1 Résumé

1.1 Synthèse générale

Voici les analogies et différences entre les structures factorielles des trois ACP (générale, hommes, femmes) :

Variance expliquée : Avec 3 axes, on explique environ 36% de la variance dans chaque ACP ; pour atteindre 70–80% de variance expliquée, il faudrait retenir un nombre beaucoup plus élevé de composantes (12–18), ce qui justifie un compromis entre parcimonie et richesse d’information.
Variables contributives : Les trois dimensions sont structurées par des familles d’items très proches entre les trois ACP, avec un noyau commun d’items fortement contributifs et des variations de poids relatifs selon le sexe.
Congruence factorielle : Les indices de congruence factorielle indiquent une forte similarité des dimensions correspondantes entre groupes (Générale vs Hommes, Générale vs Femmes, Hommes vs Femmes), ce qui plaide pour une structure largement commune.

Correspondances des items participant aux dimensions (on se base sur le top 6) :

Axe 1
Chez les trois ACP (générale, hommes, femmes), l’axe 1 est dominé par les items de conflits parentaux (c_disqualification_entre_parents, c_conflits_parentaux_dans_la_fam, c_enjeux_de_loyaute) et d’instabilité / imprévisibilité parentale (i_instabilite_relationnelle, i_imprevisibilite_parentale, e1_manque_protection_fiabilite_p).
La structure est très similaire entre hommes et femmes : les mêmes items apparaissent systématiquement dans le Top 6, avec des variations surtout d’ordre de contribution (chez les femmes, c_conflits_parentaux_sur_enfant est un peu plus contributif).
Axe 2
Pour les trois ACP, l’axe 2 est structuré par un noyau de dévalorisation / invalidation émotionnelle et culpabilisation (s1_devalorisation, s1_invalidation_emotionnelle, d_culpabilisation, s1_absence_de_soutien, t_climat_de_peur_mefiance, e1_abandon_reel_rejet_amour_cond).
Chez les hommes le climat de peur et les préoccupations parentales excessives (t_climat_de_peur_mefiance, t_preoccupations_parentales_exce) sont plus discriminants, tandis que chez les femmes ressortent davantage les thèmes d’abandon / rejet et d’absence de soutien (e1_abandon_reel_rejet_amour_cond, s1_absence_de_soutien).
Globalement, l’axe 2 reste cependant très comparable entre sexes, centré sur la qualité du climat émotionnel et les items de valorisation/dévalorisation de l’enfant.
Axe 3
L’axe 3 regroupe, dans les trois analyses, les items de proximité intrusive / emprise et de surprotection / difficultés de séparation (s2_proximite_intrusive, e2_relations_emprise, e2_surprotection_enfant, s2_difficultes_separation_, t_report_par_le_parent, d_instauration_climat_peur).
On retrouve un profil très cohérent entre hommes et femmes : mêmes items dans le Top 6, avec quelques spécificités — par exemple, chez les hommes, une mise en avant un peu plus forte de la communication paradoxale et des conflits parentaux sur l’enfant, alors que chez les femmes, la surprotection et les difficultés de séparation sont légèrement plus accentuées.
Dans l’ensemble, cet axe traduit, pour les deux sexes, une dynamique d’emprise relationnelle et de frontières floues entre parent et enfant.

En résumé, les trois axes montrent une structure largement commune entre hommes et femmes (mêmes familles d’items, mêmes thèmes centraux), avec des variations de poids relatifs qui suggèrent des accentuations spécifiques (conflits centrés sur l’enfant, climat de peur, abandon, surprotection, difficultés de séparation) selon le sexe.

