Croyance générale en la chance (GBL)

1. Résumé / Abstract

L’échelle de la Croyance générale en la chance (en anglais, General Belief in Luck ou GBL) constitue un instrument psychométrique ciblé conçu pour évaluer la mesure dans laquelle un individu perçoit la chance non pas comme un bruit aléatoire ou une simple fluctuation statistique, mais comme une force active, déterministe, stable et distribuée de manière différentielle entre les êtres humains. Issue initialement des travaux séminaux de Darke et Freedman (1997) sur la structure des croyances liées au hasard et à la chance (notamment développée en parallèle de la Belief in Good Luck Scale ou BIGL), cette mesure à quatre items a été réexaminée et formalisée par des chercheurs en psychologie cognitive et en comportement du consommateur, à l’instar de Laporte et Briers (2019). Cet instrument court capture la propension d’un individu à adhérer à une ontologie de la chance en tant qu’entité influente capable de façonner les trajectoires de vie, indépendamment des compétences individuelles ou des probabilités mathématiques objectives.

Sur le plan structurel, l’échelle se compose de quatre items formulés sous la forme d’affirmations déclaratives, évaluées au moyen d’une échelle de réponse de type Likert allant généralement de 1 (« Pas du tout d’accord ») à 7 (« Tout à fait d’accord »). Les analyses psychométriques attestent d’une structure strictement unidimensionnelle, confirmée par des analyses en composantes principales (ACP) et des analyses factorielles confirmatoires (AFC), où un facteur général unique capture une part substantielle de la variance totale expliquée (souvent supérieure à 60 %). Les indices de cohérence interne oscillent régulièrement entre un alpha de Cronbach de 0,78 et 0,86 selon les échantillons étudiés, témoignant d’une excellente fidélité pour une échelle aussi brève. La validité de construit, tant convergente que discriminante, a été rigoureusement démontrée par ses corrélations modérées avec le lieu de contrôle externe de Rotter, la pensée magique, l’optimisme dispositionnel et la prise de risque dans les jeux de tirage au sort et de hasard.

2. Mots-clés / Keywords

Croyance en la chance, hasard, heuristique cognitive, prise de décision, psychométrie, comportement du consommateur, théorie de l’attribution, lieu de contrôle, illusion de contrôle, pensée magique, fidélité psychométrique, validité factorielle.

3. Auteurs / Authors

L’échelle de la croyance générale en la chance tire son cadre méthodologique et conceptuel originel des recherches menées par :

• Peter R. Darke — Professeur associé de marketing à la Schulich School of Business, York University, Toronto, Canada. Spécialiste du jugement du consommateur, des biais heuristiques et des processus de persuasion cognitive.
• Jonathan L. Freedman — Professeur émérite de psychologie à l’Université de Toronto, Canada. Reconnu pour ses contributions fondamentales en psychologie sociale expérimentale, en théorie de la conformité et en psychologie de la chance.

L’instrument a été repris, validé de manière autonome sous sa forme unidimensionnelle compacte et popularisé dans le champ du marketing quantitatif par :

• Sandra Laporte — Professeure titulaire de marketing à Toulouse School of Management (TSM), Université Toulouse Capitole / CNRS, France. Ses travaux portent sur le comportement du consommateur, la prise de décision face aux jeux d’argent et les mécanismes psychologiques des loteries promotionnelles. (Contact institutionnel : [email protected]).
• Barbara Briers — Professeure associée de marketing à la Vlerick Business School et précédemment à l’Université d’Anvers, Belgique. Ses recherches examinent les indices environnementaux, le traitement de l’information statistique et la psychologie économique.

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental de l’échelle de la Croyance générale en la chance (GBL) est de quantifier scientifiquement la tendance métacognitive d’un individu à concevoir la chance comme une propriété réelle, dynamique et stable régissant les événements aléatoires de l’existence. Dans les sciences comportementales et les théories de la décision, le hasard est conventionnellement défini d’un point de vue normatif comme une distribution probabiliste indifférente et impersonnelle, exempte de toute intentionnalité ou de mémoire interne. Cependant, une part importante des individus déroge systématiquement à cette conception rationnelle et développe une théorie profane selon laquelle la chance posséderait une substance quasi-matérielle ou causale capable de privilégier certains acteurs par rapport à d’autres.

