Nous pouvons également comparer les proportions de PMV en fonction de la distance des modifications non détectées. Le tableau 20 nous présente les pourcentages de non détections des modifications en fonction des quatre zones que nous avions définies. Ces données ne sont que le « négatif » des performances de détections des modifications en fonction des quatre zones.
| Simple Tâche N=400 |
Double Tâche N=400 |
| P | |
| PMV_Zone 1 | 20% | 34.3% | -1.901 | 0.05 |
| PMV_Zone 2 | 17.1% | 38.3% | -4.365 | 0.000 1 |
| PMV_Zone 3 | 24.3% | 32.9% | -1.122 | 0.27 |
| PMV_Zone 4 | 56.7% | 72.2% | -2.18 | 0.03 |
A partir de ces données, il est possible de comparer les proportions des trois types de PMV (tableau 21). Nous constatons à nouveau la même tendance. En simple tâche, la majorité des non détections sont de « vraies non détections » : les sujets jugent que la scène n’a pas été modifiée. Dans les autres cas, ils jugent que la scène a été modifiée pour de mauvaise(s) raison(s) (PMV_na, changements non attendus). Par contre, en double tâche, on observe l’apparition d’environ 15 à 25% de non détections car les sujets ne savent pas estimer si la scène a été modifiée ou non (ie :PMV_nsp). Ce pattern s’applique aux quatre zones, la distance n’influe donc pas sur les types d’erreurs.
| Simple Tâche N=111 |
Double Tâche N=177 |
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| PMV_Zone 1 N(st)=14 N(dt)=24 |
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| PMV_Zone 2 N(st)=29 N(dt)=65 |
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| PMV_Zone 3 N(st)=17 N(dt)=23 |
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| PMV_Zone 4 N(st)=51 N(dt)=65 |
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