquée, ce qui est peumais non négligeable.

Dans le quatrième modèle, les variables significatives quiprédisent le mieux les antécédents d’accident au cours destrois dernières années sont le facteur « Discourtoisie »( b = 0,268, p = 0,002) puis la variable sexe ( b = –0,185,

p = 0,030). À nouveau, le pourcentage de variance expliquéereste faible puisqu’il est de 8 %.

Comme pour les antécédents d’accident au cours de la der-nière année, aucun modèle significatif n’est obtenu avec laperte de points au cours des 12 derniers mois.

2.2.4. Discussion de l’étude 2Notre objectif dans cette seconde étude a été de tester,

auprès d’un autre échantillon, les liens entre colère au volant,infractions et accidents de la route déclarés en examinant lastructure factorielle et la fidélité desscoresobtenus à la D.A.S.Globalement, nous retrouvons la structure en six facteurs du

modèle original bien qu’une configuration différente de cer-tains items semble davantage cohérente.Ainsi le facteur « Dis-courtoisie », quicomprenddans le modèle original neuf items,

a été réduit à quatre items tout en continuant de présenter unebonne cohérence interne. Nous avons constitué un nouveaufacteur « Conduite agressive » à partir des trois items du fac-teur « Gestes hostiles » et des items 5, 7 et 17 du facteur« Discourtoisie » du modèle original. Nous en avons créé unautre « Progression gênée » qui est composé du facteur« Conduite lente» en six items dans le modèleoriginal, auquelont été ajoutés les items 20 et 28 comme l’avaient effectuésLajunen et al. (1998) dans la version anglaise de la D.A.S.Ces deux facteurs « Conduite agressive » et « Progressiongênée » présentent unefidélité accruepar la présence des nou-veaux items dont l’affiliation se justifie au regard de la matricede saturations.

Les coefficients de Cronbach calculés pour la D.A.S. et

ses facteurs présentent dans l’ensemble des valeurs satisfai-santes.

Les analyses de régression montrent que le facteur « Pro-gression gênée » fait systématiquement partie des meilleuresvariables prédictrices des transgressions. Le facteur« Conduite illégale » prédit le mieux la fréquence de fran-chissement d’un feu rouge et arrive en seconde position dansle modèle de prédiction de la transgression de la limitation devitesse au cours des trois derniers mois. Le facteur « Discour-toisie » quant à lui est le meilleur prédicteur des antécédentsd’accident au cours des trois dernières années. Le sexe faitaussi partie des meilleurs prédicteurs de trois des modèles de

prédiction, le coefficient b est alors systématiquement néga-tif : les hommes, comparés aux femmes, manifestent davan-tagel’intentionde transgresser la limitation de vitesse au cours

Tableau 12Quatre modèles de régression multiple pas à pas visant à prédire les transgressions et les antécédents d’accident au cours des trois dernières années avec commevariables indépendantes les six facteurs de la D.A.S., le sexe, l’âge, l’ancienneté du permis B et le kilométrage parcouru depuis l’obtention du permis B

Modèle 1 : Intention de transgresser la limitation de vitesse au cours des 3 prochains mois

R = 0,345 ; R2 = 0,119 ; R2 ajusté = 0,106, Err. Stand. = 2,299 ; F (2,139) = 9,382 ; p < 0,001B Err. Stand. b Variation de R2 t p

(constante) 4,925 1,114 4,421 0,000Progression gênée 0,137 0,037 0,293 0,071 3,648 0,000Sexe –1,075 0,389 –0,222 0,048 –2,764 0,006

Modèle 2 : Transgression de la limitation de vitesse au cours des 3 derniers mois

R = 0,480 ; R2 = 0,230, R2 ajusté = 0,208 ; Err. Stand. = 2,276 ; F (4,137) = 10,259 ; p < 0,001B Err. Stand. b Variation de R2 t p

(constante) 7,620 1,379 5,525 0,000Progression gênée 0,203 0,041 0.412 0,090 4,901 0,000Conduite illégale –0,141 0,058 –0,201 0,090 –2,445 0,016Conduite agressive –0,119 0,058 –0,182 0,027 –2,041 0,043Sexe –0,806 0,401 –0,158 0,023 –2,012 0,046

