Analyses des données

Pour l’analyse des données, nous avons effectué différents tests statistiques dans les groupes de participants témoins mais non chez les patients. En effet, les patients présentaient des profils variés et ne pouvaient pas être considérés comme un groupe. Nous avons donc réalisé, pour eux, des analyses descriptives des données perceptives et acoustiques, au cas par cas. Nous présentons un résumé des méthodes d’analyses des données dans le Tableau 40, page 136.

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5.3.3.1. Groupes

Dans les expériences exploratoires, menées auprès des groupes de participants témoins, nous avons obtenu des données perceptives distribuées en classes et des données physiques continues.

Nous avons donc analysé les premières à l’aide de tests statistiques non paramétriques, notamment avec le khi-carré de Pearson, et les secondes à l’aide de test statistiques paramétriques, notamment avec le test de Fisher. Nous nous sommes bornés à des analyses d’effets et d’interactions simples.

5.3.3.1.1. Expérience n°1

Dans la première expérience de perception, le traitement des données reposait sur le test non paramétrique khi-carré de Pearson. Selon les oppositions considérées pour l’analyse, la variable dépendante pouvait être : l’item, sa structure, sa consonne, le voisement de sa consonne, le mode ou le lieu articulatoire de sa consonne. L’hypothèse nulle correspondait au hasard, c’est-à-dire que la fréquence de désignation attendue pour chaque item était égale à la moitié du nombre de présentations dudit item, soit 50 pourcents (%). Nous avons calculé la valeur de khi-carré (χ²) comme la somme des différences entre le nombre observé de désignations d’un item et le nombre attendu, portées au carré, puis divisées par le nombre attendu (∑[(observé-attendu)²/nombre attendu]). Afin de déterminer la significativité des effets statistiques observés, nous avons calculé la probabilité (p) du khi-carré à partir de sa valeur et de son degré de liberté, grâce au logiciel Statview (SAS Intitute Inc, NC, Etats-Unis). Ce degré de liberté correspondait au nombre de classes considérées, diminué d’une unité. Le seuil de significativité était fixé à 1% (p<0,01).

Nous avons mesuré les effets d’interaction simple des différentes variables indépendantes : le sexe et l’âge du participant, la consigne reçue et l’ordre des items. Dans les oppositions de structure, les variables indépendantes pouvaient aussi être la consonne ou chacun de ses trois traits articulatoires. Dans les oppositions de consonnes, la structure de l’item pouvait être une variable indépendante. Enfin, dans les oppositions de voisement, de mode ou de lieu articulatoire, outre la structure de l’item, les deux autres traits articulatoires pouvaient être des variables indépendantes.

Afin de mesurer ces interactions simples, nous avons réalisé le test khi-carré à partir de tableaux de contingences, grâce encore au logiciel Statview (SAS Intitute Inc, NC, Etats-Unis). Dans la présentation des résultats, en plus de la valeur du khi-carré (χ²) et de sa probabilité (p) avec un seuil de significativité à 1 pourcent (%), nous présentons la taille de l’effet mesurée par le phi de

131 Cramer (φ), lorsque le degré de liberté est égal à 1, ou par la valeur de Cramer (V), dans les autres cas. La mesure de la taille de l’effet dépend de ce degré de liberté, comme indiqué dans le Tableau 36.

Taille de l’effet

Petit Moyen Grand

Degrés de liberté

1 0,100 0,300 0,500

2 0,071 0,212 0,354

3 0,058 0,173 0,289

4 0,050 0,150 0,250

6 0,041 0,122 0,204

9 0,033 0,100 0,167

11 0,030 0,090 0,151

22 0,021 0,064 0,107

33 0,017 0,052 0,087

35 0,017 0,051 0,085

47 0,015 0,044 0,073

Tableau 36 : valeurs phi ou V de Cramer en fonction du degré de liberté (test chi-carré)

Nous présentons les résultats de ces expériences de perception dans les tableaux en précisant trois données : d’abord, le nombre de fois où l’item a été perçu comme le plus difficile (ou le moins facile) à produire dans les paires, ensuite, le pourcentage représenté par ce nombre par rapport au nombre de paires dans lesquelles l’item a été présenté (taux de perception de la difficulté) et, enfin, le rang occupé par l’item, parmi les items considérés dans l’analyse, sur une échelle allant du plus facile (1) au plus difficile (n).