1.2 Graphiques de synthèse

1.2.1 Variance expliquée par dimension

Variance expliquée par dimension pour les trois ACP

1.2.2 Règle de Kaiser – Comparaison des 3 ACP

Comparaison de la règle de Kaiser pour les trois ACP

1.2.3 Variance expliquée cumulée et seuils (70%, 80%, 90%)

Variance expliquée cumulée et seuils de référence pour les trois ACP

2 Résumé de la méthodologie

Ce rapport présente une analyse comparative des structures factorielles obtenues à partir de trois Analyses en Composantes Principales (ACP) :

ACP générale : Analyse sur l’ensemble de l’échantillon
ACP hommes : Analyse sur le sous-groupe des hommes
ACP femmes : Analyse sur le sous-groupe des femmes

L’objectif est d’identifier les analogies et différences entre ces trois structures, en se concentrant particulièrement sur les variables les plus contributives à chacune des trois dimensions factorielles.

Nombre de facteurs retenus : 3
Rotation : Varimax
Nombre d’items : 30
Méthode d’analyse : Comparaison des loadings, contributions et indices de congruence factorielle

3 Choix du nombre d’axes

La règle de Kaiser est un critère couramment utilisé pour déterminer le nombre de composantes à retenir dans une ACP. Selon cette règle, on ne retient que les composantes dont la valeur propre est supérieure à 1.

3.1 Graphiques règle de Kaiser

3.1.1 Comparaison

Comparaison de la règle de Kaiser pour les trois ACP

3.1.2 ACP Générale

Règle de Kaiser - ACP Générale

3.1.3 ACP Hommes

Règle de Kaiser - ACP Hommes

3.1.4 ACP Femmes

Règle de Kaiser - ACP Femmes

3.2 Tableau récapitulatif

Résumé de la règle de Kaiser : Nombre de valeurs propres > 1 et valeurs des 5 premières composantes
ACP	N_valeurs_propres_1	Valeur_propre_1	Valeur_propre_2	Valeur_propre_3	Valeur_propre_4	Valeur_propre_5
Générale	8	5.809	2.585	2.284	1.478	1.436
Hommes	8	5.995	2.600	2.432	1.755	1.560
Femmes	8	5.768	2.712	2.317	1.575	1.392

Interprétation : - Le nombre de valeurs propres > 1 indique combien de composantes devraient être retenues selon la règle de Kaiser - Si ce nombre est supérieur à 3, cela suggère qu’on pourrait retenir plus de composantes - Si ce nombre est inférieur à 3, cela suggère qu’on pourrait retenir moins de composantes - Si ce nombre est égal à 3, le choix de 3 axes est justifié par la règle de Kaiser

3.3 Autres critères pour le choix du nombre d’axes

Plusieurs critères complémentaires peuvent être utilisés pour déterminer le nombre optimal de composantes à retenir. Cette section présente une synthèse de ces critères pour les trois ACP.

3.4 Tableau récapitulatif des critères

Synthèse des critères de choix du nombre d’axes
ACP	Kaiser	Pour_70pct	Pour_80pct	Pour_90pct	Variance_3_axes	Variance_5pct_par_comp	Coude_estime
Générale	8	13	18	23	35.6	3	3
Hommes	8	12	16	21	36.8	5	3
Femmes	8	13	17	23	36.0	4	3

Légende : - Kaiser : Nombre de valeurs propres > 1 - Pour_70pct / 80pct / 90pct : Nombre de composantes nécessaires pour expliquer 70%, 80% ou 90% de la variance - Variance_3_axes : Pourcentage de variance expliquée avec 3 axes - Variance_5pct_par_comp : Nombre de composantes expliquant au moins 5% de variance chacune - Coude_estime : Estimation du “coude” dans le scree plot (point de changement de pente)

3.5 Variance expliquée cumulée

Ce graphique montre l’évolution de la variance expliquée cumulée en fonction du nombre de composantes retenues, avec des seuils de référence à 70%, 80% et 90%.

