Intrusions

Le nombre d’intrusions ou nombre de mots appartenant à une autre catégorie sémantique produits au test de Fluence verbale animaux est infime chez les enfants âgés de 4 ans, alors qu’il est nul chez les enfants âgés de 5 et 6 ans.

3.1.4 Color Trails Cars 3.1.4.1 Condition simple 3.1.4.1.1 Temps de réalisation

Le temps de réalisation en condition simple ou non-interférente, calculé sur la base du temps moyen nécessaire selon l’âge pour relier des voitures de couleur identique au Color Trails Cars, est reporté dans le Tableau 14. Descriptivement, le temps moyen nécessaire pour effectuer la tâche semble diminuer avec l’âge, et ceci de façon plus marquée entre 4 et 5 ans (4 ans, M = 12.58 ; 5 ans, M = 7.63 ; 6 ans, M = 6.21). L’écart-type semble également diminuer avec l’âge et de manière prononcée entre 4 et 5 ans (4 ans, SD = 8.69 ; 5 ans, SD = 2 ; 6 ans, SD = 1.72), diminution traduisant l’existence d’une moindre variabilité interindividuelle chez les enfants les plus âgés. On constate également que les indices de tendance centrale (moyenne et médiane) sont approximativement équivalents (diff. < 25%), ce qui indique une distribution proche de la normalité dans chacun des groupes d’âge.

Tableau 14. Temps de réalisation au Color Trails Cars selon l’âge [sec.]

Temps de réalisation en condition simple

Age Effectif Moyenne Ecart-type Médiane Minimum Maximum

4 ans 18 12.58 8.69 11.0 4.5 44.0

5 ans 12 7.63 2.00 7.5 4.0 11.5

6 ans 12 6.21 1.72 6.0 3.0 9.0

La représentation graphique des distributions indique une diminution de la médiane avec l’âge. En outre, les distributions des scores semblent relativement symétriques dans chacun des groupes d’âge. On constate également la présence d’un sujet extrême dans le groupe

Le nombre total d’erreurs attentionnelles, erreurs consistant à relier des voitures de même couleur dans un ordre incorrect au Color Trails Cars selon l’âge, est reporté dans le Tableau 15. Descriptivement, le nombre moyen d’erreurs semble, dans un premier temps, diminuer avec l’âge avant d’augmenter à nouveau (4 ans, M = .39 ; 5 ans, M = .00 ; 6 ans, M

= .08). L’écart-type semble également suivre la même tendance (4 ans, SD = .85 ; 5 ans, SD = .00 ; 6 ans, SD = .29), traduisant l’existence d’une variabilité interindividuelle moindre chez les enfants âgés de 5 ans. On constate également que la médiane dans chaque groupe d’âge est nulle, ce qui indique que le nombre d’erreurs attentionnelles est quasiment insignifiant quel que soit l’âge.

Tableau 15. Erreurs attentionnelles au Color Trails Cars selon l’âge [nbre erreurs]

Nombre d’erreurs attentionnelles

Age Effectif Moyenne Ecart-type Médiane Minimum Maximum

4 ans 18 .39 .85 0 0 3

5 ans 12 .00 .00 0 0 0

6 ans 12 .08 .29 0 0 1

La représentation graphique des distributions indique une stabilité de la médiane dans chacun des groupes d’âge et un plafonnement des scores au niveau de celle-ci. Toutefois, on observe la présence de quelques valeurs extrêmes, dont le nombre tend à diminuer avec l’âge (voir Annexe O2).

