6.2.2. Mise à Jour

Lorsque l’on réalise une analyse de régression sur la composante de mise à jour en situation de conduite, avec comme variable explicative le groupe d’âge et les autres situations de conduite (Tableau 19), seule la variable groupe d’âge améliore significativement le modèle et explique 40.7 % de la variance totale (p < 0.001).

Lorsque l’on ajoute dans le modèle de régression les variables explicatives de flexibilité, mise à jour, inhibition et vitesse mesurées en situation de laboratoire, la variable de mise à jour en situation de laboratoire améliore significativement le modèle (11.6% de variance expliquée, p < 0.01).

Tableau 19. Analyse de régression sur la mise à jour en conduite dans le vieillissement normal.
Modèle variables explicatives entrées R² Signification bilatérale
MISE A JOUR-SIMU groupe d’âge 0.407 < 0.001
  Inhibition-simu   n.s.
  Flexibilité-simu   n.s.
       
Tableau 20. Analyse de régression sur la mise à jour en conduite dans le vieillissement normal, ajout des variables neuropsychologiques.
Modèle variables explicatives entrées R² Signification bilatérale
MISE A JOUR-SIMU groupe d’âge 0.397 < 0.01
  Inhibition-simu   n.s.
  Flexibilité-simu   n.s.
  Mise à jour-labo 0.116 < 0.01
  inhibition-labo   n.s.
  Flexibilité-labo   n.s.
       

En résumé, la situation de mise à jour en conduite automobile est indépendante des deux autres situations de conduite et les différences liées à l’âge s’expliquent à la fois par la variable groupe d’âge, mais aussi par la variable de mise à jour en situation de laboratoire.