Variance expliquée cumulée par nombre de composantes - Comparaison des trois ACP

Interprétation : - Les lignes horizontales indiquent les seuils de 70%, 80% et 90% de variance expliquée - L’intersection avec les courbes indique le nombre de composantes nécessaires pour atteindre chaque seuil - Avec 3 axes, on explique environ 36% de la variance totale - Pour expliquer 70% de la variance, il faudrait retenir 12-13 composantes - Pour expliquer 80% de la variance, il faudrait retenir 16-18 composantes

3.6 Scree Plots avec critères multiples

Les graphiques suivants combinent plusieurs critères pour faciliter la décision :

3.6.1 ACP Générale

Scree Plot avec critères - ACP Générale

3.6.2 ACP Hommes

Scree Plot avec critères - ACP Hommes

3.6.3 ACP Femmes

Scree Plot avec critères - ACP Femmes

Éléments visuels : - Ligne rouge pointillée : Seuil de Kaiser (valeur propre = 1) - Ligne verte pointillée : Estimation du “coude” (changement de pente) - Points verts : Valeurs propres > 1 (selon Kaiser) - Points rouges : Valeurs propres ≤ 1

3.7 Synthèse et recommandations

3.7.1 Résultats pour les 3 ACP

Critère	Générale	Hommes	Femmes
Règle de Kaiser	8 composantes	8 composantes	8 composantes
Coude (Scree Plot)	3 composantes	3 composantes	3 composantes
Variance avec 3 axes	35.6%	36.8%	36.0%
Composantes ≥5% chacune	3	5	4

3.7.2 Interprétation

Règle de Kaiser : Suggère de retenir 8 composantes pour toutes les ACP, ce qui est supérieur au choix actuel de 3 axes.
Scree Plot (Coude) : Le coude est estimé à 3 composantes pour toutes les ACP, ce qui justifie le choix actuel de 3 axes.
Variance expliquée : Avec 3 axes, on capture environ 36% de la variance totale, ce qui est relativement faible. Pour expliquer 70% de la variance, il faudrait retenir 12-13 composantes.
Variance par composante : 3-5 composantes expliquent au moins 5% de variance chacune, ce qui est cohérent avec le choix de 3 axes.

3.7.3 Conclusion sur le choix de 3 axes

Le choix de 3 axes est justifié par le coude du scree plot, qui est le critère visuel le plus utilisé en pratique. Cependant :

✅ Avantages : Le coude est clairement à 3, ce qui indique un changement de structure après la 3ème composante
⚠️ Limites : La variance expliquée (36%) est relativement faible, et la règle de Kaiser suggère 8 composantes

Recommandation : Le choix de 3 axes est acceptable pour une analyse exploratoire et pour des raisons d’interprétabilité, même si d’autres critères suggèrent un nombre plus élevé. Si l’objectif est d’expliquer plus de variance, on pourrait envisager de retenir plus de composantes (par exemple 5-6 pour expliquer environ 50% de la variance).

4 Vue d’ensemble : Variance expliquée

Variance expliquée par dimension pour les trois ACP

Cette visualisation permet de comparer la quantité de variance expliquée par chaque dimension dans les trois analyses. Des différences importantes peuvent indiquer des structures factorielles distinctes entre les groupes.