D’un point de vue fondamental, la GBL sert à isoler la croyance ontologique et générale en la chance de l’illusion de chance personnelle (Personal Luck ou Belief in Good Luck). Alors que cette dernière caractérise la sensation auto-référentielle d’être soi-même une personne continuellement bénie par le sort, la GBL examine le postulat cosmologique sous-jacent : « La chance existe-t-elle comme un facteur différenciateur réel dans le monde ? ». Cette distinction est cruciale dans la recherche expérimentale. En effet, elle permet de déterminer si un individu adopte un comportement irrationnel en raison d’un optimisme égocentrique ou en vertu d’un paradigme cognitif global considérant que le monde est régi par des forces asymétriques où certains sont prédestinés à gagner et d’autres à perdre.

Dans le domaine des applications pratiques et de la recherche empirique, la GBL s’est révélée particulièrement pertinente dans plusieurs disciplines :

• Comportement du consommateur et marketing : L’échelle permet de comprendre pourquoi certains individus s’engagent massivement dans des concours, tombolas ou tirages au sort promotionnels (sweepstakes). Comme l’ont démontré Laporte et Briers (2019), la mise en avant de gagnants antérieurs similaires active des représentations différentielles de la chance qui modulent directement la perception individuelle de ses propres chances de remporter un prix.
• Études sur les jeux de hasard et d’argent (Gambling Studies) : En psychopathologie cognitive et en addictologie, l’échelle permet de documenter les distorsions cognitives chez les joueurs compulsifs. Les parieurs adhérant fortement à la croyance générale en la chance sont plus enclins à l’erreur du joueur (gambler’s fallacy), à l’attribution de causes magiques aux séries statistiques et à la poursuite compulsive des pertes (loss chasing).
• Psychologie de la santé et adaptation au stress : Face à des diagnostics médicaux imprévisibles ou des événements traumatiques inopinés, la croyance générale en la chance peut opérer comme un bouclier cognitif ou, à l’inverse, générer une résignation acquise en sapant le sentiment d’auto-efficacité.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique mesuré par la GBL se situe au croisement de la métacognition, de la psychologie des croyances profanes et des représentations causales du hasard. Il s’articule autour d’une conception de la chance définie non pas comme une distribution probabiliste pure, mais comme une variable causale déterministe sous-jacente.

5.1. La nature ontologique de la chance : Force active vs. Hasard stochastique

Au cœur de ce construit réside l’antinomie entre deux modèles mentaux du hasard :

D’un côté, le modèle statistique rationnel stipule que les événements non contrôlés par l’individu sont le résultat de processus stochastiques aléatoires, indépendants les uns des autres et dénués de toute téléologie. Dans ce paradigme, une pièce de monnaie n’a aucune mémoire de ses lancers antérieurs, et les loteries distribuent les gains selon des lois strictes de probabilités mathématiques.

D’un autre côté, le modèle de la chance causale (mesuré par la GBL) postule que la chance est un facteur latent permanent, quasi-énergétique, capable d’intervenir dans la trame causale des événements. L’individu adhérant à ce construit conçoit la chance comme une entité dynamique qui « opère » de façon continue dans le tissu de la vie quotidienne. La chance cesse d’être une étiquette rétrospective collée sur une issue favorable improbable ; elle devient le mécanisme générateur antérieur responsable de l’issue.

5.2. La différenciation interindividuelle stable

Un aspect distinctif fondamental du construit réside dans l’asymétrie interindividuelle. Selon les principes théoriques de Darke et Freedman (1997), la croyance générale en la chance ne se contente pas d’affirmer que des événements favorables surviennent par hasard ; elle postule que certains individus possèdent une affinité constante avec la bonne fortune, tandis que d’autres en sont intrinsèquement privés. La chance est donc conceptualisée comme un trait distributionnel stable analogue à une caractéristique dispositionnelle ou un privilège cosmique.

Cette composante implique que l’individu considère que le succès dans les situations d’incertitude totale n’est pas distribué de manière uniforme. Par conséquent, observer autrui remporter un prix n’est pas interprété comme l’émergence d’une rareté statistique, mais comme la preuve empirique que cet autrui « est une personne chanceuse », renforçant l’existence d’une hiérarchie invisible dictée par la fortune.

5.3. Distinction entre croyance générale et croyance personnelle

Il est impératif d’isoler théoriquement la Croyance générale en la chance (GBL) de la Croyance en sa propre chance (Belief in Personal Good Luck). La croyance générale est cosmologique et descriptive du fonctionnement universel : elle pose que « la chance est réelle et certains en ont plus que d’autres ». En revanche, la croyance personnelle est auto-référentielle : « Moi, personnellement, je suis chanceux ». Un individu peut théoriquement obtenir un score très élevé à la GBL (considérant que la chance distribue arbitrairement les réussites dans la société) tout en s’estimant lui-même chroniquement malchanceux. Cette dissociation fait de la GBL un construit unique qui ne se réduit pas à une simple projection narcissique ou à un biais d’autocomplaisance (self-serving bias).

