Cours de psychologie

Méthodologie de la psychologie du développement

Méthodologie de la Psychologie du Développement

 

 

I. La méthode des tests.

 

 

1. Définition et rappel :

 

Test : permet de mesurer certaines aptitudes, certains aspects de la personne, à des fins diagnostiques ou pronostiques. Ils vont permettre de discriminer les individus, de les ordonner les uns par rapport aux autres en fonction des dimensions psychologiques que se propose de mesurer le test. Cette discrimination des individus les uns par rapport aux autres correspond à la psychologie différentielle.

« Un test correspond à une preuve strictement définie dans ses conditions d’application et dans son mode de notation et qui permet de situer le sujet par rapport à une population elle-même bien définie biologiquement et socialement » Zazzo (1969), Manuel pour l’examen psychologique de l’enfant.

 

L’objectif de la psychologie différentielle c’est étudier, connaitre et comprendre les différences individuelles et interindividuelles. Un des moyens de décrire ces différences est d’utiliser des tests.

L’intérêt de la psychologie différentielle est triple : il s’agit de comprendre le fonctionnement :

- Mécanismes généraux : fonctionnement de la mémoire, du langage, de la lecture, à travers l’analyse des différences interindividuelles.

-  Comprendre le fonctionnement normal de telle ou telle faculté mentale.

- A partir du moment où on est au courant des différences, on va essayer de trouver des remédiassions lorsque ces différences sont le témoin de retards d’apprentissage et de développement.

Le problème essentiel de la psychologie différentielle est de pouvoir comparer les performances des individus, de comparer leurs résultats, de pouvoir situer un individu particulier par rapport à un groupe de référence.

 

Test :

- Besoin d'une tâche, d'une situation qui nécessite une réponse du sujet.

- Cadre théorique.

- Population définie → groupe de référence de l'individu.

- Standardisation des situations.

+ Mais Attention, il faut maîtriser suffisamment la standardisation pour faire attention à ce qui se passe d'humain pendant le test !

+ Standardisation dans la passation et dans la notation, encadrée par celui qui crée le test. Il ne faut pas modifier les résultats qu'on aurait du avoir !

. Ex : évaluation du Rorschard : ultra standardisé !

- Classer les individus testés faire un diagnostic et un pronostic

Décrire de façon objective des comportements + cadre théorique du test → diagnostic (ex : le résultat X est à deux écarts type de la moyenne).

Prédiction à partir du test → pronostic (ex : enfant a des difficultés dans le domaine X).

La méthode des tests se différencie des autres méthodes de par sa standardisation (tout comme l'expérimentation) et de par la comparaison des résultats et des prévisions/diagnostics.

 

Points importants pour faire un test :

- Il faut une tache, une épreuve ou une situation à laquelle les sujets vont devoir répondre.

- Toutes les conditions de passation de la tache sont définies à l’avance : consigne, situation, etc.

 

Comparaison des résultats et prévision/diagnostique :

- A partir d’un test on peut décrire de manière objective ce qui est mesuré et observé :

+ On pourra donc poser un diagnostique (prévision des perturbations mises en évidences par le test).

+ On pourra faire des prédictions.

- Les résultats obtenus à la fin du test vont permettre de classer l’individu testé.

 

2. Qualités :

 

Tout test présente trois qualités essentielles :

- La fidélité : les réponses doivent être stables dans le temps.

- La validité : mettre en relation une dimension psychologique et le résultat au test, il faut être sûr que le test mesure bien ce qu’il est sensé mesurer.

- Sensibilité : il faut que le test soit calibré, précis, afin d’éviter l’effet plafond et l’effet plancher. La sensibilité est nécessaire pour pouvoir discriminer les scores entre les individus et nécessite de très nombreux pré-tests.

 

3. Outils :

 

Tout test utilise trois outils essentiels :

- Décrire : de manière très objective.

- Prédire : hypothèse que le comportement sera identique dans toutes les tâches analogues à celle du test.

- Expliquer : tout test est supporté par un cadre théorique. En fonction du cadre théorique, on peut expliquer pourquoi tel ou tel enfant a des difficultés dans un domaine X.

 

Ex : Test de QI pour les enfants : le WISC.

