Résultats

Les analyses présentées ci-dessous sont des analyses de variance effectuées grâce au logiciel SuperAnova. Les latences moyennes et les taux de bonnes réponses ont été calculés pour chaque sujet dans les quatre conditions expérimentales. Cependant, les latences associées aux mauvaises réponses ont été exclues de ces analyses. De la même façon, les latences supérieures à 1200 ms et celles inférieures à 100 ms n’ont pas été traitées. Nous avons en effet considéré que les temps supérieurs à 1200 ms avaient pu faire l’objet d’autres traitements cognitifs qui interféraient avec les effets d’amorçage étudiés. Quant aux temps inférieurs à 100 ms, nous les avons considérés comme trop courts pour une réelle catégorisation des stimuli. Parmi les latences restantes, celles s’écartant de plus de 3 écart-types de la moyenne ont elles aussi été exclues Selon ces critères, moins de 5% des latences ont été supprimés. Enfin, notons que quatre sujets ayant fait plus de 10% d’erreurs durant la phase d’entraînement ont été exclus des traitements statistiques.

Le tableau 5 présente les moyennes des temps de réponse et des pourcentages de bonnes réponses obtenus pour effectuer la catégorisation de la cible en fonction des conditions expérimentales.

L’ensemble de ces résultats a été soumis à différentes analyses de variance, avec comme facteur aléatoire le facteur sujets, comme facteur inter-sujets le « SOA » et comme facteurs intra-sujets les variables « forme » et « orientation ». Ajoutons, que nous n’avons pas réalisé d’analyse par items, jugeant le nombre d’items par catégorie trop faible.

Les résultats obtenus ont indiqué un effet principal significatif du facteur « forme », F(1, 46) = 4.16, p < 0.05. Les sujets traitent plus rapidement les cibles lorsque les amorces font référence à des figures de mêmes formes que les figures cibles (558 ms) comparativement à la condition où elles font référence à des figures de formes différentes (566 ms).

Par ailleurs, une double interaction a été observée entre nos facteurs forme*orientation*SOA, F(1, 46) = 5.04, p < 0.05. Cette interaction est illustrée dans la figure 34. Comme le montre la figure, les résultats semblent totalement s’inverser selon le SOA. Ainsi, nous avons réalisé des analyses de variance séparées pour chaque SOA.

Avec un SOA de 100 ms, aucun résultat significatif n’est apparu. En revanche, avec un SOA de 500 ms, les analyses ont révélé un effet principal significatif du facteur « forme », F(1, 23) = 8.14, p < 0.05. Les sujets sont significativement plus rapides pour traiter la cible lorsqu’elle est précédée d’une amorce qui fait référence à une figure de même forme (549 ms) qu’une figure de forme différente (563 ms).

Les analyses ont également montré une tendance à l’interaction forme*orientation, F(1, 23) = 3.11, p = 0.09, avec un seul effet simple significatif, correspondant à l’effet du facteur « forme » quand l’amorce fait référence à une figure d’orientation différente de celle de la figure cible, F(1, 23) = 9.1, p < 0.01. Toutefois, on voit bien sur la figure que les effets semblent aller dans un sens totalement différent de celui attendu. Ainsi, la faiblesse de l’interaction et le sens très surprenant et totalement inattendu des effets nous incite à beaucoup de prudence.

Enfin, il est à noter que les pourcentages de bonnes réponses se situent globalement au-dessus de 95%. Il ne nous a donc pas semblé pertinent d’effectuer des analyses plus avancées sur ces données.