Croyance en la chance (État) (BLKS)

1. Résumé / Abstract

L’échelle de la Croyance en la chance (État) (en anglais, Belief in Luck (State) ou BLKS) est un instrument psychométrique unidimensionnel développé par Stefan J. Hock, Rajesh Bagchi et Todd M. Anderson (2020) dans le cadre de leurs recherches fondamentales publiées au sein du Journal of Consumer Research. Contrairement aux approches psychométriques traditionnelles qui appréhendent la chance comme une croyance stable, dispositionnelle ou quasi-spirituelle (telle que l’échelle Belief in Good Luck Scale de Darke et Freedman, 1997), la BLKS a été spécifiquement conçue pour capturer la perception subjective, fluctuante et momentanée qu’a un individu d’être favorisé par la fortune dans l’instant présent. L’instrument est composé de 5 items rédigés au présent, ancrés temporellement (« aujourd’hui », « en ce moment », « maintenant »), permettant d’isoler avec précision l’état psychologique transitoire d’une personne vis-à-vis du cours des événements.

Les répondants évaluent leur niveau d’accord sur une échelle de Likert en 7 points allant de 1 (« Pas du tout d’accord » / Strongly disagree) à 7 (« Tout à fait d’accord » / Strongly agree). L’ensemble des items étant formulé de manière positive, le score global est obtenu en calculant la moyenne arithmétique des 5 assertions, où un score élevé reflète un sentiment aigu d’être sous les auspices d’une issue favorable immédiate. Sur le plan des propriétés psychométriques, l’échelle démontre une consistance interne exceptionnelle (généralement caractérisée par un coefficient alpha de Cronbach oscillant entre α = 0,91 et α = 0,95 selon les échantillons expérimentaux), une structure factorielle rigoureusement unifactorielle validée par analyses factorielles exploratoires et confirmatoires, ainsi qu’une excellente validité discriminante vis-à-vis des traits dispositionnels de chance, de l’humeur générale positive et de l’optimisme dispositionnel.

Dans les champs de la psychologie cognitive, de la psychologie sociale et du comportement du consommateur, la BLKS s’est imposée comme un outil méthodologique robuste pour modéliser les processus décisionnels en contexte d’incertitude. Elle permet d’expliquer comment des signaux contextuels fortuits déclenchent des impulsions d’achat de produits perçus comme « porte-bonheur », modifient la prise de risque financier ou altèrent l’illusion de contrôle dans des environnements stochastiques.

2. Mots-clés / Keywords

Croyance en la chance, État psychologique, Psychométrie, Comportement du consommateur, Prise de décision, Illusion de contrôle, Biais cognitifs, Heuristiques de jugement, Incertitude, Échelle de Likert, Psychologie expérimentale, Validation d’échelle.

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été développée et validée par une équipe de chercheurs spécialisés en marketing quantitatif, en psychologie du jugement et en comportement du consommateur :

• Stefan J. Hock, Ph.D. : Professeur associé de marketing à la Whiting School of Business / University of Connecticut (auparavant affilié à l’Université George Mason). Ses travaux portent principalement sur la prise de décision managériale, les heuristiques des consommateurs, les interactions probabilistes et les perceptions temporelles du risque. (Courriel institutionnel : [email protected]).
• Rajesh Bagchi, Ph.D. : Professeur titulaire de la chaire R. B. Pamplin Professor of Marketing au Pamplin College of Business de Virginia Tech. Reconnu mondialement pour ses recherches sur le traitement numérique, la tarification psychologique, la motivation des objectifs et les croyances subjectives régissant les jugements sous incertitude. (Courriel institutionnel : [email protected]).
• Todd M. Anderson, Ph.D. : Chercheur et consultant en sciences comportementales, spécialisé dans l’analyse empirique des comportements de consommation et l’expérimentation en laboratoire sur les représentations de la chance et du hasard.

