Ajustement du modèle Binormal aux données empiriques des x-ROCs

Les x-ROCs représentant l’ajustement du modèle binormal aux données empiriques ont été déterminées à l’aide du programme ROCKIT de Metz et al. (1998). L’ajustement aux données empiriques est présenté dans la Figure 10A pour les patients schizophrènes et dans la Figure 11A pour les participants contrôles. On remarque que le meilleur ajsutement est dans toutes les conditons celui du modèle TDS à variances inégales.

Figure 10. Hits versus fausses alarmes pour les nouveaux visages en fonction du degré de certitude en reconnaissance de visage pour les patients schizophrènes. x-ROCs du meilleur ajustement du modèle binormal (A). x-ROCs du meilleur ajustement du modèle DPSD lorsque l’arrière-plan est identique (B1) et lorsque l’arrière-plan est différent (B2). z-ROCs du meilleur ajustement du modèle DPSD lorsque l’arrière-plan est identique (C1) et lorsque l’arrière-plan est différent (C2). Conditions expérimentales : jugement du genre – arrière-plan identique (❍ -- ❍) ; jugement d’honnêteté – arrière-plan identique (∆ -- ∆) ; jugement du genre – arrière-plan différent (● -- ●) ; jugement d’honnêteté – arrière-plan différent (♦ -- ♦).
Figure 11. Hits versus fausses alarmes pour les nouveaux visages en fonction du degré de certitude en reconnaissance de visage pour les participants contrôles. x-ROCs du meilleur ajustement du modèle binormal (A). x-ROCs du meilleur ajustement du modèle DPSD lorsque l’arrière-plan est identique (B1) et lorsque l’arrière-plan est différent (B2). z-ROCs du meilleur ajustement du modèle DPSD lorsque l’arrière-plan est identique (C1) et lorsque l’arrière-plan est différent (C2). Conditions expérimentales : jugement du genre – arrière-plan identique (❍ -- ❍) ; jugement d’honnêteté – arrière-plan identique (∆ -- ∆) ; jugement du genre – arrière-plan différent (● -- ●) ; jugement d’honnêteté – arrière-plan différent (♦ -- ♦).