6.1.1 Introduction

Dans ce chapitre, l’analyse des décisions d’inclusion ou d’exclusion catégorielle des cinq groupes présentés au chapitre 4, nous permettra de tester la prédiction de nos trois premières hypothèses :

H1 : Il existe un lien entre la variation des contextes proposés aux sujets, en fonction de la consigne, pour effectuer la tâche d’inclusion catégorielle et la probabilité d’inclusion.

H2 : Il existe un effet de catégorie qui doit mettre en évidence des différences intra, interindividuelles et intergroupes, propres à rendre compte du rapport que les sujets entretiennent avec les objets du monde. En particulier, l’effet des catégories sur la probabilité d’inclusion sera différent selon les groupes et les individus au test et au re-test.

H3 : La probabilité d’inclusion varie en fonction du degré de typicalité des exemplaires, de manière différente selon les sujets (malades ou non) et la nature des catégories.

Pour ce faire, nous avons calculé l’effet de l’échantillon de la consigne et de la catégorie, sur la probabilité d’inclusion, à partir d’ANOVA à un facteur (variable compacte). Cette dernière représente les résultats pour tous les exemplaires, tous sujets confondus. Ce choix a été dicté par l’impossibilité d’obtenir les résultats de chaque sujet, exemplaire par exemplaire pour l’expérience Chicago. Par ailleurs nous ne disposions pas de machine assez puissante pour traiter statistiquement une masse de données aussi volumineuse que celle qu’auraient constitué les réponses de chaque sujet exemplaire par exemplaire, pour les cinq expérimentations. Ainsi, les calculs ont-ils porté sur une variable dérivée : la probabilité d’obtenir une réponse positive pour chaque item, pour un type de consigne donné. La probabilité d’inclusion pour un exemplaire est égale au quotient du nombre de réponses positives par le nombre de réponses exprimées (non-réponses exclues) par tous les sujets d’un échantillon pour une consigne donnée. C’est en outre, le mode de calcul qu’avaient adopté Hampton, Dubois et Yeh (1997) pour analyser leurs données ; nous comparerons ainsi nos résultats aux leurs.