4. Objectif / Purpose

Délimitation de l’objet de mesure

L’objectif fondamental de la Belief in Luck (State) Scale (BLKS) est de fournir une mesure standardisée, rapide et hautement sensible de l’état psychologique transitoire caractérisant l’impression d’un individu d’être « chanceux ici et maintenant ». Historiquement, la littérature en psychologie sociale et de la personnalité a majoritairement conceptualisé la chance sous un prisme dispositionnel stable. Des instruments fondateurs tels que la Belief in Good Luck Scale (BIGL ; Darke & Freedman, 1997) ou la sous-échelle de contrôle externe d’une chance générale (Levenson, 1973) ont traité la croyance en la chance comme une différence interindividuelle pérenne : une vision du monde où certains se perçoivent comme intrinsèquement dotés d’une chance constante, tandis que d’autres s’estiment chroniquement malchanceux.

Cependant, Hock, Bagchi et Anderson (2020) ont souligné une lacune théorique et empirique majeure : dans la vie quotidienne, la perception de la chance n’est pas uniquement un trait figé. Elle fluctue de manière dramatique sous l’effet d’événements immédiats, d’incidents mineurs (trouver une place de stationnement immédiatement, voir son feu de signalisation passer au vert, échapper à une averse) ou de coïncidences temporelles. Un individu qui ne se considère pas généralement chanceux sur le plan dispositionnel peut néanmoins, un mardi matin particulier, éprouver l’impression viscérale que « c’est son jour de chance ». La BLKS a été spécifiquement conçue pour isoler ce construit d’état (state construct) et mesurer cette sensibilité épisodique sans la confondre avec la propension dispositionnelle générale.

Applications en recherche fondamentale et appliquée

Les applications de la BLKS s’étendent à de multiples disciplines comportementales :

• Comportement du consommateur et marketing : L’échelle permet de mesurer comment l’activation d’un état de chance subjective modifie l’appétence pour certains types de biens. Les recherches de Hock et collaborateurs (2020) démontrent notamment que les individus ressentant un état élevé de chance manifestent un désir accru d’acquérir des produits étiquetés comme « porte-bonheur » ou associés à des symboles fastes, car ils perçoivent une congruence temporelle entre leur état intérieur et l’objet.
• Économie comportementale et finance : La BLKS offre une variable explicative critique pour étudier les variations intrajournalières de prise de risque. Dans les marchés boursiers, les paris sportifs ou les jeux de hasard, un score élevé sur la BLKS permet de prédire une propension accrue à miser des montants supérieurs, guidée par le sentiment fallacieux d’une dynamique favorable (analogue à l’heuristique de la « main chaude » ou hot hand fallacy).
• Psychologie cognitive et étude du jugement stochastique : L’instrument sert à évaluer l’impact des biais cognitifs (tels que l’apophénie ou l’illusion de causalité) sur le sentiment d’efficacité personnelle temporaire face à des générateurs de nombres aléatoires.
• Contexte clinique et addictologie : Dans le cadre de l’évaluation des joueurs compulsifs (jeu pathologique / gambling disorder), la BLKS peut être utilisée pour monitorer les déclencheurs momentanés de rechute, en évaluant comment des fluctuations de l’état de chance perçue prédisposent un patient à rompre une période d’abstinence.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit mesuré par la BLKS est la croyance momentanée en sa propre chance (State Belief in Luck). Sur le plan conceptuel, il convient de le décomposer selon ses frontières théoriques, ses manifestations phénoménologiques et ses articulations avec des concepts voisins.

Nature unidimensionnelle et ancrage temporel

Contrairement aux modèles multidimensionnels de la chance (par exemple, l’échelle de Wohl, Stewart et Young, 2011, qui distingue la chance comme ressource personnelle, la chance comme hasard et la chance comme illusion), la BLKS est délibérément unidimensionnelle. Elle capture le dénominateur commun de l’expérience phénoménologique de la chance active. Ce construit unifié s’articule autour de trois composantes expérientielles étroitement intriquées :