5 Comparaison par dimension

5.1 Dimension 1

5.1.1 Top 10 des variables les plus contributives

Top 10 des variables les plus contributives - Dimension 1
Rang	Variable_Generale	Loading_Generale	Contrib_Generale	Variable_Hommes	Loading_Hommes	Contrib_Hommes	Variable_Femmes	Loading_Femmes	Contrib_Femmes
1	c_disqualification_entre_parents	0.741	12.16	c_conflits_parentaux_dans_la_fam	0.681	10.89	c_disqualification_entre_parents	0.752	12.84
2	c_conflits_parentaux_dans_la_fam	0.735	11.98	c_enjeux_de_loyaute	0.679	10.84	c_conflits_parentaux_dans_la_fam	0.734	12.22
3	c_enjeux_de_loyaute	0.715	11.35	i_instabilite_relationnelle	0.664	10.36	c_enjeux_de_loyaute	0.710	11.44
4	i_imprevisibilite_parentale	0.644	9.20	i_imprevisibilite_parentale	0.664	10.35	i_imprevisibilite_parentale	0.629	8.99
5	i_instabilite_relationnelle	0.627	8.72	c_disqualification_entre_parents	0.640	9.63	c_conflits_parentaux_sur_enfant	0.593	7.97
6	e1_manque_protection_fiabilite_p	0.587	7.64	e1_manque_protection_fiabilite_p	0.591	8.21	i_instabilite_relationnelle	0.586	7.79
7	c_conflits_parentaux_sur_enfant	0.553	6.78	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond	0.580	7.90	i_incoherences_educatives	0.547	6.79
8	i_incoherences_educatives	0.511	5.78	p_parentification_des_enfants	0.502	5.93	e1_manque_protection_fiabilite_p	0.541	6.63
9	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond	0.505	5.66	t_menaces_suicidaires_parentale	0.496	5.77	e1_gdes_difficultes_a_imposer_de	0.475	5.12
10	p_parentification_des_enfants	0.422	3.96	c_conflits_parentaux_sur_enfant	0.417	4.08	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond	0.422	4.04

5.1.2 Graphique comparatif des contributions

Comparaison des contributions des variables - Dimension 1

5.1.3 Heatmap comparative des loadings

Heatmap comparative des loadings - Dimension 1

5.1.3.1 Lecture de la heatmap

La heatmap comparative des loadings permet de visualiser, pour la dimension 1, comment chaque variable se projette sur l’axe dans les trois ACP (générale, hommes, femmes), et de comparer ces profils entre groupes.

Lignes : les trois ACP / groupes
- Générale
- Hommes
- Femmes
Colonnes : les variables (items) de l’échelle ARFIL, classées du loading (en valeur absolue) le plus fort au plus faible dans l’ACP générale. Les premières colonnes à gauche correspondent donc aux variables les plus importantes pour la dimension 1 dans l’ACP générale.
Couleur : la valeur du loading sur la dimension considérée
- Teintes d’une même couleur (par ex. bleu) pour des loadings de même signe
- Couleurs plus intenses = loadings de grande amplitude (variables fortement liées à l’axe)
- Couleurs proches du centre / neutres = loadings proches de 0 (variables peu liées à cette dimension)
Chiffre dans chaque case : la valeur numérique du loading (arrondie), ce qui permet une lecture précise des différences entre groupes.

Ce graphique permet notamment de repérer :

Les similarités : pour une colonne (variable), si les trois lignes ont une couleur et une valeur proches, cela indique que la variable joue le même rôle dans cette dimension dans les trois ACP.
Les différences : si une variable est fortement colorée pour un groupe et beaucoup moins pour un autre, son importance sur cette dimension varie entre groupes (par ex. plus centrale chez les hommes que chez les femmes).
Le noyau commun de la dimension : les premières colonnes, si elles sont fortement colorées dans les trois lignes, indiquent un cœur de dimension très partagé entre générale, hommes et femmes.