5.3.3.1.2. Expérience n°2

Dans cette expérience de perception, nous avons réalisé les mêmes analyses statistiques que dans la première expérience, présentée ci-dessus, à l’exception des effets d’interaction simple de l’âge du participant et de la consigne reçue. Par ailleurs, nous avons analysé l’effet d’interaction simple de la participation préalable à l’expérience n°1.

5.3.3.1.3. Expérience n°3

Dans cette dernière expérience de perception, nous avons aussi réalisé les mêmes analyses statistiques que dans l’expérience n°1, à l’exception encore des effets d’interaction simple de l’âge

132 du participant et de la consigne reçue. En revanche, comme dans la deuxième expérience, nous avons analysé l’effet d’interaction simple de la participation préalable à l’expérience n°1. Nous avons aussi analysé l’interaction simple de la voix perçue, séparément pour les femmes et pour les hommes.

En ce qui concerne les stimuli acoustiques utilisés, comme présenté dans le Tableau 37, nous avons caractérisé les voix en fonction de la fréquence fondamentale (F0) et de l’amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2). Nous notons que les deux locuteurs du même sexe présentent des hauteurs vocales comparables (F0 égales). Cependant, le locuteur masculin z présente une voix plus pressée (H1-H2 inférieure) que le locuteur masculin y.

Fréquence fondamentale (F0) en demi-tons (dT) Amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2) en décibels (dB)

Femmes a 55 6

b 55 8

Hommes y 42 11

z 42 1

Tableau 37 : paramètres acoustiques des voix perçues dans l’expérience n°3

Dans les cas où nous observons l’effet d’une variable sur la perception de l’effort, nous présentons les moyennes de durées segmentales, de taux de voisement (V%) et de fréquence fondamentale relative originale (RFF) et adaptée (RFFa), en fonction de cette variable.

5.3.3.1.4. Expérience n°4

Dans l’expérience de production n°4, le traitement des données reposait sur une analyse de variance avec le test de Fisher. L’hypothèse nulle correspondait à une absence de différence. Nous avons calculé la valeur de Fisher (F), la probabilité (p) de pouvoir rejeter l’hypothèse nulle, en fixant le seuil de significativité à 1 pourcent (1% ; p<0,01), et la taille de l’effet par l’éta-carré (η²) de Cohen. Nous considérons l’effet comme petit pour η²>0,01, moyen pour η²>0,06 et grand pour η²>0,14.

Pour commencer, dans les productions de parole vocale modale usuelle, nous avons analysé différentes variables dépendantes : la fréquence fondamentale relative originale (RFF) et adapté (RFFa), le taux de voisement (V%) et la durée des consonnes, la résistance articulatoire (AR) et l’écart estimé de résistance glottique (GR) pour les consonnes fricatives ou de pression autour de

133 la glotte (ΔGP) pour les consonnes occlusives et la pression mécanisme de contact (MCP) sur la lèvre inférieure pour toutes les consonnes. Dans cette analyse, les variables indépendantes étaient : le sexe du participant, ainsi que le voisement et le mode articulatoire de la consonne.

Dans les productions de parole vocale modale inusuelles, nous avons d’abord analysé trois variables dépendantes, en fonction de la consigne : le niveau de pression sonore (SPL), la fréquence fondamentale (F0) et l’amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2).