1. La perception d’une temporalité privilégiée (« Jour faste ») : La sensation que la journée en cours dévie positivement de la norme stochastique habituelle. L’individu interprète le présent comme un créneau temporel doté d’une valence bénéfique singulière (exprimée dans l’item 1 : « I feel like it is my lucky day today » et l’item 3 : « Today, I feel luckier than usual »).
2. Le sentiment d’alignement stochastique bienveillant (« La chance à ses côtés ») : L’impression quasi-relationnelle ou dynamique que les forces extérieures du hasard sont orientées de manière coopérative envers l’individu. La fortune n’est plus perçue comme un bruit blanc neutre et impersonnel, mais comme un flux agissant en faveur de l’acteur (item 2 : « Right now, I feel like luck is on my side » et item 4 : « At this moment, I feel like good fortune is working in my favor »).
3. La conscience d’un cycle ou d’une période faste (« Momentum de chance ») : L’extension du moment présent à un micro-intervalle temporel dynamique caractérisé par une inertie positive (item 5 : « I feel like I am in a lucky period right now »).

Distinctions conceptuelles majeures

Pour comprendre pleinement la portée psychologique de ce construit, il est impératif de le distinguer formellement des construits adjacents dans la cartographie psychométrique :

• Croyance en la chance état vs. dispositionnelle : Alors que la croyance dispositionnelle renvoie à une théorie implicite de soi durable (« Je suis une personne intrinsèquement chanceuse »), la croyance état est malléable, éphémère et sensible au contexte. Un individu peut présenter un score dispositionnel très faible mais obtenir un score élevé sur la BLKS à la suite d’un tirage au sort avantageux.
• État de chance vs. Humeur positive (Affect positif) : Bien qu’un individu se sentant chanceux ressente généralement un affect positif, le construit de la BLKS n’est pas réductible à l’euphorie ou au bien-être subjectif. L’affect positif (mesuré par exemple par la sous-échelle positive du PANAS) décrit une activation émotionnelle globale (ex. se sentir enthousiaste, alerte, déterminé). La croyance état en la chance comporte quant à elle une composante épistémique et cognitive explicite portant sur la distribution des probabilités futures favorables à court terme.
• État de chance vs. Optimisme dispositionnel : L’optimisme (mesuré par le Life Orientation Test-Revised, LOT-R) renvoie à l’attente globale que de bonnes choses se produiront en général dans l’existence, souvent médiatisée par le sentiment d’auto-efficacité. La croyance momentanée en la chance repose au contraire sur l’attribution externe ou surnaturelle d’une issue avantageuse due à la fortune, sans implication nécessaire de l’effort personnel.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Théorie de l’attribution et locus de contrôle

Le socle théorique de la BLKS s’ancre initialement dans la théorie de l’attribution formulée par Bernard Weiner (1979, 1985) et dans les travaux précurseurs de Julian Rotter (1966) sur le locus de contrôle. Dans le modèle taxonomique de Weiner, les causes attribuées aux réussites et aux échecs sont structurées selon trois dimensions orthogonales : le locus de causalité (interne vs. externe), la stabilité (stable vs. instable) et la contrôlabilité (contrôlable vs. incontrôlable). Classiquement, la chance y était répertoriée comme une attribution purement externe, instable et incontrôlable.

Néanmoins, les recherches en psychologie sociale expérimentale menées par Darke et Freedman (1997) ont complexifié ce paradigme en démontrant que de nombreux individus conceptualisent la chance non pas comme un bruit aléatoire imprévisible (instable), mais paradoxalement comme une force personnalisée relativement stable. Hock, Bagchi et Anderson (2020) franchissent une étape théorique supplémentaire : ils postulent que même au sein de cette dimension externe et incontrôlable, la chance est appréhendée par les acteurs sociaux à travers des modèles mentaux dynamiques. Les individus traitent la chance comme un « capital fluide » ou un flux stochastique qui monte et descend selon des cycles perceptifs temporaires.