3.1.4.2 Condition alternance 3.1.4.2.1 Temps de réalisation

Le temps de réalisation en condition alternance ou interférente, calculé sur la base du temps moyen nécessaire selon l’âge pour relier des voitures rouges et bleues en alternance au Color Trails Cars, est reporté dans le Tableau 16. Descriptivement, le temps moyen nécessaire pour effectuer la tâche semble, dans un premier temps, diminuer avec l’âge, avant d’augmenter à nouveau (4 ans, M = 18.77 ; 5 ans, M = 10.92 ; 6 ans, M = 11.08). L’écart-type semble suivre la même tendance (4 ans, SD = 8.99 ; 5 ans, SD = 2.64 ; 6 ans, SD = 4.6), traduisant l’existence d’une moindre variabilité interindividuelle chez les enfants âgés de 5 ans. On constate également que les indices de tendance centrale (moyenne et médiane) sont approximativement équivalents, hormis chez les enfants de 4 ans où ceux-ci diffèrent (diff. >

25%), suggérant ainsi l’influence importante sur la moyenne du groupe des valeurs plus dispersées contenues dans la moitié supérieure de la distribution et de la valeur outlier.

Tableau 16. Temps de réalisation au Color Trails Cars selon l’âge [sec.]

Temps de réalisation en condition alternance

Age Effectif Moyenne Ecart-type Médiane Minimum Maximum

4 ans 13 18.77 8.99 15.0 9 43

5 ans 12 10.92 2.64 10.0 8 16

6 ans 12 11.08 4.60 10.5 5 22

La représentation graphique des distributions indique une diminution de la médiane avec l’âge. En outre, les distributions des scores semblent relativement symétriques dans chacun des groupes d’âge. On constate également la présence de sujets outliers dans les groupes d’enfants âgés de 4 et 6 ans. L’exclusion de ces derniers sujets des analyses provoque un fléchissement de la moyenne et de l’écart-type dans chacun des groupes d’âge considérés (4 ans, M = 16.75 ; SD = 5.51 et 6 ans, M = 10.09 ; SD = 3.21), révélant ainsi une tendance générale à la diminution du temps de réalisation entre 4 et 6 ans (voir Annexe O3).

3.1.4.2.2 Erreurs

Le nombre d’erreurs attentionnelles, d’alternance et totales est reportés dans le Tableau 17. Descriptivement, le nombre d’erreurs attentionnelles, erreurs consistant à relier les voitures dans un ordre incorrect, semble diminuer avec l’âge (4 ans, M = .15 ; 5 ans, M = .00 ; 6 ans, M = .00). L’écart-type semble également diminuer avec l’âge (4 ans, SD = .38 ; 5 ans, SD = .00 ; 6 ans, SD = .00), traduisant une diminution de la variabilité interindividuelle. On constate également pour ce premier type d’erreurs que la médiane dans chaque groupe d’âge est nulle, ce qui indique que le nombre d’erreurs attentionnelles est quasiment insignifiant quel que soit l’âge.

Le nombre d’erreurs d’alternance, erreurs consistant à ne pas respecter l’alternance des couleurs entre différentes voitures, semble diminuer avec l’âge puis se stabiliser (4 ans, M = 1.38 ; 5 ans, M = .50 ; 6 ans, M = .50). L’écart-type semble également diminuer avec l’âge (4 ans, SD = 1.5 ; 5 ans, SD = 1.17 ; 6 ans, SD = .90), traduisant une diminution de la variabilité interindividuelle. On constate également pour les erreurs d’alternance que les indices de tendance centrale (moyenne et médiane) diffèrent (diff. > 25%), suggérant ainsi l’influence sur les moyennes des groupes de l’étendue plus importante des scores situés au-dessus de la valeur médiane.

Le nombre total d’erreurs, regroupant conjointement les erreurs attentionnelles et d’alternance, semble diminuer avec l’âge puis se stabiliser (4 ans, M = 1.54 ; 5 ans, M = .50 ; 6 ans, M = .50). L’écart-type semble également diminuer avec l’âge (4 ans, SD = 1.45 ; 5 ans, SD = 1.17 ; 6 ans, SD = .90), traduisant une diminution de la variabilité interindividuelle. On constate également que les indices de tendance centrale (moyenne et médiane) diffèrent, suggérant ainsi l’influence sur les moyennes des groupes de l’étendue plus importante des scores situés au-dessus de la valeur médiane.

