3. Analyse des résultats

Les analyses de variance sur les temps moyens de bonnes réponses nous ont permis d’observer dans l’analyse globale un effet principal significatif de la variable Prototypie (F(2,17) = 14.232 ; P < 0.01). Les pseudomots de type I sont plus vite catégorisés que les pseudomots de type II (661 ms et 700 ms respectivement ; F(1,34) = 4.31 ; P = 0.046), les pseudomots de type II étant eux mêmes plus vite catégorisés que les pseudomots de type III (700 ms et 761 ms respectivement ; F(1,34) = 10.37 ; P < 0.01).

Nous observons également un effet principal significatif de la variable Relation (F(2,17) = 6.419 ; P < 0.01). Nous n’obtenons pas de différence entre les conditions diff et xx (737 ms et 730 ms respectivement ; F < 1). Cependant, les cibles identiques à l’amorce sont plus vite catégorisées que les cibles différentes de l’amorce (F(1,34) = 10.51 ; P < 0.01) ou précédées de croix (F(1,34) = 8.66 ; P < 0.01).

Contrairement à nos prédictions, les résultats ne démontrent aucun effet de la variable fréquence. Cette absence pourrait être due au type de tâche dans la phase d’apprentissage. En effet, l’épellation et la prononciation n’ont peut être pas permis un encodage favorable à la construction de nouvelles traces en mémoire des pseudomots présentés quatre fois. De plus, la différence de tâche entre la phase de familiarisation et la phase test a certainement influencé les résultats de cette expérience en impliquant des représentations différentes des mêmes stimuli, ce qui va dans le sens des théories épisodiques.

Nous n’observons aucune interaction significative entre les variables dans l’analyse globale.

Cependant, cette expérience nous a paru concluante en ce qui concerne le matériel que nous avons construit. Nous l’avons donc réutilisé dans une expérience d’amorçage à laquelle nous avons apporté quelques modifications. La tâche de la phase d’apprentissage était identique à celle de la phase test, c’est-à-dire une épreuve de catégorisation, notre hypothèse étant que ce type de tâche devrait favoriser la construction de catégories à l’encodage. De plus, la congruence entre les deux tâches devrait permettre de mieux observer l’influence de l’encodage sur la récupération.

Nous avons introduit une nouvelle variable distance qui correspondait à la relation entre l’amorce et la cible en termes de distance, c’est-à-dire selon le nombre de lettres différentes entre l’amorce et la cible. L’amorçage n’était plus un amorçage de répétition mais un amorçage associatif, l’amorce et la cible n’étant jamais identiques. Nous avons supprimé la variable fréquence car il nous semblait difficile d’induire des effets de fréquence avec ce type de matériel. Pour cela, il aurait fallu présenter les items fréquents un grand nombre de fois ce qui aurait induit une phase d’apprentissage très longue.

Notre objectif était cette fois de valider nos hypothèses sur la composante épisodique des traces en mémoire et de tester de façon plus précise l’impact de la prototypie et de la distance des pseudomots.