Ajustement du modèle DPSD aux z-ROCs.

Les valeurs normales réduites z des données observées et les z-ROCs prédites par le modèle DPSD sont présentées dans les Figures 10(C1,C2) et 11(C1,C2). Nous avons calculé la régression des z hits prédits sur les z fausses alarmes prédites par le modèle DPSD. Les coefficients de détermination (R 2 ) correspondant aux équations linéaire et linéaire+quadratique qui décrivent le mieux les z-ROCs sont calculés. Les deux coefficients ont été directement comparés en calculant un F de Fisher (voir Annexes D1 et D2).

Patients Schizophrènes .

Quand l’arrière-plan n'est pas modifié entre l'étude et le test, les fonctions du meilleur ajustement sont curvilinéaires en U. Elles impliquent une composante quadratique significative : z hit= .084 z 2 fa + .908 z fa + 1.193 [R 2 = 1.00 ; F(1, 2) = 28.00, p = .05] pour la condition d'encodage profond (honnêteté) et z hit= .095 z 2 fa + .895 z fa + .898 [R 2 = 1.00 ; F(1, 2) = 48.00, p = .05] pour la condition d'encodage superficiel (genre).

Quand le contexte est modifié entre l'étude et le test de reconnaissance les z-ROCs prédites sont également bien décrites par une fonction quadratique en U : z hit= .081 z 2 fa + .922 z fa + 1.053 [R 2 = 1.00 ; F(1, 2) = 26.00, Mse = .0001, p = .05] pour la condition d'encodage profond (honnêteté) et zhit= .317 z2 fa + 1.163 zfa + .766 [R 2 = 0.9999, F(1, 2) = 108, p = .01] pour la condition d'encodage superficiel (genre).

Participants Contrôles .

Pour les sujets sains, en revanche, seule la z-ROC prédite par le modèle DPSD dans la condition où le contexte est inchangé et l’encodage superficiel est mieux décrite par une fonction quadratique en U : z hit= .105 z 2 fa +.850 z fa + 1.328 [R 2 = 1.00, F(1, 2) = 114.00, p = .01]. Par contre, pour les autres conditions, les z-ROCs prédites par le modèle DPSD sont le mieux décrites par une fonction linéaire dont la pente est égale à 1 ou proche de 1. Quand le contexte n'est pas modifié entre l'étude et le test de reconnaissance : z hit = 1.000 z fa+ 2.391 (R 2 = 1.00) pour la condition d'encodage profond (honnêteté). Quand le contexte est modifié entre l'étude et le test : z hit= 1.000 z fa + 2.371 (R 2 = 1.00) pour la condition d'encodage profond (honnêteté) et z hit= .968 z fa + 1.481 [R 2 = 0.9999, F(1, 2) = 18.00, ns] pour la condition d'encodage superficiel (genre).