Modèle 3 : Fréquence de franchissement d’un feu rouge au cours des 30 derniers jours

R = 0,330 ; R2

= 0,109 ; R2

ajusté = 0,096 ; Err. Stand. = 0,695 ; F (2,139) = 8,493 ; p < 0,001B Err. Stand. b Variation de R2 t p

(constante) 1,520 0,361 4,213 0,000Conduite illégale –0,056 0,016 –0,279 0,072 –3,484 0,001Progression gênée 0,027 0,011 0,193 0,037 2,406 0,017

Modèle 4 : Accidents au cours des 3 dernières années R = 0,283 ; R2 = 0,080 ; R2 ajusté = 0,067 ; Err. Stand. = 0,768 ; F (2,139) = 6.065 ; p = 0,003

B Err. Stand. b Variation de R2 t p

(constante) –0,350 0,424 –0,827 0,410Discourtoisie 0,079 0,025 0,268 0,048 3,180 0,002Sexe –0,293 0,133 –0,185 0,032 –2,195 0,030




des trois prochains mois, tout comme ils déclarent avoirdavantage transgressé la limitation de vitesse au cours destrois derniers mois et avoir été impliqués dans plus d’acci-dents au cours des trois dernières années. La variable sexe

arrive, toutefois, toujours en dernière position et sa contribu-tion au R2 est systématiquement inférieure à 5 %.

3. Discussion générale

L’échelle de colère au volant (D.A.S.) administrée dans lecadre de deux études menées en France auprès d’automobi-listes ayant entre 18 et 25 ans présente globalement des qua-lités psychométriques tout à fait acceptables. La validité deconstruit a consisté à réaliser des analyses factorielles et desanalyses factorielles confirmatoires visant à tester la struc-

ture originale en six facteurs de la D.A.S., puis à étudier lesrelations entre colère au volant et des comportements que lesautomobilistes déclarent adopter. La cohérence interne de laD.A.S. et de ses facteurs, estimée grâce à l’ de Cronbach,est satisfaisante. En revanche, la structure en six facteurs dumodèle original n’est pas exactement retrouvée. Dans la pre-mière étude, six items du facteur « Discourtoisie » et cinqitems du facteur « Circulation entravée » entretiennent dessaturations non négligeables sur d’autres facteurs et présen-tent des saturations trop faibles sur leurs facteurs respectifs.Dans la seconde étude, le facteur « Circulation entravée » estplus cohérent et une nouvelle configuration des items du fac-teur « Discourtoisie » corrige les problèmes posés dans lapremière étude. Les items 20 et 28 du facteur « Discourtoi-sie » se positionnent avec plus de justesse sur le facteur « Pro-gression gênée », tout comme l’ont d’ailleurs déjà observéLajunen et al. (1998) en Grande-Bretagne. Le regroupementdes trois items 5, 7 et 17 du facteur « Discourtoisie » avec lestrois items du facteur du modèle original « Gestes hostiles »forme le facteur « Conduite agressive ». Ce regroupementdes items offre un meilleur ajustement des données avec lemodèle substitutif comme l’illustrent les résultats d’analysesfactorielles confirmatoires.

Globalement, dans les deux études, les participants esti-ment que les situations de conduite présentées dans la D.A.S.

les amèneraient à se mettre plutôt en colère. Ils évaluent avecune grande similitude chacun des facteurs de la D.A.S. : lefacteur qui engendrerait le plus de colère est la « Discourtoi-sie » suivi du facteur « Gestes hostiles » et celui qui en pro-voquerait le moins est la « Présence de la police ».