Tableau 17. Erreurs au Color Trails Cars selon l’âge et le type [nbre erreurs]

Concernant les erreurs attentionnelles, la représentation graphique des distributions indique une stabilité de la médiane dans chacun des groupes d’âge et un plafonnement des scores au niveau de celle-ci. Toutefois, on observe la présence de valeurs extrêmes dans le groupe des enfants les plus jeunes (voir Annexe O4).

Quant aux erreurs d’alternance, les distributions indiquent une diminution puis une stabilisation de la médiane avec l’âge. On constate également que la médiane chez les enfants de 5 et 6 ans est nulle, ce qui révèle que le nombre d’erreurs d’alternance reste minime chez les enfants les plus âgés. Par ailleurs, on observe la présence de valeurs extrêmes, dont le nombre tend à diminuer avec l’âge (voir Annexe O5).

Finalement, les distributions des erreurs totales indiquent une diminution puis une stabilisation de la médiane avec l’âge. On constate également que la médiane chez les enfants de 5 et 6 ans est nulle, ce qui révèle que le nombre d’erreurs d’alternance reste minime chez les enfants les plus âgés. Par ailleurs, on observe la présence de valeurs outliers et extrêmes, dont le nombre tend à diminuer avec l’âge (voir Annexe O6).

3.1.4.3 Score de flexibilité

Le score de flexibilité, correspondant au rapport (élevé à la puissance 10²)entre, d’une part, la différence de temps de réalisation entre la tâche alternance et la tâche simple, et d’autre part, le temps de réalisation en tâche simple selon l’âge, est reporté dans le Tableau 18. Descriptivement, le score de flexibilité esquisse une « courbe en v », semblant dans un

premier temps diminuer avec l’âge avant d’augmenter à nouveau (4 ans, M = 86.84 ; 5 ans, M

= 52.12 ; 6 ans, M = 98.77). Les écarts-type semblent également suivre la même tendance (4 ans, SD = 67.22 ; 5 ans, SD = 52.19 ; 6 ans, SD = 112.11), traduisant l’existence d’une variabilité interindividuelle moindre chez les enfants âgés de 5 ans. On constate également que les indices de tendance centrale (moyenne et médiane) diffèrent (diff. > 25%) chez les enfants de 5 et 6 ans, suggérant ainsi l’influence sur les moyennes des groupes de l’étendue plus importante des scores situés au-dessus des valeurs médianes.

Tableau 18. Score de flexibilité au Color Trails Cars selon l’âge [%]

Score de flexibilité

Age Effectif Moyenne Ecart-type Médiane Minimum Maximum

4 ans 13 86.84 67.22 84.6 -18.75 218.52

5 ans 12 52.12 52.19 40.1 -5.88 136.36

6 ans 12 98.77 112.11 63.3 -37.50 340.00

La représentation graphique des distributions indique une première diminution puis une augmentation de la médiane avec l’âge. En outre, les distributions des scores semblent relativement symétriques dans chacun des groupes d’âge, hormis chez les enfants de 6 ans où les scores sont plus dispersés dans la partie supérieure de la distribution qu’ils ne le sont dans la partie inférieure. On constate également la présence d’un sujet outlier dans le groupe des enfants âgés de 4 ans (voir Annexe O7). L’exclusion de ce dernier sujet des analyses provoque un fléchissement de la moyenne (4 ans, M = 75.86) qui ne modifie aucunement le pattern en forme de « courbe en v » du score de flexibilité entre 4 et 6 ans.