- Hypothèse : un enfant qui a de bons résultats dans les tâches verbales aura de bonnes notes dans l'élémentaire.

+ Ce test est composé d'une épreuve d'information (mesure du lexique), d'une épreuve de similitudes (mesure de la logique), d'une épreuve d'arithmétique et d'une épreuve de compréhension.

+ Les premières questions sont très simples, et la difficulté va en augmentant. Quand l'enfant n'arrive plus à réponse, au bout de 3 ou 5 échecs consécutifs, on arrête le test.

- Le WISC 3 (maintenant on utilise le 4 dans les écoles) évalue le QI verbal et le QI performance.

- QI performance : une personne peut avoir d'autres compétences qui n'engagent pas le langage (ranger, compléter des images... ex : dessin d'une main sur laquelle l'enfant devra signaler l'absence d'un ongle).

 

L’échantillonnage se fait sur une population de référence composée de plusieurs individus qui partagent ou qui ont en commun un certain nombre de caractéristiques : âge, milieu social, niveau scolaire, etc. La population peut être tout ce qu'on veut qu'elle soit, plus ou moins large...

Il faut qu’un échantillon soit représentatif de la population dont il est issu.

Difficulté : trouver un échantillon bien représentatif.

Ex : une seule école ne peut pas représenter tous les enfants de toutes les écoles de France.

L'échantillonnage est très compliqué à faire, donc souvent biaisé !

Problème de nombreuses personnes qui refusent de passer les tests, et qui pourraient être représentatives de la population parente.

 

 

II. Traitement des données : rappel.

 

 

Statistiques descriptives : on résume les données par des tableaux, des graphiques, des indices, etc.

 

Indice de tendance centrale : Il s’agit d’une donnée unique qui résume une distribution : cela permet de faciliter les comparaisons. Il y a plusieurs indices de tendance centrale :

- Le mode : modalité la plus fréquente, utilisé dans les échelles nominales. Il représente le score obtenu par le plus grand nombre de participants. C’est le point le plus élevé de la distribution.

- La médiane : modalité qui partage les observations classées en deux effectifs égaux = N/2 + ½.

- La moyenne arithmétique : modalité commune à toutes les unités si à total équivalent toute les unités avaient été classées dans la même modalité : m = Σx/N (n multiplié par x pour chaque colonne, le total est divisé par tous les n additionnés).

+ Si plusieurs unités pour une même modalité [Σ(x1n1)]/N = Σ(modalité*effectif) / nombre d’observation = 1/n * Σ(xini).

- Moyenne pondérée : par l’effectif de chaque groupe = [(n1*m1) + (n2*m2)] /N = (le n du 1er groupe multiplié par la moyenne du 1er groupe, à cela on ajoute la somme du n du 2ème groupe qui est multiplié par la moyenne du 2ème groupe, et le tout on le divise par la somme des n).

 

Indice de dispersion : permet de se représenter les écarts existant entre des observations différentes.

- Cas de la variance et écart-type : il s’agit d’une distribution autour de la moyenne. Indices répartis autour des tendances centrales.

- Variance = s² = [Σ(x-m)²]/N-1 peut être un problème car = 0. On parle de dispersion moyenne.

= σ² = ∑x²/N – m² = (tous les x² un par un puis additionnés, résultat divisé par tous les n, et le tout soustrait avec la moyenne au carré).

- Ecart-type =  même échelle que la moyenne σ = √S² = (racine carrée de la variance).

 

 

III. Loi normale.

 

 

1. Caractéristiques :

 

 

Caractéristiques de la loi normale :

- Ca traduit une probabilité d’apparition des effectifs en fonction des différentes modalités.

- Définie par : la moyenne (qui correspond toujours à l’axe de symétrie) et l’écart-type (qui correspond à la dispersion autour de l’axe et il va avoir une influence sur la forme générale de la dispersion).

Table de la loi normale : permet de situer un individu dans une population.

Par exemple : X% au dessus de l'individu ; Y% au dessous.

 

Si deux distributions gaussiennes diffèrent par les valeurs des variables, et donc leurs paramètres moyens et écart type, les deux distributions sont toujours identiques par la répartition relative des proportions sur le continuum des variations :

- 68% observations comprises entre la moyenne ± 1 écart type (schéma 1).

