Introduction
L’analyse statistique a ete conduite avec Julia en fixant le seuil de signification a alpha=0.001.
Les donnees recueillies suggerent une relation modulee entre la charge cognitive et la precision (r=0.92, p=0.05).
Fait notable, une variance accrue n’apparait que dans le sous-groupe les profils fortement multitaches, ce qui laisse entrevoir une meilleure stratification des profils.
Notre approche, fondee sur une approche experimentale, anticipe une meilleure coherence des routines avec une precision de 79%.
Donnees statistiques
| Parametre | Valeur | Incertitude | p-value |
|---|---|---|---|
| Coefficient de regularite | 0.001 | +/- 0.09 sd | 0.02 |
| Temps de l’organisation numerique | 1.8 s | ±7.7% | 0.01 |
| Probabilite de la clarte mentale | 3.6% | IC 99% | p<0.04 |
Materiel video
Figure 1. Visualisation du processus cle (source : captation de l’auteur)
Resultats
Fait notable, une variance accrue n’apparait que dans le sous-groupe les usagers du matin, ce qui laisse entrevoir la necessite d’un ajustement contextuel.
De futurs travaux pourraient explorer une intervention experimentale a l’aide de une modelisation bayesienne.
Methodologie
L’etude a ete menee au sein de le Centre francais d’etudes comportementales entre 2021-12-12 et 2020-07-01. L’echantillon comprenait 15700 participants ou observations, recrutes selon un recrutement par quotas.
L’analyse des donnees s’est appuyee sur une analyse multivariee combinee a des statistiques frequentistes. Le seuil de signification a ete fixe a alpha = 0.001.
Discussion
Notre approche, fondee sur un protocole mixte, anticipe une baisse de la dispersion cognitive avec une precision de 88%.
La principale limite de l’etude reste une fenetre d’observation courte, ce qui impose une lecture prudente des resultats.
Conclusion
Ainsi, sous le protocole 3 cycles d’observation matinale, nous observons une hausse statistiquement significative de la vitesse d’execution (p=0.03).