Nous avons effectué des comparaisons intra-individuelles entre, d’une part, la voix usuelle et, d’autre part, chacune des productions de voix contrôlées, que ce soit au niveau de l’intensité (faible et forte), de la hauteur (grave et aigüe) ou de la qualité (soufflée et pressée). Lorsque les trois paramètres (SPL, F0 et H1-H2) variaient de manière significative, nous caractérisions le type de voix produit par rapport à la voix usuelle, comme présenté dans le Tableau 38. Nous avons ensuite sélectionné et analysé des types de voix qui apparaissaient de manière récurrente.

Paramètres acoustiques

Voix

SPL F0 H1-H2

Possibilité

1 + + – Forte-aigüe-pressée (F+)

2 + + + Forte-aigüe-soufflée

3 + – – Forte-grave-pressée

4 + – + Forte-grave-soufflée

5 – + – Faible-aigüe-pressée

6 – + + Faible-aigüe-soufflée

7 – – – Faible-grave-pressée

8 – – + Faible-grave-soufflée (F-)

Paramètres acoustiques : niveau de pression sonore (SPL) évaluant l’intensité vocale ; fréquence fondamentale (F0) évaluant la hauteur vocale ; amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2) évaluant la qualité vocale. Variations non intuitives en grisé.

Tableau 38 : types de voix possibles par rapport à la voix usuelle dans l’expérience n°4

Toujours dans la parole vocale modale, pour les productions contrôlées ainsi sélectionnées et la production usuelle, nous avons ensuite analysé l’effet de la variable indépendante décrite comme le type de voix sur différentes variables dépendantes : la fréquence fondamentale relative originale (RFF) et adaptée (RFFa), le taux de voisement (V%), la durée des voyelles et des consonnes, la résistance articulatoire (AR) pour les voyelles et les consonnes fricatives, l’écart estimé de résistance glottique (GR) pour les consonnes fricatives, l’écart estimé de pression autour de la glotte (ΔGP) pour les consonnes occlusives et la pression mécanisme de contact (MCP) sur

134 la lèvre inférieure pour toutes les consonnes. Nous avons aussi analysé les effets d’interaction du sexe du participant, ainsi que du voisement et du mode articulatoire de la consonne.

Pour terminer, nous avons contrôlé les productions de parole vocale basale et de parole chuchotée à l’aide des paramètres acoustiques de niveau de pression sonore (SPL), de fréquence fondamentale (F0) et d’amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2). Pour les trois types de parole étudiés, vocale ou chuchotée d’une part et, pour la parole vocale, modale ou basale d’autre part, nous avons analysé l’effet du type de parole sur les variables dépendantes suivantes : la durée des voyelles et des consonnes, la résistance articulatoire (AR) pour les voyelles et les consonnes fricatives, l’écart estimé de résistance glottique (GR) pour les consonnes fricatives, l’écart estimé de pression autour de la glotte (ΔGP) pour les consonnes occlusives et la pression mécanique de contact (MCP) sur la lèvre inférieure pour toutes les consonnes. Nous avons là aussi analysé les effets d’interaction du sexe du participant, ainsi que du voisement et du mode articulatoire de la consonne.

5.3.3.1.5. Expérience n°5

Dans l’expérience de production n°5, le traitement des données reposait aussi sur une analyse de variance avec le test de Fisher. L’hypothèse nulle correspondait donc toujours à une absence de différence. Nous avons, là encore, calculé la valeur de Fisher (F), la probabilité (p) de pouvoir rejeter l’hypothèse nulle, en fixant le seuil de significativité à 1% (p<0,001), et la taille de l’effet par l’éta-carré (η²) de Cohen. Nous avons encore considéré l’effet comme petit pour η²>0,01, moyen pour η²>0,06 et grand pour η²>0,14.

Pour commencer, dans les productions de parole vocale modale usuelle, nous avons analysé les variables dépendantes de fréquence fondamentale relative originale (RFF) et adaptée (RFFa), de taux de voisement (V%), ainsi que de durée des consonnes intervocaliques, en fonction du sexe du participant, de la participation préalable à l’expérience n°4, ainsi que du voisement, du mode et du lieu articulatoire de la consonne. Pour la RFF et la RFFa, nous avons aussi analysé l’effet de la structure de l’item : VC# et VCV pour la terminaison vocalique et #CV et VCV pour l’initiation.