5.1.4 Corrélations entre les loadings

Corrélation des loadings : Générale vs Hommes - Dimension 1

Corrélation des loadings : Générale vs Femmes - Dimension 1

Corrélation des loadings : Hommes vs Femmes - Dimension 1

5.2 Dimension 2

5.2.1 Top 10 des variables les plus contributives

Top 10 des variables les plus contributives - Dimension 2
Rang	Variable_Generale	Loading_Generale	Contrib_Generale	Variable_Hommes	Loading_Hommes	Contrib_Hommes	Variable_Femmes	Loading_Femmes	Contrib_Femmes
1	s1_devalorisation	0.658	12.81	s1_devalorisation	0.651	12.52	s1_invalidation_emotionnelle	0.672	12.18
2	s1_invalidation_emotionnelle	0.626	11.59	d_culpabilisation	0.606	10.84	s1_devalorisation	0.665	11.92
3	d_culpabilisation	0.615	11.18	t_climat_de_peur_mefiance	0.603	10.75	s1_absence_de_soutien	0.639	10.99
4	s1_absence_de_soutien	0.580	9.95	t_preoccupations_parentales_exce	0.541	8.63	d_culpabilisation	0.634	10.83
5	t_climat_de_peur_mefiance	0.543	8.71	s1_invalidation_emotionnelle	0.522	8.06	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond	0.558	8.39
6	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond	0.489	7.07	s1_absence_de_soutien	0.451	6.01	t_climat_de_peur_mefiance	0.532	7.63
7	t_preoccupations_parentales_exce	0.463	6.34	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond	0.414	5.06	e2_exigences_demesurees	0.449	5.43
8	e2_exigences_demesurees	0.392	4.55	e1_gdes_difficultes_a_imposer_de	0.383	4.32	t_preoccupations_parentales_exce	0.416	4.67
9	e1_manque_protection_fiabilite_p	0.342	3.45	e1_manque_protection_fiabilite_p	0.379	4.25	e2_relations_emprise	0.377	3.82
10	e2_relations_emprise	0.340	3.41	i_incoherences_educatives	0.331	3.23	i_communication_paradoxale	0.375	3.79

5.2.2 Graphique comparatif des contributions

Comparaison des contributions des variables - Dimension 2

5.2.3 Heatmap comparative des loadings

Heatmap comparative des loadings - Dimension 2

5.2.4 Corrélations entre les loadings

Corrélation des loadings : Générale vs Hommes - Dimension 2

Corrélation des loadings : Générale vs Femmes - Dimension 2

Corrélation des loadings : Hommes vs Femmes - Dimension 2

5.3 Dimension 3

5.3.1 Top 10 des variables les plus contributives

Top 10 des variables les plus contributives - Dimension 3
Rang	Variable_Generale	Loading_Generale	Contrib_Generale	Variable_Hommes	Loading_Hommes	Contrib_Hommes	Variable_Femmes	Loading_Femmes	Contrib_Femmes
1	s2_proximite_intrusive	0.659	15.62	e2_relations_emprise	0.647	12.38	s2_proximite_intrusive	0.680	17.23
2	e2_relations_emprise	0.589	12.48	s2_proximite_intrusive	0.557	9.16	e2_surprotection_enfant	0.546	11.13
3	e2_surprotection_enfant	0.542	10.54	c_conflits_parentaux_sur_enfant	0.524	8.11	e2_relations_emprise	0.545	11.10
4	t_report_par_le_parent	0.515	9.52	t_report_par_le_parent	0.511	7.71	s2_difficultes_separation_	0.510	9.71
5	s2_difficultes_separation_	0.504	9.14	i_communication_paradoxale	0.511	7.71	t_report_par_le_parent	0.501	9.36
6	d_instauration_climat_peur	0.485	8.46	e2_surprotection_enfant	0.498	7.33	d_instauration_climat_peur	0.497	9.21
7	t_contexte_familial_traumatique	0.371	4.95	c_disqualification_entre_parents	0.484	6.92	t_contexte_familial_traumatique	0.397	5.89
8	c_conflits_parentaux_sur_enfant	0.352	4.46	s2_difficultes_separation_	0.475	6.66	s2_attitudes_de_seduction_intraf	0.331	4.09
9	s2_attitudes_de_seduction_intraf	0.344	4.26	c_enjeux_de_loyaute	0.456	6.14	t_recherche_excessive_de_symptom	0.326	3.97
10	i_communication_paradoxale	0.341	4.17	s2_attitudes_de_seduction_intraf	0.439	5.71	c_conflits_parentaux_sur_enfant	0.303	3.42

5.3.2 Graphique comparatif des contributions

Comparaison des contributions des variables - Dimension 3

5.3.3 Heatmap comparative des loadings

Heatmap comparative des loadings - Dimension 3

5.3.4 Corrélations entre les loadings

Corrélation des loadings : Générale vs Hommes - Dimension 3

Corrélation des loadings : Générale vs Femmes - Dimension 3

Corrélation des loadings : Hommes vs Femmes - Dimension 3

6 Indices de congruence factorielle

Les indices de congruence factorielle (phi de Tucker) mesurent la similarité entre deux dimensions (deux vecteurs de loadings) appartenant à deux ACP différentes.
Ici, on compare systématiquement, pour chaque dimension :

Générale vs Hommes
Générale vs Femmes
Hommes vs Femmes

La valeur dans chaque case correspond donc au croisement d’une ligne (Groupe1) et d’une colonne (Groupe2), pour une dimension donnée.

