Analyses de Regressions Multiples

Nous nous attendions à ce que les deux scores (i.e. propriété et item) obtenus dans la tâche des matrices soient déterminés par deux types de diffusion d’activation différents. De plus, les deux scores devraient être des bons prédicteurs de la variabilité interindividuelle pour les FR_ec dans notre paradigme DRM (i.e. relation entre les diffusions inter et intra traces). Le score « item » devrait être un bon prédicteur de la variabilité interindividuelle pour les ER dans notre paradigme MCI (i.e. faible diffusion intra-trace).

Nous avons donc dans un premier temps considéré les corrélations bivariées entre nos facteurs et variables à expliquer (i.e. FR_ec pour les items critiques & ER pour les items MCI). Ces dernières sont représentées dans le tableau 8.

Un premier résultat qui nous conforte dans l’idée que les deux types de questions à la tâche des matrices sont déterminés par une diffusion de l’activation différente est le fait que les scores « propriété » (inter) et « item » (intra) ne sont pas significativement corrélés (r=.05 ; t(48)<1). Ensuite, le score « propriété » est corrélé positivement avec la production de FR (r=.41, p<.05) et le score « item » est corrélé négativement avec la production de FR (r=-.28, p<.05) et d’ ER (r=-.51, p<.05).

Nous avons conduit deux analyses de régression multiples séparées pour chacune des erreurs comme variable dépendante et avec les scores « propriété » et « item » comme prédicteurs. Dans chacune des analyses, les facteurs explicatifs ont été rentrés simultanément. Les résultats de chacune des analyses apparaissent dans les tableaux 9 et 10, en incluant l’indice béta (), les corrélations partielles et la significativité de chacun des prédicteurs. De plus, chacun des tableaux présente les résultats des tests de significativité pour la droite de régression (R2) issue des 2 prédicteurs.

DRM- Comme il est souligné dans le tableau 9, les résultats de l’analyse indiquent que les deux scores sont significativement reliés à la probabilité de faire une fausse reconnaissance.

En particulier, le score « propriété » est le prédicteur le plus fort (= +.42 ; cp = .44, t = 3,27). Cela signifie que plus le score « propriété » augmente, plus la probabilité de faire une fausse reconnaissance pour un item critique augmente. De manière inverse, plus le score « item » augmente, plus la probabilité de faire une fausse reconnaissance diminue (= -.30 ; cp = .33, t = -2,36). La relation entre ces deux prédicteurs explique alors 26% de la variance interindividuelle observée dans la phase test du paradigme DRM.

MCI - Comme il est souligné dans le tableau 10, les résultats de l’analyse indiquent que seul le score « item » (= -.50 ; cp = .51, t = -3,96) est significativement relié à la probabilité de faire une ER.

Plus le score « item » augmente, plus la probabilité de faire une erreur de recombinaison diminue. Ce prédicteur explique alors 26% de la variance interindividuelle observée dans la phase test du paradigme MCI.