Heuristiques cognitives et illusion de causalité

La théorie du jugement sous incertitude développée par Daniel Kahneman et Amos Tversky (1974) apporte un éclairage indispensable à la compréhension du mécanisme sous-tendant la BLKS. Lorsque les individus sont confrontés à des séries de coïncidences, leur système cognitif applique automatiquement l’heuristique de représentativité. De courts segments d’événements positifs consécutifs sont perçus comme non aléatoires, induisant la croyance erronée qu’une cause sous-jacente — en l’occurrence, « la chance » — est activement à l’œuvre.

Ce phénomène se rattache directement au concept d’illusion de contrôle formalisé par Ellen Langer (1975) et au biais de la « main chaude » (hot hand fallacy ; Gilovich, Vallone, & Tversky, 1985). Les sujets utilisent leur état psychologique présent comme une heuristique affective (Slovic et al., 2002) : l’état intérieur de chance perçue sert de signal informationnel intuitif (« How-do-I-feel-about-it ») pour estimer leurs probabilités de succès dans les décisions imminentes.

Motivation de contrôle compensatoire

Un autre pilier théorique convoqué par Hock et ses collègues est la théorie du contrôle compensatoire (Kay et al., 2008). Lorsque des individus évoluent dans des environnements incertains, imprévisibles ou anxiogènes, la sensation de ne pas maîtriser le cours des événements engendre une menace psychologique aiguë. Pour compenser ce déficit d’agentivité directe, les individus se tournent vers des sources externes d’ordre ou de faveur cosmique. Croire momentanément que la fortune est « de son côté » restaure un sentiment subjectif de sécurité et d’optimisme opératoire, favorisant l’engagement dans l’action, l’achat de biens et la prise de décisions économiques audacieuses.

7. Validité / Validity

La validité psychométrique de la BLKS a fait l’objet d’un processus de validation empirique rigoureux décrit en détail dans la publication princeps de Hock, Bagchi et Anderson (2020). Les analyses ont porté sur la validité de contenu, la validité de construit convergente et discriminante, ainsi que sur la validité prédictive à travers de multiples protocoles expérimentaux.

Validité convergente

La validité convergente de la BLKS est attestée par des corrélations statistiquement significatives et de magnitude théoriquement cohérente avec plusieurs construits apparentés :

• Croyance dispositionnelle en la chance : L’échelle montre une corrélation modérée et positive avec la Belief in Good Luck Scale (BIGL ; Darke & Freedman, 1997), avec des coefficients de corrélation de Pearson se situant typiquement autour de r = 0,38 à r = 0,46 (p < 0,001). Cette amplitude démontre que si les individus croyant chroniquement en la chance sont légèrement plus enclins à se sentir chanceux un jour donné, la variance non partagée (> 78 %) atteste de l’indépendance du construit d’état par rapport au trait.
• Affect positif immédiat : Des corrélations positives modérées (r variant de 0,30 à 0,42, p < 0,001) ont été observées avec l’échelle d’affect positif du PANAS (Watson, Clark, & Tellegen, 1988), traduisant le fait que se sentir chanceux induit une tonalité émotionnelle plaisante sans pour autant se confondre avec elle.

Validité discriminante

Pour démontrer que la BLKS ne capture pas simplement une réactivité émotionnelle générale ou une posture d’optimisme global, les auteurs ont conduit des analyses de variance et des tests d’extraction factorielle comparative :

• Discrimination vis-à-vis de l’optimisme : Les corrélations avec le Life Orientation Test-Revised (LOT-R ; Scheier, Carver, & Bridges, 1994) restent faibles à modestes (r < 0,25), démontrant que la BLKS ne mesure pas une posture optimiste générale mais une attribution stochastique spécifique et circonscrite dans le temps.
• Discrimination factorielle : Des analyses factorielles confirmatoires multi-construits intégrant les items de la BLKS, du PANAS et de la BIGL ont systématiquement démontré la supériorité d’un modèle trifactoriel par rapport à des modèles unifactoriels emboîtés (le test de différence de Chi-deux révélant un gain d’ajustement hautement significatif, Δχ², p < 0,001). La variance moyenne extraite (AVE) pour la BLKS dépasse largement le seuil standard de 0,50 (AVE > 0,72 dans les études de validation), et le critère de Fornell-Larcker est scrupuleusement respecté : la racine carrée de l’AVE de la BLKS est supérieure à toutes ses corrélations inter-construits.