3.2 Statistiques inférentielles

Suite aux analyses descriptives effectuées, nous allons reprendre et détailler les indices d’intérêt qui permettront de répondre à nos différentes hypothèses. Afin de déterminer s’il existe un effet d’âge dans la vitesse de traitement et l’inhibition dans notre échantillon transversal, nous avons comparé les moyennes obtenues pour ces indices entre chaque groupe d’âge à l’aide d’analyses de variance unidirectionnelles. Nous avons également effectué des comparaisons multiples à l’aide d’une analyse post hoc (LSD de Fisher) afin de comparer toutes les paires de moyennes possibles et de déterminer lesquelles différaient significativement. Dans le cadre de notre dernière hypothèse, nous avons procédé à une

analyse de régression linéaire hiérarchique afin d’évaluer le rôle médiateur que pourrait jouer traitement ont été comparées entre les trois groupes d’âge à l’aide d’une analyse de variance unidirectionnelle. A titre de rappel, le Tableau 9 de la partie descriptive montre la moyenne du score composite de vitesse de traitement augmente avec l’âge (4 ans, M = .46 ; 5 ans, M = .61 ; 6 ans, M = .68). On observe globalement qu’il existe des différences intergroupes significatives entre les scores composites de vitesse de traitement [F(2,56) = 25.23 ; p<.05].

Les comparaisons multiples ont été effectuées à l’aide d’une analyse post hoc (voir annexe P1). On observe des différences significatives entre les groupes d’âge de 4 et 5 ans, ainsi qu’entre 4 et 6 ans. Cependant, on n’obtient pas de différences significatives entre les groupes de 5 et 6 ans. Il y a donc un effet principal de l’âge sur la vitesse de traitement.

Toutefois, les différences de moyennes ne sont significatives qu’entre 4 et 5 puis 4 et 6 ans.

Bien qu’il n’existe pas d’effet âge entre les groupes de 5 et 6 ans, on note cependant une différence marginalement significative entre leurs moyennes, dont la p-valeur se situe à .058.

3.2.2 Hypothèse 2

Pour tester notre seconde hypothèse postulant qu’il existe une augmentation de l’inhibition avec l’âge, les moyennes obtenues au score d’interférence au Test du Stroop des fruits ont été comparées entre les trois groupes d’âge à l’aide d’une analyse de variance unidirectionnelle. A titre de rappel, le Tableau 5 de la section descriptive montre que la moyenne du score d’interférence semble augmenter avec l’âge (4 ans, M = 25.96 ; 5 ans, M = 28.41 ; 6 ans, M = 32.59). Les indices relatifs à l’analyse de variance indiquent qu’il n’existe pas de différences intergroupes significatives entre les scores d’inhibition [F(2,43) = .45 ; p>.05].

3.2.3 Hypothèse 3

Le Tableau 19 présente les résultats des analyses hiérarchiques. La variance totale liée à l’âge dans les performances en inhibition, mesurées par le score d’interférence au test de

Stroop des fruits, est relativement faible, atteignant seulement 2.4%. Après contrôle statistique de la vitesse de traitement, l’effet de l’âge diminue alors de façon substantielle, n’expliquant alors plus que 0.7% de la variance totale des performances en inhibition. Cette diminution chevauchement important du cercle représentant l’influence de la vitesse sur ce dernier.

Figure 3. Diagramme de Venn décrivant les relations entre les performances en inhibition mesurées par le score d’interférence au Stroop des fruits, l’âge et la vitesse de traitement.

4. CONCLUSION

Nous allons à présent résumer les principaux résultats obtenus pour chacune de nos hypothèses en les confrontant d’un point de vue critique à certaines données de la littérature.

Nous discuterons ensuite des forces et faiblesses de cette recherche, puis nous terminerons cette discussion en revenant sur quelques observations plus générales concernant l’ensemble de notre batterie.