- 95% des observations comprises entre la moyenne ± 2 écart type (schéma 2).

 

Ex : calcule de la moyenne, de la variance, de l'écart type.

Distribution normale : 68% des observations entre la moyenne + ou – 1 écart type.

Soit x observations dans cette distribution : (68*30)/100 = 20,4 observations.

Sur nos 30 observations, 20,4 se trouvent dans les 68% du centre, c'était à dire à + ou – 1 écart type de la moyenne.

 

Si la distribution est normale, la moyenne + ou – 1 écart type = 68% des observations, soit 20,4 observations.

Moyenne + ou – 1 écart type = 35 + ou – 1,88 (écart type) → 33,12 à 36,88.

Nombre d'observations comprises entre 34 et 37 = 21 (cf tableau des valeurs sur les diapos), soit 70%.

→ Distribution symétrique qui suit les caractéristiques d'une loi normale.

 

2. Transformation d’une distribution normale en loi centrée réduite.

 

La moyenne et l'écart type varient mais la répartition des observations est toujours identique.

Ex : on demande à 3 enfants de lancer 100 cailloux aussi loin que possible. Les trois distributions (enfants A, B et C) des lancers des enfants ont des paramètres différents mais sont toutes les trois gaussiennes :

- mA = 20 m ; sA = 1m

- mB = 20 m ; sB = 2 m

- mC = 30 m ; sC = 1m

On obtient 3 courbes de distribution normale, plus ou moins décalée à cause de la moyenne, plus ou moins plates en fonction de l'écart type.

 

Dans toutes, on obtient une observation gaussienne et donc dans ces 3 distributions on a :

- 38% des observations qui s'écartent au plus de ½ écart type de la moyenne

- 68% des observations qui s'écartent au plus d'1 écart type de la moyenne

- 95% des observations qui s'écartent au plus de 2 écarts types de la moyenne

Questions :

a) Dans la distribution A, combien de mesures sont comprises entre 19 et 21 mètres ?   → 68%.

b) Dans la distribution B.  → 38%.

c) Dans la distinction C, combien de mesures sont inférieures à 28m et supérieures à 32 mètres ?  → 5%

 

Mais problème : si les valeurs ne tombent pas juste (pas comme ici) → utilisation de la table de la loi normale centrée réduite.

Transformer chaque valeur x de la distribution initiale en valeur z par la formule suivante : z = (x-m)/s

On obtient une nouvelle distribution : une distribution de z qui a pour moyenne (µ) 0 et pour écart-type (s) 1.

L’expression de la distance x - µ en unités standard de déviation Z (note réduite) exprime la distance d’une observation par rapport à la moyenne en nombre d’écarts types.

Ex: si µ = 20 et s = 2 pour un x = 22 on a un z = (22-20)/2 = 1 donc cette unité 22 s’écarte de la moyenne d’un écart-type.

 

Cette loi normale centrée réduite sert à :

- Homogénéiser les résultats obtenus :

+ On transformer les notes en z, puis on reprend la formule du début (pour la transformation en z) qu'on transforme : et qu'on applique au z obtenu précédemment.

+ On obtient alors une autre note, cette fois standardisée.

+ Utilisé surtout +++ lors de la notation des copies du bac.

+ Attention !!! Ca ne dénature pas la note d'origine !!

- Trouver très rapidement, en fonction d'une valeur z, quelle est la fréquence d'une observation.

+ Il faut une distribution normale, que l'on transforme en valeurs z. On se reporte alors au tableau de la loi normale réduite.

 

Tableau de la loi normale réduite bilatérale : elle indique un pourcentage présent aux deux extrémités. On obtient alors ce qui est inférieur à -z, et ce qui est supérieur à z.

Attention !!! Différent de l'unilatéral vu en statistique !!!

Ex : avec la bilatérale, on a z = 0,2  → on trouve 0,841 dans la table → 0,42 à G, 0,42 à D.

16% des observations se situent entre -0,2 et +0,2.

 

 

IV. Etalonnages à effectifs égaux.

 

 

1. Introduction :

 

C’est l’opération qui permet de connaitre la distribution des résultats de plusieurs échantillons d’individus.