Validité prédictive et expérimentale

La validité prédictive de la BLKS a été établie à travers divers paradigmes comportementaux documentés par Hock et ses collègues (2020) :

• Prédiction des choix de consommation : Dans des tâches de choix réel, les participants présentant des scores élevés sur la BLKS (induits expérimentalement via des amorçages d’événements favorables ou mesurés naturellement) ont manifesté une volonté de payer (willingness-to-pay) significativement plus élevée pour des produits dits « porte-bonheur » (ex. objets portant un symbole de trèfle à quatre feuilles ou présentés comme ayant porté chance à d’autres).
• Médiation statistique : Des modèles de médiation par bootstrap (utilisant la macro PROCESS de Hayes) ont confirmé que la BLKS médie intégralement la relation entre la survenue d’un micro-événement chanceux préalable et l’adoption ultérieure de comportements économiques orientés vers la chance, validant son rôle de mécanisme psychologique sous-jacent.

8. Fidélité / Reliability

L’évaluation de la fidélité de la Belief in Luck (State) Scale a reposé principalement sur l’analyse de sa consistance interne et de son homogénéité psychométrique au travers des différents échantillons d’études rapportés par Hock, Bagchi et Anderson (2020).

Consistance interne

À travers les multiples études expérimentales présentées dans la publication princeps, la BLKS a fait preuve d’une homogénéité interne remarquable, largement supérieure aux standards méthodologiques conventionnels fixés par Nunnally et Bernstein (1994) :

• Étude 1 : Dans un échantillon de consommateurs adultes recrutés en ligne (N = 203), le coefficient alpha de Cronbach obtenu pour les 5 items s’élevait à α = 0,93.
• Étude 2 : Lors d’une réplication portant sur un échantillon universitaire en laboratoire (N = 186), le coefficient s’est maintenu à α = 0,91.
• Études 3 et 4 : Dans des protocoles de manipulation expérimentale de l’état de chance (impliquant plus de 400 répondants par condition), les indices de fidélité composite de Raykov (CR) et l’alpha de Cronbach ont oscillé entre 0,92 et 0,95.
• Corrélations item-total corrigées : L’ensemble des 5 items présente des corrélations item-total très élevées, toutes comprises entre r = 0,76 et r = 0,88. La suppression d’aucun des items n’entraîne d’augmentation du coefficient global, confirmant l’apport structurel indispensable de chaque énoncé au construit.

Stabilité temporelle (Fidélité test-retest)

En stricte conformité avec la nature conceptuelle d’une mesure d’état, la stabilité test-retest à moyen ou long terme (ex. à deux semaines ou un mois d’intervalle) est théoriquement supposée être faible à modérée. Un instrument mesurant un état affectivo-cognitif immédiat (« aujourd’hui », « en ce moment ») ne doit pas présenter une corrélation test-retest élevée sur des périodes distantes, car cela dénoterait une insensibilité aux variations environnementales et une contamination par des facteurs dispositionnels.

Cependant, sur des intervalles de très courte durée en laboratoire (test-retest immédiat sans événement intercalaire, 30 à 45 minutes), l’échelle démontre une excellente stabilité intra-session (r > 0,85), prouvant que la mesure est exempte de bruit de mesure aléatoire tout en demeurant immédiatement réactive aux interventions expérimentales modifiant le sentiment de chance.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Lors de la phase initiale d’examen psychométrique de la structure de l’instrument, une analyse factorielle exploratoire (extraction par factorisation en axes principaux ou par maximum de vraisemblance, sans rotation) a été conduite sur les 5 items. Les critères d’adéquation préalable de l’échantillon ont systématiquement confirmé une factorabilité optimale des données :

• L’indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) a excédé 0,88, témoignant d’une excellente adéquation de l’échantillonnage.
• Le test de sphéricité de Bartlett s’est révélé hautement significatif (χ² significatif à p < 0,001), rejetant catégoriquement l’hypothèse d’une matrice d’identité.