## ### Dim1

## 
## 
## ### Dim2

## 
## 
## ### Dim3

Interprétation : - La diagonale (Groupe1 = Groupe2) vaut toujours 1 (comparaison d’un groupe avec lui-même) - Plus la valeur est proche de 1, plus les deux dimensions sont similaires (structure proche) - > 0.95 : Structure très similaire (excellente congruence) - 0.85 - 0.95 : Structure similaire (bonne congruence) - 0.70 - 0.85 : Structure modérément similaire (congruence acceptable) - < 0.70 : Structure différente (faible congruence)

7 Résumé : Top 6 des variables par dimension

Résumé : Top 6 des variables les plus contributives par dimension et par groupe
Dimension	Rang	Générale	Hommes	Femmes
Dim 1	1	c_disqualification_entre_parents (12.2%)	c_conflits_parentaux_dans_la_fam (10.9%)	c_disqualification_entre_parents (12.8%)
Dim 1	2	c_conflits_parentaux_dans_la_fam (12%)	c_enjeux_de_loyaute (10.8%)	c_conflits_parentaux_dans_la_fam (12.2%)
Dim 1	3	c_enjeux_de_loyaute (11.3%)	i_instabilite_relationnelle (10.4%)	c_enjeux_de_loyaute (11.4%)
Dim 1	4	i_imprevisibilite_parentale (9.2%)	i_imprevisibilite_parentale (10.4%)	i_imprevisibilite_parentale (9%)
Dim 1	5	i_instabilite_relationnelle (8.7%)	c_disqualification_entre_parents (9.6%)	c_conflits_parentaux_sur_enfant (8%)
Dim 1	6	e1_manque_protection_fiabilite_p (7.6%)	e1_manque_protection_fiabilite_p (8.2%)	i_instabilite_relationnelle (7.8%)
Dim 2	1	s1_devalorisation (12.8%)	s1_devalorisation (12.5%)	s1_invalidation_emotionnelle (12.2%)
Dim 2	2	s1_invalidation_emotionnelle (11.6%)	d_culpabilisation (10.8%)	s1_devalorisation (11.9%)
Dim 2	3	d_culpabilisation (11.2%)	t_climat_de_peur_mefiance (10.7%)	s1_absence_de_soutien (11%)
Dim 2	4	s1_absence_de_soutien (10%)	t_preoccupations_parentales_exce (8.6%)	d_culpabilisation (10.8%)
Dim 2	5	t_climat_de_peur_mefiance (8.7%)	s1_invalidation_emotionnelle (8.1%)	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond (8.4%)
Dim 2	6	e1_abandon_reel_rejet_amour_cond (7.1%)	s1_absence_de_soutien (6%)	t_climat_de_peur_mefiance (7.6%)
Dim 3	1	s2_proximite_intrusive (15.6%)	e2_relations_emprise (12.4%)	s2_proximite_intrusive (17.2%)
Dim 3	2	e2_relations_emprise (12.5%)	s2_proximite_intrusive (9.2%)	e2_surprotection_enfant (11.1%)
Dim 3	3	e2_surprotection_enfant (10.5%)	c_conflits_parentaux_sur_enfant (8.1%)	e2_relations_emprise (11.1%)
Dim 3	4	t_report_par_le_parent (9.5%)	t_report_par_le_parent (7.7%)	s2_difficultes_separation_ (9.7%)
Dim 3	5	s2_difficultes_separation_ (9.1%)	i_communication_paradoxale (7.7%)	t_report_par_le_parent (9.4%)
Dim 3	6	d_instauration_climat_peur (8.5%)	e2_surprotection_enfant (7.3%)	d_instauration_climat_peur (9.2%)