Ces deux études, qui font appel à des procédures différen-tes, attestent de l’existence de relations positives relative-ment élevées entre les facteurs de colère au volant et desinfractions déclarées de conduite. Une attention particulièreest accordée au facteur « Conduite lente » (ou « Progressiongênée » après regroupement des items dans la deuxième étude)qui corrèle positivement avec tous les facteurs de transgres-

sions déclarées et qui est un des meilleurs prédicteurs de cestransgressions ainsi que de la moyenne des vitesses de préfé-rence. Tout se passe comme si la colère engendrée par une

gêne dans la progression de l’automobiliste l’amenait à com-mettre une infraction pour poursuivre son trajet, telle que parexemple dépasser la limitation de vitesse. Ce type d’interpré-tation renvoie à l’hypothèse de frustration–agression (Dol-

lard et al., 1939, cités par Lajunen et Parker, 2001), selonlaquelle un blocage, une contrariété dans la continuité d’uncomportement dirigé vers un objectif engendre toujours uneforme d’agressivité. Dans le contexte de la conduite agres-sive et à risque au volant, l’hypothèse de frustration–agres-sion peut expliquer la colère et l’agressivité dues à la gênedans la progression pour atteindre un but, quiest souvent dansce cas d’arriver le plus tôt possible au lieu de destination.Cependant, une telle explicationn’est recevable que lorsqu’unindividu est clairement identifié comme étant à l’origine dela colère éprouvée et non lorsque l’origine de la colère estattribuable à d’autres causes. Ainsi dans les situations où la

gêne dans la progression est occasionnéepar des embouteilla-ges, Underwood et al. (1999) ne trouvent aucune relationentrecongestion du trafic et niveau de colère éprouvé.

La « Conduite illégale » est le deuxième meilleur prédic-teur des transgressions tant dans la première étude que dansla seconde. Sa contribution en termes de pourcentage devariance expliquée est plus faible et son coefficient b est sys-tématiquement négatif comparé au facteur « Conduite lente »(ou « Progression gênée » dans l’étude 2). Une interprétationpossible serait de dire que les automobilistes qui n’éprouventpas de colère lorsqu’ils rencontrent d’autres automobilistesqui transgressent les règles légales de conduite cautionnentce type de transgressions et qu’eux-mêmes transgressent cesrègles de conduite.

Dans les deux études, la variable sexe est souvent présentedans les modèles de prédiction des transgressions et le coef-ficient b est alors systématiquement négatif indiquant ainsique les hommes sont plus enclins à transgresser des règles deconduite comparés auxfemmes, ce quiest d’ailleurs fréquem-ment observé en sécurité routière (Delhomme et al., 2003 ;Parker et al., 1992).

Il est généralement difficile de tester les effets d’une varia-ble indépendante sur les antécédents d’accident (Delhommeet al., 1999 ; Delhommeet Meyer, 2001) principalement parceque les accidents sont des événements rares. Il est par ailleurs

souventdifficile d’obtenir desinformations fiables sur les acci-dents car lorsqu’ils sont peu graves ils sont rapidementoubliés, il est alors primordial de les recueillir dans lesmeilleurs délais (Underwood et al., 1999). Comme des lienspositifs ont été établis entre des transgressions (par exempleliées à la vitesse) et les accidents de la route (Meadows, 1994 ;Parker et al., 1995 ; Reason et al., 1990), de nombreux auteurspréfèrent alors fonder leurs analyses en interrogeant les auto-mobilistes sur leurs comportements infractionnistes plutôt quesur leurs accidents. Dans notre recherche, nous observons quele modèle visant à prédire les antécédents d’accident au coursdes trois dernières années n’est pas significatif dans la pre-

mière étude alors qu’il l’est dans la seconde avec toutefois unpourcentage de variance expliquée particulièrement faible ;le meilleur prédicteur est alors la « Discourtoisie », de plus,




aucun modèle significatif visant à prédire les antécédentsd’accidents au cours de la dernière année n’est obtenu dansla seconde étude (la première étude n’a pas recueilli les anté-cédents d’accident au cours de la dernière année).

