2. Résultats
Une analyse de variance à mesures répétées a été réalisée sur les temps de réponse (TR) des décisions exactes, avec 4 facteurs intra-individuels : Catégorie (lettre, dessin), Niveau (global, local), Champ (CVG-HD, CVD-HG) et Contexte préalable (un stimulus avec cible au même niveau et même réponse = MNR ; un stimulus avec cible au même niveau mais réponse différente = MN ; 2 stimuli avec même cible à un niveau différent = 2 répétitions ; 4 stimuli avec même cible à un niveau différent = 4 répétitions). Une même analyse porte sur les taux d’erreurs. Nous avons exclu les temps supérieurs ou inférieurs à la moyenne de la condition plus ou moins deux écarts-types.
L’analyse des TR fait ressortir l’effet principal de la catégorie, avec des réponses plus rapides pour les lettres (692 ms) que pour les dessins (780 ms), F(1, 31) = 20.96, p = .0001, celui du niveau, avec des réponses plus rapides si la cible est au niveau global (720 ms) plutôt qu’au niveau local (752 ms), F(1, 31) =13.16, p = .001 et celui du champ, les réponses étant plus rapides pour les stimuli présentés en CVD-HG (730 ms) qu’en CVG-HD (742 ms), F(1, 31) = 8.29, p = .007. Le contexte influence aussi les TR, F(3, 93) = 33.57, p = .0001 : comme l’illustre la Figure 27, les latences sont peu augmentées par le seul changement de réponse, la différence entre les conditions MNR et MN étant faible (5 ms), F < 1. En revanche, l’effet du changement de niveau est significatif, avec des réponses plus rapides en condition MNR qu’en condition 2 répétitions (différence = 37 ms), F(1, 93) = 19.40, p = .001 et le nombre de répétitions avant le changement joue aussi un rôle, avec des réponses retardées lorsque le changement de niveau succède à 4 répétitions à un autre niveau, plutôt qu'à 2 répétitions (différence = 39 ms), F(1, 93) = 20.63, p = .0001.
Conformément à notre hypothèse, l’interaction Contexte X Champ, F(3, 93) = 2.91, p = .05, reflète deux phénomènes illustrés en Figure 28 : d’une part, l’avantage de l’HG, tout juste significatif en condition MNR F (1, 93) = 4.23, p = .043, est net en condition 2 répétitions avant un changement (avantage = 29 ms), F(1, 93) = 7.60, p = .007, et disparaît en condition 4 répétitions, F(1, 93) = 1.34, p = .2498 ; d’autre part, l’augmentation du nombre de répétitions avant le changement de niveau retarde significativement les réponses pour les stimuli présentés en CVD-HG (différence = 59 ms), F(1, 93) = 32.69, p = .001, mais pas en CVG-HD (différence = 18 ms), F(1, 93 ) = 3.25, p = .075. En revanche, l’effet du changement de niveau (comparaison entre les conditions MNR et 2 répétitions) est significatif en CVD-HG, F(1, 93) = 10.86, p = .01, comme en CVG-HD, F(1, 93) = 15.96, p = .001.
L’interaction Contexte X Catégorie est également significative, F(3, 93) = 11.53, p = .001 et illustrée en Figure 29. Alors que l’effet du changement de niveau (différence entre condition MNR et condition 2 répétitions) est très marqué pour les dessins (différence = 68 ms), F(1, 93) = 63.82, p = .001, il n’atteint pas le seuil de significativité pour les lettres (différence = 6 ms), F < 1. Par contre, l’effet du nombre de répétitions de niveau avant ce changement de niveau est significatif aussi bien pour les dessins que pour les lettres, respectivement F(1, 93) = 24.64, p = .001 et F(1, 93) = 16.73, p = .001.
Par ailleurs, l’interaction Niveau X Champ n’est pas significative, F(1, 31) = 1.61, p = .2147, mais l’interaction Niveau X Champ X Catégorie, attendue dans nos hypothèses, l’est, F(1, 31) = 4.43, p = .0435. Comme l’illustre Figure 30, elle reflète une différence de dominance hémisphérique pour le traitement local selon la catégorie : l’avantage de en CVD-HG pour le niveau local n’est observé que pour les lettres (différence = 34 ms), F(1, 31) = 11.86, p = .01, et pas pour les dessins (différence = 2 ms), F < 1.
L’analyse des pourcentages d’erreurs montre que l’effet de la catégorie va dans le même sens que sur les TR, avec moins d’erreurs sur les lettres (3.22%) que sur les dessins (6.28%), F(1, 31) = 23.53, p = .001 ; il en va de même pour le facteur niveau, les erreurs étant moins nombreuses pour les cibles au niveau global (3.94%) qu’au niveau local (5.5%), F(1, 31) = 7.72, p = .01. Quant à l’effet de contexte, F(3, 93) = 13.87, p = .001, il ne repose pas sur un effet du changement de réponse (F < 1) mais sur l’effet négatif du changement de niveau, F(1, 93) = 11.61, p = .001, de même que sur l’effet d’accroissement du nombre de répétitions avant le changement, F(1, 93) = 4.35, p = .001 (voir Figure 31).
L’interaction Contexte X Champ n’est pas significative, mais nous remarquons que la configuration des résultats est conforme à celle observée sur les TR (voir Figure 28 et Figure 32), en particulier parce que les erreurs augmentent avec l’accroissement des répétitions avant le changement seulement pour les stimuli présentés en CVD-HG, F(1, 93) = 10.69, p = .01, et une forte tendance à répondre plus précisément en CVG-HD qu’en CVD-HG seulement dans le contexte le plus difficile (4 répétitions), F(1, 93) = 3.56, p = .06.
Pour finir, l’interaction Niveaux X Champ X Catégorie attendue dans notre hypothèse n’est pas significative sur les taux d’erreurs, F(1, 31) = 2.16, p = .15, mais nous remarquerons que la configuration des données ne fait pas ressortir sur ce point un phénomène d’échange rapidité-exactitude. De plus, sur cette variable dépendante comme sur l’autre, l’avantage de l’HG illustré en Figure 33pour le niveau local n’apparaît que pour les lettres, F (1, 93) = 4.43, p = .044.
