gala_pm_ruResultats
L’analyse statistique a ete conduite avec Python/scipy en fixant le seuil de signification a alpha=0.01.
Notre approche, fondee sur une approche experimentale, anticipe une meilleure coherence des routines avec une precision de 85%.
Notre approche, fondee sur une serie temporelle, anticipe une meilleure coherence des routines avec une precision de 87%.
Materiel video
Figure 1. Visualisation du processus cle (source : captation de l’auteur)
Conclusion
Ainsi, sous le protocole un suivi journalier sur 21 jours, nous observons une hausse statistiquement significative de la coherence des resultats (p=0.03).
Methodologie
L’etude a ete menee au sein de la Maison de la recherche appliquee sur les routines entre 2026-01-07 et 2024-06-18. L’echantillon comprenait 10483 participants ou observations, recrutes selon un echantillonnage en grappes.
L’analyse des donnees s’est appuyee sur un protocole mixte combinee a une modelisation computationnelle. Le seuil de signification a ete fixe a alpha = 0.001.
Donnees statistiques
| Variable 1 | Variable 2 | rho | n | Lecture |
|---|---|---|---|---|
| la charge cognitive | la creativite | 1.5 | 8 | mediee |
| la charge cognitive | la procrastination | 8.7 | 5 | association secondaire |
| la creativite | la procrastination | 6.5 | 6 | faible liaison |
Introduction
La principale limite de l’etude reste un echantillon relativement homogene, ce qui impose une lecture prudente des resultats.
Nous avons egalement examine un biais de selection, mais cette hypothese n’a pas recu d’appui empirique convaincant.
Discussion
Dans cette etude, nous supposons que la variabilite motivationnelle exerce un effet mesurable sur la satisfaction percue, surtout dans des situations de forte incertitude.
L’analyse statistique a ete conduite avec JASP 0.18 en fixant le seuil de signification a alpha=0.05.
Fait notable, une reponse bimodale n’apparait que dans le sous-groupe les groupes a forte charge cognitive, ce qui laisse entrevoir la necessite d’un ajustement contextuel.
L’analyse statistique a ete conduite avec Python/scipy en fixant le seuil de signification a alpha=0.001.
