VII.3.2.1. Pour l’ensemble des 306 mots

Une première ANOVA par sujets sur l’ensemble des 306 mots et 306 pseudo-mots a révélé des temps de réponse significativement plus longs pour les pseudo-mots que pour les mots (677 ms ±147 vs. 601 ms ±94 respectivement, [F (1,19) = 46.692 ; p < .0001]). La précision des réponses ne différait pas significativement entre ces deux catégories de stimuli (4.33 % ±3.54 pour les pseudo-mots vs. 3.55 % ±2.81 pour les mots, [F (1,19) = 2.915 ; p = ns]).

Par ailleurs, bien que les mots aient été contrôlés sur les principales variables lexicales (fréquences d’occurrence, des bigrammes et des trigrammes), les temps de réponse moyens pour les noms (611 ms ±102) étaient significativement plus longs que pour les verbes (591 ms ±87 ; [F (1,19) = 8.856 ; p = .0078]). Un pattern similaire a été observé pour la précision des réponses, à savoir que les pourcentages d’erreurs étaient significativement plus élevés en réponse aux noms (4.41 % ±3.56) par rapport aux verbes (2.68 % ±2.51 ; [F (1, 19) = 9.378 ; p = .0064]).

La suite des résultats ne présentera que les analyses effectuées pour les mots.

• Régressions simples

Lorsque les temps de réponse étaient exprimés en fonction de l’AdA, les coefficients de régression et de détermination (R2) étaient presque deux fois plus élevés pour les noms que pour les verbes (Figure 7.1.a), suggérant une influence plus forte de l’AdA sur la reconnaissance des noms concrets. En revanche, lorsque les performances étaient exprimées en fonction de la fréquence d’occurrence et de la fréquence des lemmes, la différence entre les deux catégories de mots était négligeable (Figure 7.1.bc). Enfin, les analyses où les temps de réponse étaient rapportés en fonction de l’imageabilité des mots ont montré une influence plus importante de cette variable sur la reconnaissance des noms en regard des verbes (Figure 7.1.d).

Figure 7.1:Analyses de régression simple où les temps de réponse moyens des participants obtenus pour les 153 noms concrets et 153 verbes d’action sont exprimés en fonction de (a) l’AdA, (b) la fréquence d’occurrence, (c) la fréquence des lemmes et (d) l’imageabilité. Les équations de régression, les coefficients de détermination (R2) et les valeurs de p sont reportés pour chaque catégorie de mots. Noms, ronds noirs ; verbes, ronds gris.

• Régressions multiples « pas à pas » et analyses de corrélation

Pour dissocier les effets des différentes variables lexicales, nous avons ensuite réalisé des régressions multiples « pas à pas » comme décrit dans la section VII.3.1.4. Ces analyses ont montré qu’alors que la fréquence d’occurrence prédisait les performances des sujets de manière significative pour les deux catégories de mots, l’AdA ne s’est révélé être un prédicteur significatif des performances que pour les noms concrets (Tableau 7.2.a). Enfin, l’imageabilité n’expliquait la variance supplémentaire pour aucune des deux catégories de mots.

Par ailleurs, les analyses de corrélations entre les différentes variables indépendantes et les performances des participants ont révélé que tandis que les coefficients de corrélation entre fréquence d’occurrence et temps de réponse moyens étaient très proches pour les deux catégories de mots (-.54 pour les noms vs. -.49 pour les verbes), la corrélation entre l’AdA et la performance était plus importante pour les noms (.57) que pour les verbes (.43 ; Tableau 7.2.b).

Tableau 7.2 : (a) Analyses de régression multiples « pas à pas » pour l’ensemble des 306 mots. (b) Corrélations entre les différentes variables pour l’ensemble des 306 mots (RT = temps de réponse moyen).

(a) Analyses de régression multiples « pas à pas » pour l’ensemble des 306 mots. La variable expliquée est le temps de réponse moyen, et les variables explicatives sont : la fréquence des bigrammes (Bigr), la fréquence des trigrammes (Trig), le nombre de syllabes (Syll), le nombre de lettres (Lett), l’imageabilité (Imag), la fréquence d’occurrence exprimée en logarithme décimal (Log₁₀ Fq) et l’âge d’acquisition (AdA). Le coefficient de détermination multiple (R²) calculé après que chaque variable indépendante ait été introduite dans l’analyse, ainsi que le coefficient de régression (Beta) et les valeurs de p (test t) correspondant à chaque variable sont reportés pour les noms et les verbes. Le pourcentage de variance additionnelle expliquée par chaque variable explicative est également présenté pour les deux catégories de mots. (b) Corrélations entre les différentes variables pour l’ensemble des 306 mots (RT = temps de réponse moyen).