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’échelle s’inscrit au sein d’un corpus théorique riche intégrant la théorie de l’attribution, les travaux sur le lieu de contrôle, l’illusion de contrôle et les théories de la pensée magique.

6.1. La théorie de l’attribution de Weiner et Heider

Dans la formulation classique de la théorie de l’attribution causale proposée par Bernard Weiner (1979, 1985), prolongeant les idées pionnières de Fritz Heider (1958), les causes invoquées pour expliquer les réussites et les échecs s’ordonnent selon trois axes fondamentaux :

• Le lieu de causalité (Locus) : Interne (lié à l’acteur : effort, aptitude) ou Externe (lié à la situation : difficulté de la tâche, hasard).
• La stabilité : Stable dans le temps (aptitude, difficulté de la tâche) ou Instable/Fluctuant (effort instantané, chance).
• La contrôlabilité : Contrôlable (stratégie, investissement) ou Incontrôlable (climat, hasard).

Traditionnellement, la chance a été classée par les psychologues comme une cause externe, instable et incontrôlable. Or, la contribution théorique majeure de Darke et Freedman (1997), sur laquelle s’appuient Laporte et Briers (2019), a été de démontrer que pour les individus adhérant à la croyance en la chance, cette taxonomie standard est erronée. Ces individus transforment la chance en une cause stable. En percevant la chance comme une force constante qui accompagne durablement certaines personnes, ils la traitent conceptuellement comme une compétence ou un trait fixe, modifiant ainsi en profondeur la prédiction des issues futures.

6.2. Le lieu de contrôle de Rotter et l’illusion de contrôle

L’échelle s’articule également avec le concept de lieu de contrôle (Locus of Control) formulé par Julian Rotter (1966). Alors qu’un lieu de contrôle externe implique la croyance que les événements sont hors de portée des actions individuelles, la croyance générale en la chance constitue une sous-catégorisation spécifique de l’externalité. Cependant, elle s’en distingue par son organisation : contrairement au chaos absolu ou au destin fataliste, la chance est perçue comme un opérateur différentiel prévisible à travers ses manifestations passées.

Cette conceptualisation rejoint les observations d’Ellen Langer (1975) sur l’illusion de contrôle. Langer a démontré que les individus introduisent fréquemment des repères propres aux situations de compétence (choix personnel, familiarité, compétition) au sein de situations purement aléatoires. La croyance générale en la chance fournit le substrat idéologique qui rationalise cette illusion : si la chance est une force opérante réelle, alors détecter les conditions de son émergence devient un exercice pragmatique légitime pour le décideur.

6.3. Pensée magique et contagion heuristique

Le cadre théorique convoque enfin les mécanismes de la pensée magique et de la psychologie anthropologique formalisés par James Frazer et réactualisés en psychologie expérimentale par Paul Rozin et Carol Nemeroff. Selon la loi de contagion et la loi de similarité, les propriétés invisibles d’un objet ou d’un être peuvent se propager par contact ou par ressemblance. Dans l’étude de Laporte et Briers (2019), lorsque des participants voient un gagnant antérieur d’un concours présentant des caractéristiques similaires aux leurs (même prénom, même zone géographique ou même date de naissance), ceux qui possèdent un score élevé à la GBL interprètent cette ressemblance comme un signal causal fort. La croyance générale en la chance agit comme le médiateur épistémique qui permet à l’esprit humain de postuler une continuité de la fortune entre individus partageant des attributs communs superficiels.

7. Validité / Validity

Les propriétés psychométriques relatives à la validité de l’échelle de Croyance générale en la chance ont été évaluées de manière approfondie à travers plusieurs décennies d’investigations empiriques, depuis les expérimentations de Darke et Freedman (1997) jusqu’aux réplications contemporaines menées par Laporte et Briers (2019) et d’autres chercheurs en sciences de la décision.

7.1. Validité de construit et validité factorielle

La validité de construit est étayée par la structure univoque des quatre items. Dans l’Étude 4 de Laporte et Briers (2019), administrée auprès d’un échantillon de 164 participants recrutés via Amazon Mechanical Turk (MTurk), l’ensemble des items a saturé sur un axe commun expliquant une forte proportion de la variance. Aucun résidu multivarié anormal n’a été observé, confirmant que l’outil isole précisément la représentation globale de la chance en tant que force opérante.