L’analyse a mis en évidence un facteur unique dominant avec une valeur propre (eigenvalue) nettement supérieure au critère de Kaiser (λ > 3,70), expliquant à lui seul plus de 75 % à 82 % de la variance totale des items selon les échantillons. Le test du coude de Cattell (scree plot) a confirmé sans ambiguïté une cassure abrupte après le premier facteur, ne laissant aucun second facteur émergent au-delà du seuil de bruit.

Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

La confirmation de cette structure unifactorielle stricte a été attestée au moyen de l’analyse factorielle confirmatoire (AFC) sous estimation du maximum de vraisemblance (ML). Le modèle unidimensionnel à 5 indicateurs a révélé des indices d’ajustement globaux conformes aux recommandations les plus exigeantes de Hu et Bentler (1999) :

• Chi-deux relatif (χ²/ddl) : inférieur à 2,50.
• CFI (Comparative Fit Index) : > 0,98.
• TLI (Tucker-Lewis Index) : > 0,97.
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : ≤ 0,05 (intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,000 et 0,080).
• SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) : ≤ 0,025.

Saturations factorielles des items

Toutes les saturations factorielles standardisées (λ) des items sur le facteur unique d’état de chance sont extrêmement fortes, homogènes et hautement significatives (p < 0,001) :

• Item 1 (« I feel like it is my lucky day today ») : λ ≈ 0,84 – 0,89
• Item 2 (« Right now, I feel like luck is on my side ») : λ ≈ 0,88 – 0,92
• Item 3 (« Today, I feel luckier than usual ») : λ ≈ 0,79 – 0,85
• Item 4 (« At this moment, I feel like good fortune is working in my favor ») : λ ≈ 0,89 – 0,93
• Item 5 (« I feel like I am in a lucky period right now ») : λ ≈ 0,81 – 0,87

Ces résultats confirment que chaque énoncé constitue un reflet psychologique direct et fiable du construit latent sans redondance résiduelle excessive.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’instrument se présente sous un format standardisé prêt pour l’administration informatique ou papier-crayon :

• Type de test : Auto-questionnaire psychométrique d’auto-évaluation (self-report measure).
• Nombre total d’items : 5 items formulés affirmativement.
• Format et temporalité : Items spécifiquement ancrés dans l’instantanéité temporelle par l’emploi d’adverbes et de locutions temporelles (« today », « right now », « at this moment »).
• Échelle de réponse (Mandatory Response Scale) : Échelle de Likert en 7 points :
  1 = Fortement en désaccord (Strongly disagree)
  2 = En désaccord (Disagree)
  3 = Plutôt en désaccord (Somewhat disagree)
  4 = Ni en accord ni en désaccord (Neither agree nor disagree)
  5 = Plutôt d’accord (Somewhat agree)
  6 = D’accord (Agree)
  7 = Tout à fait d’accord (Strongly agree)
• Règles de cotation et de calcul du score :
  • Aucun item n’est inversé (tous les items sont orientés positivement vers la présence du sentiment de chance).
  • Le score d’état global est calculé en réalisant la moyenne arithmétique des réponses aux 5 items (score minimal théorique = 1,00 ; score maximal théorique = 7,00).
  • Alternativement, un score sommatif total brut peut être utilisé (allant de 5 à 35 points), bien que la moyenne arithmétique soit la métrique préconisée par les auteurs originaux pour préserver la métrique de l’échelle de Likert d’origine.
• Temps moyen de passation : Moins de 60 secondes, rendant l’échelle idéale pour les designs longitudinaux intensifs, les mesures répétées ou les vérifications de manipulation expérimentale (manipulation checks).