L’étalonnage est une échelle de référence pour comparer un score à ceux de la population ou d’un échantillon représentatif.

C'est donc une échelle de références.

 

Lorsqu'un individu a un score à un test, ça n'a aucun sens de dire qu'il a eu « 15 ». Ca n'a de valeur que lorsqu'on le compare aux scores après étalonnage.

 

Il y a deux étapes :

- Définir la population et l’échantillon.

- Analyser et traiter des données après passation du test pour ensuite situer un individu par rapport à cet étalonnage.

Il y a deux catégories d’étalonnage :

- A effectifs égaux : avec des classes comprenant le même nombre d’individus. Il repose uniquement sur le nombre total d’individus.

- A intervalles égaux : chaque classe comprend le même intervalle de résultats.

 

Les étalonnages aux effectifs égaux sont les plus simples. Il suffit de fractionner des données.

On obtient alors des quantiles (quartiles, déciles, centiles...).

Dans les premières classes se trouvent les plus faibles, dans les dernières classes les plus forts, mais la majeure partie des cas.

Pour cela, il faut faire un tableau d'effectifs pour ordonner la distribution.

Le nombre de classes dépend du nombre d'observations et de la sensibilité du test.

 

2. Méthode :

 

Comment le réaliser cet étalonnage ?

On doit constituer des classes pour pouvoir situer le sujet dans une classe et dans sa distribution.

 

Ex : on a m=5151/457=11,27.

Si je veux effectuer un décilage en 10 classes sachant que N=457 alors 457/10=45,7 que l’on va cumuler pour pouvoir les observer. On va donc chercher le 45,7ème sujet qui se situe dans l’effectif cumulé 66. En fonction du découpage on aura donc forcément des classes un peu disproportionnées.

On fait alors un tableau récapitulatif :

 

 

Vu qu’on a des déciles ça veut dire que l’on découpe la population en tranches de 10%. Donc un individu du 8ème décile a 80% des individus < à lui.

Un quintile est le rang qu’occuperait une donnée d’une distribution présentée en ordre croissant si on réduisait à 5 données. Les données de mêmes valeurs doivent se retrouver dans le même rang. Les données les plus faibles se retrouvent dans le rang 1.

 

 

3. L’étalonnage normalisé :

 

On a des classes contenant le même nombre de valeurs théoriques sauf classes extrêmes et le nombre de classes est impair. On se réfère à la loi normale, il consiste à construire des classes d’intervalles égaux, exprimées en fraction d’écart type.

On ne va plus avoir dans les classes les même % d’individus, mais on va avoir des classes de mêmes intervalles, exprimés en fraction d’écart-type. Pour chacun de ces intervalles, on va rechercher des proportions d’observation qui correspondent aux proportions de la loi normale. Cette recherche de proportion consiste à définir des percentiles pour trouver la position relative des observations. Lorsque l’on a une distribution qui suit les caractéristiques d’une loi normale, on va pouvoir transformer ces données en z, auxquelles on va rechercher des proportions d’observations qui correspondent. On en aura des théoriques, selon la table de la loi normale, que l’on va rapprocher des observations.

Percentile = centile.

 

Soit une distribution telle que m=100 s=15 et x=115 donc z=+1 écart type de la moyenne. Pour savoir combien il y en a au dessus ou en dessous de lui, se référer à la loi normale. Quel est le rang percentile de cette observation?

Observations entre + et – 1 écart type donc 68,2%.

On a alors m < p(z) <1=68,2 et après on fait les centiles.

Et après :

- Déterminer le nombre de classes.

- Recherche les limites de classe i=intervalle/(n-1) (ou n=nb de classes).

- Rechercher dans la table les fréquences théoriques cumulées et les effectifs théoriques cumulés.

 

Ex : on décide de constituer 11 classes sur 4 écart types de -2 à +2, donc on a i=4/(n-1)= 4/(11-1)= 0,4 on a donc un intervalle de 0,4.

Comment faire pour constituer les 11 classes ?

Distribution normale → se référer aux caractéristiques de la loi normale.

Classes d’intervalles égaux en fonction d’écart-types.

