Relation entre l'efficacité personnelle et le choix d'une tâche

Comme dans l'expérience 1, nous avons appliqué un modèle logit afin d'examiner la relation entre l'efficacité personnelle et le choix d'une tâche.

Présentation du modèle testé. La variable dépendante (choix d'une tâche) était codée de la manière suivante (le programme informatique que nous avons utilisé — statistica — déterminait un modèle permettant de prédire la valeur supérieure, soit 1) :

Le modèle logit testé était constitué d'un prédicteur unique (variable indépendante) : la différence entre l'efficacité personnelle C et l'efficacité personnelle L (notée, différence EPC – EPL). Le tableau XVIII donne, pour chaque tâche choisie, la moyenne et l'écart-type de cette différence.

Dans l'analyse logit effectuée, nous avons donc modélisé la probabilité p du choix de la tâche C en fonction de la différence EPC – EPL. La méthode d'estimation était celle du maximum de vraisemblance (méthode quasi-Newton). Les indices d'ajustement du modèle sont rapportés dans le tableau XIX.

Les indices d'ajustement du modèle indiquent que la différence EPC – EPL apporte une contribution significative à la prédiction du choix de la tâche C. Le modèle contenant le prédicteur (L1) est en effet mieux ajusté aux données que le modèle nul (L0).

De manière plus spécifique, l'analyse des coefficients montre que le paramètre appli-cable à la différence EPC – EPL est .131 (cf. tableau XX). Une augmentation d'une unité de la différence EPC – EPL a donc pour effet d'augmenter le log chances du choix de la tâche C de .131 point, et de diminuer d'autant le log chances du choix de la tâche L.

L'exponentielle de ce coefficient (ratio de chances) est égale à 1.140. Par conséquent, lorsque la différence EPC – EPL augmente de 1 point, les chances de choisir la tâche C sont multipliées par 1.140 (i. e., augmentent de 14.00%). On en déduit que la probabilité p du choix de la tâche C augmente à mesure que la différence EPC – EPL augmente. Le tracé de la figure 28 montre cette relation et permet une évaluation qualitative en deux dimensions de l'ajustement des données au modèle.

L'examen de la figure 28 permet également de constater que : (a) les sujets présentant une efficacité personnelle C plus forte que l'efficacité personnelle L (différence positive) ont en grande majorité choisi la tâche C (70.00%) ; (b) les sujets présentant une efficacité personnelle L plus forte que l'efficacité personnelle C (différence négative) ont en grande majorité choisi la tâche L (75.00%). Par ailleurs, les sujets pour lesquels l'efficacité person-nelle C était égale à l'efficacité personnelle L (différence nulle) ont autant choisi la tâche C (53.57%) que la tâche L (46.43%), ce qui confirme l'absence de préférence spontanée pour l'une ou l'autre des deux tâches.

Comme le pose la figure 28 (réflexion du point d'inflexion de la courbe sur l'axe des abscisses), le modèle prédit le choix de la tâche C (p>.50) lorsque la différence EPC – EPL est supérieure (ou égale) à 0 point et le choix de la tâche L (p<.50) lorsque la différence EPC – EPL est inférieure (ou égale) à -1 point.

Afin d'examiner si la différence EPC – EPL était un prédicteur significatif du choix de la tâche C dans chaque condition, nous avons réalisé trois analyses logit séparées. Les résultats de ces analyses sont rapportés dans le tableau XXI.

Dans chaque condition, il apparaît que la différence EPC – EPL n'est pas un prédicteur significatif. Cependant, l'évolution de la probabilité p du choix de la tâche C en fonction de cette différence est nettement croissante dans les conditions C+L- et C-L+ (cf. figure 29). En outre, la figure 29 précise que le modèle prédit le choix de la tâche C dans la condition C+L- (p>.50) et le choix de la tâche L dans la condition C-L+ (p<.50) pour chaque niveau observé de la différence EPC – EPL (à l'exception de la différence nulle). Le nombre assez important de participants pour lesquels la différence EPC – EPL était nulle, respectivement n=8 (33.33%), n=7 (35.00%) et n=13 (65.00%) dans les conditions C+L-, C-L+ et contrôle, peut expliquer la non-significativité du prédicteur.