Pour toutes les productions, nous avons d’abord analysé les variables dépendantes de fréquence fondamentale (F0) et d’amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2), en fonction de la consigne. Nous n’avons pas observé le niveau de pression sonore (SPL) car le

135 microphone ne se trouvait pas à une distance calibrée. Nous avons fait des comparaisons intra-individuelles entre, d’une part, la voix usuelle et, d’autre part, la production de voix inusuelle, contrôlée au niveau de la hauteur (aigüe). Lorsque les deux paramètres (F0 et H1-H2) variaient de manière significative, nous caractérisions le type de voix contrôlée produit par rapport à la voix usuelle, comme présenté dans le Tableau 39. Comme dans l’expérience n°4, nous avons ensuite sélectionné et analysé des types de voix qui apparaissaient de manière récurrente.

Paramètres acoustiques

Voix

F0 H1-H2

Possibilité

1 + – Aigüe-pressée (f+)

2 + + Aigüe-soufflée

3 – – Grave-pressée

4 – + Grave-soufflée (f-)

Paramètres acoustiques : fréquence fondamentale (F0) évaluant la hauteur vocale ; amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2) évaluant la qualité vocale. Variations non intuitives en grisé.

Tableau 39 types de voix possibles par rapport à la voix usuelle dans l’expérience n°5

Pour finir, pour les productions contrôlées ainsi sélectionnées et la production usuelle, nous avons analysé l’effet de la variable indépendante décrite comme le type de voix sur les variables dépendantes suivantes : la fréquence fondamentale relative originale (RFF) et adaptée (RFFa), le taux de voisement (V%), la durée des voyelles et la durée des consonnes intervocaliques. Nous avons aussi analysé les effets d’interaction du sexe du participant, de la participation préalable à l’expérience n°4, ainsi que du voisement, du mode et du lieu articulatoire de la consonne. De plus, pour la RFF, la RFFa et la durée des voyelles, nous avons analysé l’effet de la structure de l’item.

5.3.3.2. Cas : Expérience n°6

Dans l’expérience n°6, nous avons réalisé des analyses descriptives et non statistiques. En ce qui concerne les données perceptives, pour chaque patient, nous avons d’abord compté le nombre de consonnes voisées perçues comme plus difficiles à produire que les consonnes non voisées dans les 36 paires d’items étudiées, puis nous avons calculé le pourcentage représenté par ce nombre par rapport au nombre de paires. Nous notons que, si nous avions réalisé le test statistique non paramétrique khi-carré de Pearson, un score de 26 sur 36, correspondant à la perception d’un effort supérieur pour la production des consonnes voisées dans 72 pourcents (%) des cas, aurait eu une probabilité (p) inférieure à 1% (p<0,01), tandis qu’un score de 23 sur 36,

136 correspondant la perception d’un effort supérieur pour la production des consonnes voisées dans 64% des cas, aurait eu une probabilité (p) seulement inférieure à 10% (p<0,1).

Par ailleurs, en ce qui concerne les données physiques, pour chaque patient, nous présentons les valeurs moyennes de fréquence fondamentale (F0) et d’amplitude relative des deux premiers harmoniques (H1-H2). Nous décrivons aussi plus particulièrement certaines voix, notamment lorsqu’elles présentent des dévoisements ou lorsqu’elles sont bitonales. Ensuite, toujours pour chaque patient, mais en fonction du voisement de la consonne, nous présentons les valeurs moyennes de fréquence fondamentale relative adaptée (RFFa), de taux de voisement (V%) et de durées segmentales, notamment pour les consonnes intervocaliques.

Expérience articulatoire (AR) ; pression mécanique de contact (MCP) ; écart estimé de résistance glottique (GR) ; écart estimé de différence de pression autour de la glotte (ΔGP).

Tableau 40 : récapitulatif de l’analyse des données pour les six expériences

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