7.2. Validité convergente

La validité convergente de la GBL a été établie par ses relations prédictives avec plusieurs échelles psychométriques validées :

• Lieu de contrôle externe (Rotter, 1966) : Corrélations positives significatives modérées (typiquement (r = 0,31) à (0,42), (p < 0,001)), indiquant que les personnes percevant la chance comme une force réelle attribuent plus facilement les événements à des dynamiques externes à l’individu.
• Pensée magique (Eckblad & Chapman, 1983) : Corrélations substantielles avec les scores de propension à la superstition et au raisonnement ésotérique profane ((r = 0,38) à (0,49)), validant le fait que l’échelle puise dans une disposition cognitive favorable aux causes invisibles.
• Croyance en un monde juste (Lerner, 1980) : Corrélations négatives à nulles avec la croyance en un monde juste personnel, mais corrélations positives avec les dimensions fatalistes selon lesquelles des rétributions arbitraires surviennent indépendamment du mérite moral de l’individu.

7.3. Validité discriminante

L’instrument démontre une excellente validité discriminante vis-à-vis des construits voisins :

• Belief in Personal Good Luck (BIGL) : Bien que corrélée positivement à la dimension personnelle de la chance ((r pprox 0,35) à (0,45)), l’échelle s’en sépare de manière nette dans les analyses factorielles confirmatoires bifactorielles ou multi-traits, confirmant que la perception générale du monde n’est pas redondante avec le sentiment égocentrique d’être chanceux.
• Optimisme dispositionnel (LOT-R de Scheier, Carver, & Bridges, 1994) : Les corrélations avec l’optimisme général restent très faibles voire non significatives ((r < 0,15)), prouvant que la GBL n’est pas un simple proxy d’une vision positive ou négative de l’avenir.
• Capacité de raisonnement cognitif (CRT de Frederick, 2005) : Bien que corrélée négativement aux scores de réflexion cognitive ((r = -0,22)), la magnitude de la corrélation démontre que la croyance en la chance ne se résume pas simplement à un déficit d’intelligence générale ou d’habileté arithmétique.

7.4. Validité prédictive et comportementale

La validité prédictive a été rigoureusement démontrée par des paradigmes expérimentaux en laboratoire et en contexte de consommation. Dans les travaux de Laporte et Briers (2019), le score à l’échelle GBL modère significativement l’effet de similarité : chez les participants ayant un score élevé à la GBL, le fait de présenter un gagnant précédent partageant des points communs avec eux augmente drastiquement leur intention de participer à un tirage au sort payant et leur estimation subjective de probabilité de victoire ((p < 0,01)). Chez les participants affichant un score faible à la GBL, cette ressemblance est au contraire perçue de manière statistiquement neutre ou même négative (effet d’épuisement perçu de la chance).

8. Fidélité / Reliability

L’évaluation de la fidélité de l’échelle de la Croyance générale en la chance confirme la consistance interne et la stabilité temporelle de ses mesures à travers divers contextes d’échantillonnage.

8.1. Cohérence interne (Alpha de Cronbach et McDonald’s Omega)

Malgré un nombre réduit d’items (quatre items seulement), ce qui pénalise mécaniquement les coefficients de fidélité fondés sur la longueur du test selon la formule de Spearman-Brown, l’échelle affiche des indices de cohérence interne très satisfaisants :

• Dans l’étude fondatrice de Darke et Freedman (1997), la sous-dimension évaluant la croyance générale en la chance affichait un coefficient alpha de Cronbach oscillant entre (0,75) et (0,82) selon les sous-échantillons d’étudiants universitaires.
• Dans la réplication ciblée de Laporte et Briers (2019) (Étude 4, (N = 164) participants adultes issus d’Amazon MTurk), le coefficient alpha de Cronbach obtenu a atteint (lpha = 0,82), démontrant une homogénéité remarquable du pool d’items.
• Les indices de fidélité composite (McDonald’s (omega)), lorsqu’ils sont rapportés dans les réplications ultérieures de la littérature expérimentale, se situent de manière concordante au-delà du seuil conventionnel de (0,80), garantissant une erreur de mesure minimale pour les utilisations en recherche fondamentale.

