Relation entre l'efficacité personnelle et le choix d'un problème

Comme dans les deux expériences précédentes, nous avons appliqué un modèle logit afin d'examiner la relation entre l'efficacité personnelle et le choix d'un problème.

Présentation du modèle testé. La variable dépendante dichotomique (choix d'un prob-lème) 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 composé d'un prédicteur unique (variable indépendante) : la différence entre l'efficacité personnelle MC et l'efficacité personnelle TH (notée ici, diffé-rence EPMC – EPTH). Le tableau XXVI donne, pour chaque problème choisi, la moyenne et l'écart-type de cette différence.

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

Les indices d'ajustement indiquent que la différence EPMC – EPTH apporte une con-tribution hautement significative à la prédiction du choix du problème MC. Le modèle con-tenant le prédicteur (L1) est nettement mieux ajusté aux données que le modèle nul (L0).

De façon plus spécifique, le tableau XXVIII montre que le coefficient applicable à la différence EPMC – EPTH est .895. Une augmentation d'une unité de la différence EPMC – EPTH a pour effet d'augmenter le log chances du choix du problème MC de .895 point, et de diminuer d'autant le log chances du choix du problème TH.

L'exponentielle de ce coefficient (ratio de chances) est égale à 2.447. Par conséquent, lorsque la différence EPMC – EPTH augmente de 1 point, les chances de choisir le problè-me MC sont multipliées par 2.447 (i. e., augmentent de 144.70%). On en déduit que la pro-babilité p du choix du problème MC augmente à mesure que la différence EPMC – EPTH augmente. Le tracé de la figure 32 montre cette relation et permet une évaluation qualitative en deux dimensions de l'ajustement des données au modèle.

L'examen de la figure 32 permet également de constater que : (a) les sujets dont l'effi-cacité personnelle MC était plus forte que l'efficacité personnelle TH (différence positive) ont en quasi-totalité choisi le problème MC (86.67%) ; (b) les sujets dont l'efficacité person-nelle TH était plus forte que l'efficacité personnelle MC (différence négative) ont en quasi-totalité choisi le problème TH (84.00%) ; (c) les sujets dont l'efficacité personnelle MC était égale à l'efficacité personnelle TH (différence nulle) ont en majorité choisi le problème MC (67.44%), ce qui démontre une préférence de ces sujets en faveur de ce problème.

Comme le pose la figure 32 (réflexion du point d'inflexion de la courbe sur l'axe des abscisses), le modèle prédit le choix du problème MC (p>.50) lorsque la différence EPMC – EPTH est supérieure (ou égale) à 0 point et le choix du problème TH (p<.50) lorsque la différence EPMC – EPTH est inférieure (ou égale) à -1 point.

Afin de vérifier si la différence EPMC – EPTH était un prédicteur significatif du choix du problème MC dans chaque condition, nous avons effectué trois analyses logit séparées. Les résultats de ces analyses figurent dans le tableau XXIX.

Il apparaît que la différence EPMC – EPTH est un prédicteur significatif dans chaque condition. Les évolutions de la probabilité p du choix du problème MC en fonction de cette différence sont nettement croissantes (cf. figure 33). En outre, la figure 33 précise que le modèle testé dans chaque condition prédit le choix du problème MC (p>.50) pour chaque niveau positif de la différence EPMC – EPTH (i. e., lorsque l'efficacité personnelle MC est supérieure à l'efficacité personnelle TH) et le choix du problème TH (p<.50) pour chaque niveau négatif de la différence EPMC – EPTH (i. e., lorsque l'efficacité personnelle TH est supérieure à l'efficacité personnelle MC).