Nous avions tout d’abord prédit un effet de l’âge sur la vitesse de traitement sur la base d’un score composite mesuré à l’aide du test d’attention visuelle et de la condition de dénomination du Stroop. Nous avons effectivement constaté que d’un point de vue descriptif, la moyenne du nombre d’items traités par seconde augmente entre chaque groupe d’âge. Cet effet est rendu significatif par l’analyse de variance, qui indique que notre première hypothèse est confirmée. Nos résultats vont dans le sens des travaux de Kail et Salthouse (1994), qui décrivent une augmentation de la Vdt durant l’enfance. Les données que nous avons obtenues comportent également certaines similarités avec l’étude de Miller & Vernon (1997). Cette dernière porte sur trois groupes d’âge identique à ceux de notre échantillon et nos résultats indiquent de façon analogue, une augmentation significative de la vitesse de traitement entre quatre et six ans. De plus, nous obtenons un résultat plus particulier qui semble aller dans le sens de leurs observations. En effet, ces auteurs remarquent une augmentation plus rapide de la vitesse de traitement entre l’âge de 4 et 5 ans qu’entre l’âge de 5 et 6 ans. Nous observons une tendance similaire dans nos résultats, ce qui nous incite à penser que l’augmentation de la Vdt est plus marquée entre 4 et 5 ans. En outre, ces mêmes auteurs évitent d’utiliser des tâches qui sollicitent des compétences en lecture et portent ainsi leur choix sur huit épreuves visuo-motrices. Nous avons aussi tenu compte de ce paramètre dans le choix des mesures de Vdt et avons utilisé des stimuli simples et suffisamment automatisés. Nous avons en effet sélectionné une condition de dénomination du Stroop, qui implique la reconnaissance des couleurs (jaune/rouge), alors que le test d’Attention visuelle porte sur la détection d’une figure familière (par ex. chat). Notre hypothèse se base toutefois sur un nombre plus restreint d’épreuves que dans l’étude de Miller et Vernon (ibid) et nos tâches ne sont pas informatisées, ce qui pourrait réduire la précision de nos mesures.

Concernant l’effectif de notre échantillon pour la Vdt, le nombre de sujets n’est pas tout à fait identique dans les différents groupes d’âge, car il manque un sujet dans le groupe

des enfants de 6 ans. Celui-ci montrait un état de fatigue considérable et n’avait pas pu réaliser l’ensemble des épreuves, raison pour laquelle nous avons décidé de le retirer de l’échantillon. De plus, étant donné que le Stroop fruits a été introduit dans la seconde version de la batterie, nous n’avons pas été en mesure de l’administrer à 20 sujets par groupe d’âge.

Ainsi, les données manquantes dans la condition de dénomination ont toutes été remplacées par une valeur estimée à partir de la moyenne générale de chaque groupe d’âge. Ceci peut également constituer une limite dans la précision de nos mesures.

Nos analyses vont également dans le sens des observations de Sevino (1998), qui constate une augmentation de la vitesse de traitement durant l’enfance. Son étude se base sur deux types de vitesse proches de celles que nous évaluons. Il distingue en effet une vitesse de nature visuo-verbale/orale à l’aide d’une condition de dénomination du Stroop similaire à la nôtre. Il sélectionne également un test mesurant une vitesse de type visuo-spatiale/motrice, que nous évaluons au moyen du Test d’attention visuelle. Ces deux catégories de vitesses que nous avons considérées ont l’avantage de faire appel à des connaissances basiques et de diminuer l’implication de facteurs d’apprentissages. Nous avons par ailleurs constaté que ces deux indices de Vdt présentaient des corrélations significatives et élevées (r= .50, p < .01), ce qui suggère que nos deux tâches sont suffisamment reliées pour pouvoir les inclure dans un score composite. Nous souhaitons également mettre en avant une observation intéressante en lien avec la vitesse de traitement. Nous constatons que parallèlement à l’augmentation de celle-ci, on obtient une diminution de la variabilité interindividuelle avec l’âge. Nous pourrions supposer que l’augmentation de la vitesse de traitement s’accompagne d’une diminution dans la variation des performances à l’intérieur d’une même catégorie d’âge, bien que ce résultat reste descriptif.