8.2. Corrélations inter-items et corrélation item-total corrigée

L’analyse fine des matrices de corrélation révèle des coefficients inter-items moyens variant de (r = 0,46) à (r = 0,58). Toutes les corrélations item-total corrigées dépassent le standard psychométrique strict de (0,40), s’échelonnant généralement entre (0,55) et (0,72). La suppression de l’un quelconque des quatre items n’entraîne pas d’augmentation du coefficient alpha global, ce qui confirme l’utilité et la pertinence unitaire de chaque énoncé au sein de la structure globale.

8.3. Stabilité temporelle (Test-Retest)

Les investigations relatives à la fidélité test-retest ont montré que la croyance générale en la chance opère comme un construit dispositionnel relativement stable dans le temps plutôt que comme un simple état psychologique fluctuant. Sur des intervalles de deux à six semaines, les coefficients de corrélation test-retest se maintiennent au-delà de (r_{tt} = 0,70) (Darke & Freedman, 1997), démontrant une résistance adéquate aux variations contextuelles passagères en l’absence d’interventions directes visant à restructurer les croyances probabilistes des sujets.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’architecture dimensionnelle de l’échelle a fait l’objet d’examens statistiques minutieux reposant à la fois sur l’analyse en composantes principales (ACP) et sur des modélisations par équations structurelles via l’analyse factorielle confirmatoire (AFC).

9.1. Analyse factorielle exploratoire et ACP

Dans l’approche retenue par Laporte et Briers (2019), une analyse en composantes principales non rotationnée appliquée aux quatre items a permis d’extraire un facteur unique prépondérant. Les critères de rétention factorielle usuels corroborent sans équivoque cette solution :

• Critère de Kaiser (valeur propre supérieure à 1) : Seule la première valeur propre dépasse l’unité (valeur propre (lambda pprox 2,60) à (2,75) selon les jeux de données), tandis que les valeurs propres subséquentes chutent drastiquement sous le seuil de (0,55).
• Test du coude de Cattell (Scree plot) : Le graphique des valeurs propres met en évidence une rupture nette après le premier facteur, justifiant l’arrêt de l’extraction à une dimension unique.
• Variance expliquée : Ce facteur général extrait à lui seul entre (65 %) et (69 %) de la variance totale des scores observés.

9.2. Saturations factorielles des items

Toutes les saturations factorielles (factor loadings) s’avèrent particulièrement élevées et statistiquement significatives à (p < 0,001). Le tableau conceptuel ci-dessous illustre la structure typique constatée lors de l’application de l’instrument sur des panels d’adultes :

• Item 1 (La chance comme force active) : saturation comprise entre (0,76) et (0,84).
• Item 2 (Distribution différentielle stable parmi les individus) : saturation comprise entre (0,79) et (0,86).
• Item 3 (Rôle déterminant de la chance sur les trajectoires de vie) : saturation comprise entre (0,81) et (0,88).
• Item 4 (Distinction entre chance causale et hasard stochastique / formulation inversée ou directe selon versions) : saturation comprise entre (0,68) et (0,78).

9.3. Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

Lorsqu’elle est modélisée par une AFC (estimateur robuste du maximum de vraisemblance, MLR), la structure à un facteur produit des indices d’adéquation ajustés aux données très satisfaisants :

• Ratio Chi-deux sur degrés de liberté : (chi^2 / dl < 2,5)
• Comparative Fit Index (CFI) : (> 0,97)
• Tucker-Lewis Index (TLI) : (> 0,95)
• Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) : (< 0,06) (avec un intervalle de confiance à 90 % incluant 0,00)
• Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) : (< 0,04)

Ces métriques démontrent que la réduction à quatre items n’entraîne aucune distorsion structurelle et capture de manière parcimonieuse et optimale le construit théorique ciblé.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’instrument de mesure de la Croyance générale en la chance (GBL) se caractérise par une administration simple, directe et particulièrement rapide, facilitant son intégration dans des protocoles de recherche expérimentaux complexes ou des sondages volumineux.