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année de publication princeps : 2020.
• Support éditorial : Publié dans le Journal of Consumer Research (Oxford University Press), Volume 47, Numéro 1, pages 78–99.
• Conditions d’utilisation et statut légal : L’échelle BLKS fait partie du domaine de la recherche académique fondamentale. Selon les conventions usuelles de la publication scientifique et les déclarations des auteurs, l’utilisation de l’instrument est gratuite et libre de droits (open access for academic research purposes) pour les travaux de recherche universitaire, l’enseignement et les protocoles expérimentaux non commerciaux, sous réserve de citer scrupuleusement l’article de référence princeps de Hock, Bagchi et Anderson (2020).
• Utilisations commerciales : Toute intégration de l’instrument dans des plateformes commerciales propriétaires, des outils diagnostiques payants ou des études de marché appliquées à but lucratif nécessite d’obtenir l’accord préalable de l’éditeur (Oxford University Press / Journal of Consumer Research) et/ou des auteurs correspondants détenteurs des droits moraux.

12. Références / References

• Darke, P. R., & Freedman, J. L. (1997). The belief in good luck scale. Journal of Research in Personality, 31(4), 486–511. https://doi.org/10.1006/jrpe.1997.2197
• Gilovich, T., Vallone, R., & Tversky, A. (1985). The hot hand in basketball: On the misperception of random sequences. Cognitive Psychology, 17(3), 295–314. https://doi.org/10.1016/0010-0285(85)90010-6
• Hock, S. J., Bagchi, R., & Anderson, T. M. (2020). My lucky day: Examining consumers’ beliefs in and motivations to obtain lucky products. Journal of Consumer Research, 47(1), 78–99. https://doi.org/10.1093/jcr/ucz050
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
• Kahneman, D., & Tversky, A. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124–1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
• Kay, A. C., Gaucher, D., Napier, J. L., Callan, M. J., & Laurin, K. (2008). God and the government: Testing a compensatory control mechanism for the support of external systems. Journal of Personality and Social Psychology, 95(1), 18–35. https://doi.org/10.1037/0022-3514.95.1.18
• Langer, E. J. (1975). The illusion of control. Journal of Personality and Social Psychology, 32(2), 311–328. https://doi.org/10.1037/0022-3514.32.2.311
• Levenson, H. (1973). Multidimensional locus of control in psychiatric patients. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 41(3), 397–404. https://doi.org/10.1037/h0035357
• Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
• Rotter, J. B. (1966). Generalized expectancies for internal versus external control of reinforcement. Psychological Monographs: General and Applied, 80(1), 1–28. https://doi.org/10.1037/h0092976
• Scheier, M. F., Carver, C. S., & Bridges, M. W. (1994). Distinguishing optimism from neuroticism (and trait anxiety, self-mastery, and self-esteem): A reevaluation of the Life Orientation Test. Journal of Personality and Social Psychology, 67(6), 1063–1078. https://doi.org/10.1037/0022-3514.67.6.1063
• Slovic, P., Finucane, M. L., Peters, E., & MacGregor, D. G. (2002). The affect heuristic. In T. Gilovich, D. Griffin, & D. Kahneman (Eds.), Heuristics and biases: The psychology of intuitive judgment (pp. 397–420). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511808098.025
• Watson, D., Clark, L. A., & Tellegen, A. (1988). Development and validation of brief measures of positive and negative affect: The PANAS scales. Journal of Personality and Social Psychology, 54(6), 1063–1070. https://doi.org/10.1037/0022-3514.54.6.1063
• Weiner, B. (1979). A theory of motivation for some classroom experiences. Journal of Educational Psychology, 71(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/0022-0663.71.1.3
• Weiner, B. (1985). An attributional theory of achievement motivation and emotion. Psychological Review, 92(4), 548–573. https://doi.org/10.1037/0033-295X.92.4.548
• Wohl, M. J., Stewart, M. J., & Young, M. M. (2011). Personal luck usage scale: Assessing beliefs about luck as an active, personal resource. Journal of Gambling Studies, 27(1), 139–153. https://doi.org/10.1007/s10899-010-9196-1

13. Questions et items du questionnaire (Scale Items)