Classes contenant le même nombre de valeurs théoriques sauf classes extrêmes.

Nombre de classe impair.

Pour chaque intervalle on va recherche des proportions d’observation qui correspondent aux proportions d’observation qui correspondent à la loi normale.

Cette recherche de proportions consiste à définir des percentiles pour trouver la position relative des observations.

Lorsqu’on a une distribution qui suit les caractéristiques d’une loi normale, on va pouvoir transformer ces données en z et à chacune de ces valeurs z on va rechercher des proportions d’observations qui correspondent.

 

Ex : soit une distribution telle que m = 100 et s = 15.

Soit x = 115 donc z = +1.

Quel est le rang percentile de cette observation ?

Observations entre +1 et -1 s => 68,2%.

m < p(z) < 1 = 68,2 /2 = 34,1%.

Comme 50% des observations < m => 50+34,1% = 84,1%.

Soit une distribution telle que m = 100 et s = 15.

Soit x = 130 donc z = +2.

Quel est le rang percentile de cette observation ?

Observations entre +1 et +2 :

- p(z) >1 = 31,73/2 = 15,87 et p(z) >2 = 4,55/2 = 2,28

- Donc 1<p(z) <2 = 15,87 – 2,28 = 13,59%

Comme 50% des observations < m => 50+34,1+13,59 = 97,7%

Rang percentile pour moyenne + 3 s ?

Observations entre +2 et +3 :

p(z) > 2 = 2,28 et p(z) > 3 = 0,27/2 = 0,135 donc 2,28 – 0,135 = 2,15%

Comme 50% des observations < m => 50+34,1+13,63+2,15 = 99,88%

Étapes :

Déterminer le nombre de classes

Rechercher les limites de classes : i = intervalle / (n-1) (où n = nombre de classes)

Rechercher dans la table les fréquences théoriques cumulées et les effectifs théoriques cumulés

11 classes sur 4 écart-type

i = 4 / (n-1) = 4 / (11-1) = 4 / 10 = 0,4.

 

 

V. TD 1 : rappel.

 

 

Propriété des tests :

- Standardisation : consignes et cotation.

- Etalonnage sur une population de référence / comparaison à cet échantillon.

- Fidélité de la mesure : trouver le même résultat  (corrélation).

 

Etalonnage : échelle de référence sur un échantillon représentatif de la population.

- Note brute : score obtenu par un sujet à un test.

- Note standard : transformation du score brut en score standardisé selon des tables d’étalonnages par niveau d’âge par exemple.

Avec un score brut, aucune interprétation possible : NB = 15 ?

On ne peut interpréter qu’un score standard en fonction d’une moyenne et d’un écart type : NS = 15 (moyenne 10 +/- 3).

 

La Courbe de Gauss : répartition des fréquences où la grande majorité des sujets obtient des scores proches de la moyenne, ce qui donne une courbe en cloche

 

Ecart-type : c’est la déviation standard. Cela mesure la dispersion d'une série de valeurs autour de leur moyenne.

 

Dans chaque test, on connaît dans les données statistiques :

- La moyenne de la population (selon l’âge, le niveau socioculturel, la classe, le sexe…).

- L’écart type.

Ex : les échelles d’intelligences de Wechsler :

- WPPSI-III : 2 ans et demi / 7 ans.

- WISC IV : 6 ans / 16 ans.

- WAIS-III : supérieur à 16 ans : adulte.

 

Loi normale pour les tests de QI :

- Les scores de chaque subtest s’étalonnent de 1 à 19 :

+ Avec une moyenne de 10.

+ Et un écart type de 3.

+ On dit moyenne 10 +/- 3.

→ L’écart type : équivaut à 3 points de différence par rapport  la moyenne.

- Les indices généraux du test avec une moyenne de 100.

+ Et un écart type de 15.

+ On dit moyenne 100 +/- 15.

→ L’écart type : équivaut à 15 points de différence par rapport à la moyenne.

→ Cela signifie que les 2/3 environ de la population d'une classe d'âge ont un QI compris entre 85 et 115.

 

 

Interprétation des indices :

- 130 et plus : très supérieur (2,2%).

- 120-129 : supérieur (6,7%).