• Type d’évaluation : Questionnaire d’auto-évaluation (self-report measure) à visée psychométrique et cognitive.
• Population cible : Adultes et jeunes adultes (à partir de 16-18 ans), sans restriction de secteur d’activité ; applicable à des consommateurs, parieurs, étudiants ou panels généralistes en ligne.
• Nombre total d’items : 4 items indépendants.
• Format des réponses : Échelle de Likert à 7 points (1 = « Tout à fait en désaccord » [Strongly Disagree], 2 = « En désaccord », 3 = « Plutôt en désaccord », 4 = « Neutre / Ni en accord ni en désaccord », 5 = « Plutôt d’accord », 6 = « D’accord », 7 = « Tout à fait d’accord » [Strongly Agree]). Des variantes à 5 ou 6 points ont occasionnellement été employées sans altération substantielle des métriques psychométriques.
• Procédure de passation : Auto-administration individuelle sur support numérique (Qualtrics, Gorilla, MTurk, Prolific) ou sur support papier-crayon. La durée moyenne de passation est inférieure à deux minutes.
• Cotation et calcul du score :
  • Recodage préalable des items inversés si la formulation expérimentale en comporte (dans la formulation standard unidimensionnelle directe de Darke & Freedman / Laporte & Briers, les quatre items décrivent l’existence réelle et différenciée de la chance dans le même sens direct).
  • Calcul de la moyenne arithmétique simple des 4 items (score composite variant de 1 à 7) ou de la somme cumulée des réponses (score variant de 4 à 28).
  • Interprétation : Un score moyen élevé (> 4,5 sur une échelle de 7) reflète une forte adhésion à la croyance en la chance en tant que force causale et différentielle réelle. Un score bas (< 3,5) indique une vision rationnelle stochastique attribuant les événements imprévisibles au pur hasard mathématique et à l’absence de toute force déterministe.

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

• Année de développement initial : 1997 (intégration au sein de la batterie des croyances sur la chance par Peter R. Darke et Jonathan L. Freedman).
• Année d’adaptation / validation autonome : 2019 (par Sandra Laporte et Barbara Briers, publiée dans le Journal of Consumer Research).
• Statut des droits d’auteur : Les items psychométriques originaux sont issus d’articles publiés dans des revues académiques à comité de lecture (notamment l’American Psychological Association, Elsevier pour le Journal of Research in Personality, et Oxford University Press pour le Journal of Consumer Research). Ces publications sont protégées par le droit d’auteur des éditeurs scientifiques respectifs.
• Conditions d’utilisation et permissions : L’utilisation de cette échelle à des fins strictement scientifiques, universitaires et de recherche non commerciale est conventionnellement permise et libre de droits, sous réserve expresse de citation bibliographique adéquate des articles sources originaux (Darke & Freedman, 1997 ; Laporte & Briers, 2019).
• Tarifs : Aucun coût d’acquisition ou redevance de licence n’est facturé pour les projets de recherche académique. Pour toute exploitation commerciale, industrielle ou dans le cadre de dispositifs de conseil rémunérés, une autorisation formelle auprès des éditeurs détenteurs des droits de reproduction est requise.

12. Références / References

Les sources académiques fondant la construction, la validation et l’usage expérimental de l’échelle sont répertoriées ci-dessous en conformité stricte avec les normes APA (7^e édition) :

• 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
• Eckblad, M., & Chapman, L. J. (1983). Magical thinking as an indicator of schizotypy. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 51(2), 215–225. https://doi.org/10.1037/0022-006X.51.2.215
• Frederick, S. (2005). Cognitive reflection and decision making. Journal of Economic Perspectives, 19(4), 25–42. https://doi.org/10.1257/089533005775196732
• 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
• Laporte, S., & Briers, B. (2019). Similarity as a double-edged sword: The positive and negative effects of showcasing similar previous winners on perceived likelihood of winning in sweepstakes. Journal of Consumer Research, 45(6), 1331–1349. https://doi.org/10.1093/jcr/ucy076
• Lerner, M. J. (1980). The belief in a just world: A fundamental delusion. Plenum Press. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-0448-5
• Maltby, J., Day, L., Gill, P. R., Mawby, R., & Friend, R. (2008). Belief in good luck and luck orientation: Investigation of its relational structure with personality, coping and irrational beliefs. Personality and Individual Differences, 45(7), 675–680. https://doi.org/10.1016/j.paid.2008.07.013
• 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
• 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

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Les items officiels de cette sous-échelle spécifique sont soumis aux dispositions régissant les publications scientifiques sous copyright. Afin de respecter les standards d’intégrité de la recherche, les énoncés ci-dessous représentent la transcription textuelle exacte telle qu’administrée aux répondants dans les études expérimentales de référence (en langue anglaise originale et avec traduction indicative de travail).

Instructions aux participants : « Veuillez indiquer votre degré d’accord ou de désaccord avec chacune des propositions suivantes en utilisant l’échelle allant de 1 (Tout à fait en désaccord) à 7 (Tout à fait d’accord). »