Bien que cela ne futpas l’objectif principal de notre recher-che, l’échelle de transgressions du D.B.Q.T. présente, toutcomme la D.A.S., de bonnes qualités psychométriques. Lastructure factorielle du D.B.Q.T. en trois facteurs est très pro-che de celle de Lawton et al., 1997, étude 2 obtenue auprèsd’un échantillon plus âgé ( M = 40 ans) que le nôtre et lesanalyses de fidélité sont satisfaisantes. Par ailleurs, l’excèsde vitesse est la transgression la plus fréquemment rapportéece qui est consistant avec les résultats de recherches antérieu-res (Aberg et Rimmo, 1998 ; Blockey et Hartley, 1995 ; Del-homme, 2002 ; Delhomme et Cauzard, 2000 ; Parker et al.,1992 ; Reason et al., 1990). La traduction française de la

D.A.S. semble être un instrument adapté à la mesure en Francede la propension des automobilistes à éprouver de la colèreau volant, tout comme le D.B.Q.T. pour l’enregistrement decomportements de transgression.

Des limites doivent cependant être posées à nos conclu-sions. La faiblesse de la taille de nos échantillons invite àmener dans le futur des mesures complémentaires auprèsd’une population plus conséquente pour apporter d’éventuel-les modifications aux items problématiques (notamment ceuxfaisant partie des deux facteurs « Discourtoisie » et « Circu-lation entravée ») et proposer ainsi une version française défi-nitive de la D.A.S. Une autre limite concerne la validité de laD.A.S. dans la mesure où il est généralement de bonne stra-tégie d’analyser la validité concourante et discriminante avecd’autres instruments ou encore en testant la fidélité tempo-relle (test–retest). Une troisième limite peut être formulée àl’égard de l’emploi de questionnaire comme instrument demesure de la colère éprouvée au volant. Cependant, le recoursaux déclarations des automobilistes est très fréquent et ce,d’autant que plusieurs études mettent en évidence des rela-tions positives, et ce de manière significative, entre les décla-rations d’automobilistes sur leurs comportements spécifi-ques de conduite et ceux qu’ils pratiquentréellement lorsqu’ilssont au volant (pour une synthèse voir Delhomme, 2002).

Des études de validation supplémentaires, actuellement en

cours auprès d’un large échantillon, devraient apporter desrésultats complémentaires et palier l’ensembledes limites évo-qué ci-dessus.

4. Conclusion

Cette recherche atteste de l’existence de liens positifs entrepropension à éprouver de la colère au volant et infractionsdes règles légales de conduite d’une part, et accidents de laroute déclarés par les participants d’autre part. L’intérêt de laD.A.S. est de permettre de mieux caractériser des comporte-

ments délétères pour la conduite. Des actions spécifiques pour-raient être adressées aux automobilistes sujets à la colère auvolant. La propension à éprouver de la colère au volant pour-

rait être diminuée dans le cadre d’actions de formation, enpetits groupes, fondées sur le développement de stratégiesd’autocontrôle et de gestion de situations de conduite commel’ont montré Deffenbacher et al. (2000) et Deffenbacher et

al. (2002c).

Remerciements

Les auteurs remercient les deux évaluateurs anonymes decet article pour leurs remarques constructives ainsi que laDSCR, la FFSA et la région Île-de-France qui ont financécette recherche.

Références

Aberg, L., Rimmo, P.A., 1998. Dimensions of aberrant driving behaviour.Ergonomics 41, 39–56.Ajzen, I., Fishbein, M., 1977. Attitude-behavior relations: A theoretical

analysis and review of empirical research. Psychological Bulletin 84,888–918.

American AutomobileAssociation, 1997. Aggressive driving: three studies.American AutomobileAssociation Foundation for Traffic Safety, Wash-ington, DC.

Arbuckle, J.L., 2003. Amos 5.0. Smallwaters Corp, Chicago.Arnett, J.J., Offer, D., Fine, M.A., 1997. Reckless driving in adolescence:

″ State″ and ″ trait″ factors. Accident Analysis and Prevention 29, 57–63.Blockley, P.N., Hartley, L.R., 1995. Aberrant driving behaviour: errors and

violations. Ergonomics 38, 1759–1771.Deffenbacher, J.L., 2000a. The Driving Anger Scale. In: Maltby, J.,

Lewis, C.A., Hill, A. (Eds.), Commissioned Reviews of 300 Psychologi-

cal Tests. Edwin Mellen Press, Lampeter, Wales, UK, pp. 287–292.Deffenbacher, J.L., Filetti, L.B., Lynch, R.S., Dahlen, E.R., Oetting, E.R.,2002a. Cognitive-Behavioral Treatment of High Anger Drivers. Behav-iour Research Therapy 40, 895–910.