Nous supposions dans un deuxième temps que les performances en inhibition augmenteraient avec l’âge. Le résultat attendu était que les enfants obtiendraient un score d’interférence plus faible avec l’augmentation de l’âge. Rappelons que plus le score d’interférence est faible, plus il traduit un meilleur contrôle de l’inhibition. Nous nous attendions ainsi à ce que le score d’interférence au test Stroop fruits diminue avec l’âge durant la période préscolaire. Ce fait n’est pas confirmé par nos résultats. Nous constatons d’un point de vue descriptif que le score d’interférence semble augmenter avec l’âge, mais ces différences se révèlent toutefois non significatives. Nos résultats vont à l’encontre de ceux observés dans plusieurs études, qui indiquent une augmentation de la capacité à résister à

l’interférence durant le développement (Enns & Cameron, 1987 ; Tipper, Bourke, Anderson

& Brehaut, 1989 ; Howe & Pasnak, 1993, cités par Pennequin et al. 2004).

Tout d’abord, la version Stroop fruits de format papier-crayon que nous avons utilisée présente plusieurs intérêts. Nous souhaitons souligner que la totalité des sujets est parvenue à réaliser l’ensemble de la tâche, ce qui indique que le niveau de difficulté est relativement bien approprié à la catégorie d’âge que nous voulons tester. De même, la tâche dont la consigne est simple, semble suffisamment capter l’attention de l’enfant et engendre très peu de réactions d’ennui ou de fatigue. Les items qui sont regroupés sur une feuille au format A4 sont larges, bien visibles et s’enchaînent facilement. En tant que mesure d’interférence, le Stroop fruits a l’avantage d’évaluer certains aspects basiques de l’inhibition grâce à l’induction d’un conflit entre l’information perceptive visuelle et la réponse à produire. De plus, le test se divise en quatre parties et comprend deux premières conditions de base qui permettent de contrôler le degré d’automatisation des réponses de l’enfant. On évalue ainsi la capacité à générer plusieurs réponses automatiques tout en augmentant leur prégnance. Ceci n’est pas le cas d’autres versions simplifiées du Stroop, qui se basent uniquement sur des scores réalisés en condition interférente (par ex. le test « Jour-nuit » et « Neige-Herbe »). Dans le cas d’une version de Stroop fruits, les conditions contrôles sont prises en compte dans le calcul du score d’interférence (Pennequin et al., 2004). Ce test ressemble à la version originale du Stroop, dans la mesure où il comprend deux situations contrôles qui permettent de vérifier l’automatisation de chacune des réponses qui induiront un effet d’interférence (Pennequin et al., 2004). La comptabilisation des scores est également similaire à celle effectuée dans le Stroop classique, car elle s’effectue à partir d’une mesure de temps (nombre d’items traités en 45 secondes) et non pas sur le nombre de réponses correctes (Archibald & Kerns, 1999). Nous avons également réalisé que dans l’ensemble et contrairement à nos attentes, les erreurs réalisées au Stroop sont relativement faibles. Raison pour laquelle nous n’avons pas pris en compte cette variable dans nos analyses. Nous aurions toutefois pu distinguer les réponses non-corrigées de celles qui marquent une hésitation, mais cette démarche reste coûteuse lorsque les réponses sont données pas oral.

Avant de poursuivre, rappelons tout d’abord trois difficultés importantes que relève Pennequin et al. (2004) dans l’élaboration de versions modifiées du Stroop destinées aux enfants pré-lecteurs: la première est liée au fait qu’il n’est pas certain que les différentes versions destinées aux enfants soient structurellement identiques à la version originale du

Stroop. Deuxièmement, les liens entre le Stroop original et les versions pour enfants ne sont

Stroop. Deuxièmement, les liens entre le Stroop original et les versions pour enfants ne sont