Ce tableau synthétique permet d’identifier rapidement : - Les variables qui apparaissent dans les top 6 pour plusieurs groupes (analogies) - Les variables spécifiques à un groupe (différences)

8 Conclusion

Cette analyse comparative révèle les analogies et différences entre les structures factorielles des trois ACP. Les principaux points à retenir :

Variance expliquée : Comparaison de la quantité d’information capturée par chaque dimension
Variables contributives : Identification des items les plus importants pour chaque dimension et chaque groupe
Congruence factorielle : Mesure quantitative de la similarité entre les structures
Patterns de loadings : Visualisation des similitudes et différences dans les associations variables-dimensions

Ces résultats permettent de mieux comprendre si la structure factorielle est invariante entre les groupes (hommes/femmes) ou si des différences significatives existent, ce qui pourrait nécessiter des interprétations distinctes selon le sexe.

8.1 Synthèse spécifique des résultats hommes / femmes

En nous basant sur le Top 6 des variables contributives (section 5), on observe un noyau commun très stable entre hommes et femmes, avec quelques nuances importantes :

Axe 1 – Conflits et instabilité familiale
Chez les trois ACP (générale, hommes, femmes), l’axe 1 est dominé par les items de conflits parentaux (c_disqualification_entre_parents, c_conflits_parentaux_dans_la_fam, c_enjeux_de_loyaute) et d’instabilité / imprévisibilité parentale (i_instabilite_relationnelle, i_imprevisibilite_parentale, e1_manque_protection_fiabilite_p).
La structure est très similaire entre hommes et femmes : les mêmes items apparaissent systématiquement dans le Top 6, avec des variations surtout d’ordre de contribution (chez les femmes, c_conflits_parentaux_sur_enfant est un peu plus contributif.
Axe 2 – Dévalorisation, invalidation et climat émotionnel négatif
Pour les trois ACP, l’axe 2 est structuré par un noyau de dévalorisation / invalidation émotionnelle et culpabilisation (s1_devalorisation, s1_invalidation_emotionnelle, d_culpabilisation, s1_absence_de_soutien, t_climat_de_peur_mefiance, e1_abandon_reel_rejet_amour_cond).
Chez les hommes le climat de peur et les préoccupations parentales excessives (t_climat_de_peur_mefiance, t_preoccupations_parentales_exce) sont plus discriminants, tandis que chez les femmes ressortent davantage les thèmes d’abandon / rejet et d’absence de soutien (e1_abandon_reel_rejet_amour_cond, s1_absence_de_soutien).
Globalement, l’axe 2 reste cependant très comparable entre sexes, centré sur la qualité du climat émotionnel et les items de valorisation/dévalorisation de l’enfant.
Axe 3 – Proximité intrusive, emprise et difficultés de séparation
L’axe 3 regroupe, dans les trois analyses, les items de proximité intrusive / emprise et de surprotection / difficultés de séparation (s2_proximite_intrusive, e2_relations_emprise, e2_surprotection_enfant, s2_difficultes_separation_, t_report_par_le_parent, d_instauration_climat_peur).
On retrouve un profil très cohérent entre hommes et femmes : mêmes items dans le Top 6, avec quelques spécificités — par exemple, chez les hommes, une mise en avant un peu plus forte de la communication paradoxale et des conflits parentaux sur l’enfant, alors que chez les femmes, la surprotection et les difficultés de séparation sont légèrement plus accentuées.
Dans l’ensemble, cet axe traduit, pour les deux sexes, une dynamique d’emprise relationnelle et de frontières floues entre parent et enfant.

Rapport généré le 2026-03-03

Échelle ARFIL : Comparaison des structures factorielles

Analyse comparative des ACP générale, hommes et femmes

Jérôme Silva

2026-03-03