Deffenbacher, J.L., Huff, M.E., Lynch, R.S., Oetting, E.R., Salvatore, N.F.,2000b. Characteristics and treatment of high-anger drivers. Journal of Consulting Psychology 47, 15–17.

Deffenbacher, J.L., Lynch, R.S., Oetting, E.R., Swaim, R.C., 2002b. TheDriving Anger Expression Inventory: A measure of how people expresstheir anger on the road. Behaviour Research and Therapy 40, 717–737.

Deffenbacher, J.L., Lynch, R.S., Oetting, E.R., Yingling, D.A., 2001. Driv-ing anger: correlates and a test of state-trait theory. Personality andIndividual Differences 31, 1321–1331.

Deffenbacher, J.L., Oetting, E.R., DiGiuseppe, R.A., 2002c. Principlesempirically supported interventions applied to anger management. The

counselling Psychologist 30 (2), 262–280.Deffenbacher, J.L., Oetting, E.R., Lynch, R.S., 1994. Development of a

driving anger scale. Psychological Reports 74, 83–91.Delhomme, P., 2002. Croyances des jeunes automobilistes en matière de

vitesse. Rapport final. Convention DSCR-INRETS No 00/010/T-étudeNo 7, décembre 2002.

Delhomme, P., Cauzard, J.-P., 2000. Comparer sa vitesse à celle d’autrui :comparaison sociale et représentation de la conduite chez les automobil-istes européens. Recherche-Transports-Sécurité 67, 39–64.

Delhomme, P., Kreel, V., Bragagnolo, F., Ducamp, D., Korn, G., Lardon, C.,et al., 2003. Mise en œuvre et évaluation d’une intervention basée surl’engagement à respecter les limites de vitesse auprès de participants àdes stages de sensibilisation aux causes et conséquences des accidents dela route. Rapport final.ConventionDSCR-Inrets N° 01/018/T-étude N°3.Novembre 2003.

Delhomme, P., Meyer, T., 2001. L’impact des campagnes de prévention desécurité routière : quels indices, quels plans de rechercheet quels effets?Bulletin de Psychologie 54 (3), 343–355.




Delhomme, P., Vaa, T., Meyer, T., Harland, G., Goldenbeld, C., Jarmark, S.,et al., 1999. Evaluated road safety media campaigns: An overview of 265 evaluated campaigns and some meta-analysis on accidents. EC,Deliverable 4. Gadget project. Contract N° : RO-97-SC.2235. Arcueil,INRETS/RR-00-006-FR. (traduction française du rapport -juillet 2000 :

Campagnes évaluées en sécurité routière : une revue de 265 campagnesévaluées et quelques méta-analyses sur les accidents).

DePasquale, J.P., Geller, E.S., Clarke, S.W., Littleton, L.C., 2001. Measur-ing road rage: development of the propensity for angry driving scale.Journal of Safety Research. 32, 1–16.

Dollard, J., Doob, L., Miller, N., Mowever, O.H., Sears, R.R., 1939. Frus-tration and aggression. Yale University Press, New Haven, CT.

Ellison-Potter, P., Deffenbacher, P.B., Deffenbacher, J., 2001. The effects of trait driving anger, anonymity, and aggressive stimuli on aggressivedriving behavior. Journal of Applied Social Psychology 31, 431–443.

Gohering, J.B., 1999. Aggressive driving: Background and overview report(Presented at the National Highway Traffic Safety Administration Sym-posium on Aggressive Driving and the Law. Washington, DC).

Gross, J.J., Sutton, S.F., Ketelaar, T., 1998. Relations between affect and

personality: Support for the affect-level and affective-reactivity views.Personality Social Psychology Bulletin 24, 279–288.

Hair, J.F., Anderson, R.E., Tathman, R.I., Black, W.C., 1998. Multivariatedata analysis. Prentice Hall, New Jersey (5th edition).

Iversen, H., Rundmo, T., 2002. Personality, risky driving and accidentinvolvement among Norwegian drivers. Personality and IndividividualDifferences 33, 1251–1263.

