4.1.2.2. Écarts pondérés en fonction des scènes

Les résultats ci-dessous sont ceux de l’analyse portant sur les écarts pondérés pour les proportions des scènes. Cette pondération nous permet de réduire un biais lié à la longueur du tracé, qui augmente, possiblement, les risques d’erreurs. Le graphique 16 ci-après présente les « écarts pondérés » entre les proportions représentées et les proportions de référence, pour chaque scène.

Selon l’analyse de variance, il y a toujours un effet significatif du facteur « scène » urbaine sur les « écarts pondérés » dans les dessins : F(4, 84) = 6,84 , p < 0,05. À nouveau, nous ne rapportons pas d’effet du « type de cécité » F(1, 21) = 0,57, p > 0,05, ni d’interaction entre les facteurs « type de cécité » et « scène » F(4, 84) 0,43, p > 0,05. Nous retrouvons un effet de l’environnement sur les proportions dessinées par rapport aux proportions de référence. Les résultats du test t de Student sont présentés dans le tableau 26 ci-dessous.

* : significatif à p < 0,05 et ** : significatif à p < 0,001. NS : non significatif.

Ces résultats portant sur les écarts pondérés sont proches de ceux obtenus précédemment pour les écarts absolus. La rue se distingue significativement de toutes les autres scènes en étant toujours sous-proportionnée (M = - 1,08 %, σ = 0,007). En revanche, l’écart des proportions entre la place et le reste du parcours est amoindri et n’est plus significatif… Les ruelles sont les scènes pour lesquelles les proportions dessinées sont les plus fidèles. Cela est particulièrement vrai pour la ruelle B où l’écart entre les proportions dessinées et les proportions de référence est très faible (M = 0,15 %, σ = 0,004). Cette (très) bonne restitution est probablement liée au fait que cette scène est la plus courte du parcours, ainsi que celle où nous retrouvons le moins de changements de direction (un seul changement lors de l’entrée dans la scène).

Nos hypothèses sont partiellement validées. Nous retrouvons un faible score d’erreur pour les ruelles, conformément à nos hypothèses. En revanche, nous retrouvons un score d’erreur élevé pour la rue (dans le sens d’une sous-représentation). Cette tendance s’inverse pour la place qui se trouve surreprésentée. Nous mettrons ces données en rapport avec les vitesses de déplacements dans la partie portant sur la gestion du déplacement (paragraphe 4.2.2).