Joint, M., 1995. Road rage. Automobile Association, London.

Jöreskog, K., Sörbom, D., 1993. LISREL 8: structural equation modelingwith the SIMPLIS command language. Erlbaum, Hillsdale, NJ.

Lajunen, T., Parker, D., 2001. Are aggressive people aggressive drivers? Astudy of relationship between self-reported general aggressiveness,driver anger and aggressive driving. Accident Analysis and Prevention33, 243–255.

Lajunen, T., Parker, D., Stradling, S.G., 1998. Dimensions of driver anger,aggressive and highway code violations and their mediation by safetyorientation in UK drivers. Transportation Research Part F 1, 107–121.

Larsen, R.J.,Ketelaar, T., 1989. Extraversion,neuroticism and susceptibilityto positive and negative mood induction procedures. Personality andIndividual Differences 10, 1221–1228.

Lawton, R., Parker, D., Manstead, A.S.R., Stradling, S.G., 1997. The role of affect in predicting social behaviours: The case of road traffic violations.Jounal Applied Social Psychology 27, 1258–1276.

Lazarus, R., 1994. The stable and the unstable in emotion. In: Ekman, P.,Davidson, R. (Eds.), The nature of emotion: Fundamental questions.Oxford University Press, New York, pp. 79–85.

Lerner, J.S., Kelter, D., 2001. Fear,Anger, and Risk. Journal of Personnalityand Social Psychology 81 (1), 146–159.

Lex, 1996. The Lex Report on Motoring. Lex Service plc, London.Lynch, R.S., Deffenbacher, J.L., Filetti, L.B., Dahlen, E.R., 1999. Anger,aggression, and risk associated with driving anger. Paper presented at the107th Annual Convention of the American Psychological Association(Boston, MA).

Martinez, R., 1997. Statement of the Honorable Recardo Martinez, M.D., of the National Highway Traffic Safety Administration. Sub-committee onSurface Transportation, Committee on Transportation and Infrastruc-ture, US House of Representatives, Washington DC.

Meadows, M.L., (1994). Psychological correlates of road crash types.Unpublished PhD thesis. University of Manchester.

Meadows, M.L., Stradling, S.G., Lawson, S., 1998. The role of socialdevianceand violations in predicting road traffic accidentsin a sampleof young offenders. British Journal of Psychology 89, 417–431.

Parker, D., Lajunen, T., Stradling, S., 1998. Attitudinal predictors of inter-

personally aggressive violations on the road. Transportation ResearchPart F 1, 11–24.Parker, D., Manstead, A.S.R., Stradling, S.G., Reason, J.T., 1992. Determi-

nants of intention to commit driving violations. Accident Analysis andPrevention 24, 117–131.

Parker, D., Reason, J.T., Manstead, A.S.R., Stradling, S.G., 1995. Drivingerrors, driving violations and accident involvement. Ergonomics 38,1036–1048.

Reason, J., Manstead, A., Stradling, S., Baxter, J., Campbell, K., 1990.Errors and violations on the road: a real distinction? Ergonomics 33,1315–1332.

Snyder, D.S., 1997. Statement of David S. Snyder, Assistant General Coun-sel of the American Insurance Association. Sub-committee on SurfaceTransportation and Infrastructure, US House of Representatives, Wash-ington DC.

Spielberger, C.D., 1988. State-Trait Anger Expression Inventory. Psycho-logical Assessment Resources, Odessa, FL.Spielberger, C.D., 1999. State-Trait Anger Expression Inventory (2nd ed.).

Psychological Assessment Resources, Odessa, FL.Spielberger, C.D., Reheiser, E.C., Sydman, S.J., 1995. Measuring the expe-

rience expression, and control of anger. In: Kassinove, H. (Ed.), Angerdisorders: Definition, diagnosis, and treatment. Taylor and Francis,Washington, DC, pp. 49–67.

Underwood, G., Chapman, P., Wright, S., Crundall, D., 1999. Anger whiledriving. Transportation Research Part F 2, 55–68.


Adaptation Francaise de

Documents

Transcript of Adaptation Francaise de