- 110-119 : moyen-fort (16,2%).

- 90-109 : moyen (50%).

- 80-89 : moyen faible (16,2%).

- 70-79 : limite (6,7%).

- 69 et moins : très faible (2,2%).

 

Quand utilise-t-on ces tests ?

- Pour les enfants ayant des troubles des apprentissages.

- Pour comprendre le fonctionnement global de l’enfant = apprécier ses capacités par rapport à celles attendues pour son âge = apprécier ses points forts et ses faiblesses.

 

Évaluation des fonctions intellectuelles : le WISC-IV :

- Ce n’est pas un simple test de QI :

+ 4 indices : Verbal / Perceptif / Mémoire / Vitesse.

+ Nous permet de préciser les points forts / points faibles.

- De 6 ans à 16 ans 11 mois

- Permet d’obtenir :

+ Notes brutes (lors de la passation).

+ Notes standard dans chaque échelle.

+ Notes composites spécifiques : 4 indices.

+ Note composite globale : QIT.

 

 

Interprétation des indices :

- Indice de Compréhension Verbale : évalue les aptitudes verbales en faisant appel au raisonnement, à la compréhension et à la conceptualisation.

+ Similitudes : raisonnement abstrait

+ Vocabulaire : définition de concepts

+ Compréhension : compréhension de situations

+ Information : questionnaire de connaissances générales

+ Raisonnement verbal : Manipulation des concepts verbaux

- Indice de Raisonnement Perceptif : évalue le raisonnement dans des tâches présentées visuellement faisant appel à la manipulation, l’abstraction, des règles logiques.

+ Cubes : construction

+ Identification de concepts : raisonnement abstrait

+ Matrices : raisonnement logique

+ Complément d’images : attention visuelle

- Indice de Mémoire de travail : capacité à manipuler et maintenir en mémoire des informations.

+ Mémoire des chiffres : Empan direct  / indirect

+ Séquences lettres chiffres : traitement et classement des données

+ Arithmétique : raison logique

- Indice de Vitesse de Traitement : concilier rapidité et précision graphique.

+ Codes : copie de symboles

+ Symboles : discrimination visuelle

 

 

 

VI. TD 2.

 

 

Louis :

                - Manque de motivation scolaire.

                - Dévalorisation, mais sur le plan développemental pas de soucis.

                - Famille stimulante.

                - Sœur avec profil d’Hugo.

→ Score dans moyenne attendue donc enfant ayant des capacités moyenne pour son âge. Aucun trouble cognitif.  Il y a différents profils référentiels : sœur au-dessus de norme et non lui en dessous, donc H bien.

 

Maxime :

                - Dyscalculie.

                - Difficultés scolaires et troubles d’apprentissage.

                - Consultation bilan avant consultation avec neuropédiatre en vue d’un aménagement scolaire.

→ Capacités verbales faibles pour son âge. IRP faible en Id de concept et matrices alors que très bon en cubes. INT trouble raisonnement math car note faible en arithmétique. Diagnostique : trouble du raisonnement global et non seulement logico-mathématique, même si score total dans moyenne.

 

 

 

Test figure de REY :

                - Il faut reproduire à l’identique la figure présentée à l’écran.

                - Reproduire la figure de mémoire (ainsi voir ce qui a été oublié).

Figure cotée sur 36 points :

                - 6 types différents d’organisation :

                               + Type VI : réduction de figure à schème familier (4-5ans).

                               + Type V.

                               + Type IV.

                               + Type III.

                               + Type II : détails englobés dans armature.

                               + Type I.

                - Cotation (2points s’il y a tout, sinon 1) :

                               + Rectangle : 2points.

                               + Diagonales : 2points.

                               + Barre à gauche : 2points.

                               + Triangle en haut : 2points.

                               + Triangle à droite : 2 points.

                               + Losange : 2points.

                               + Trait vertical dans triangle droit : 2points.

                               + Trait horizontal dans triangle droit : 0point.

                               + Carré + diagonale : 2 points.

                               + Croix en bas avec trait : 2points.

                               + Rectangle diagonal : 2points.

                               + Trait au-dessus du rectangle : 2points.

                               + 4 traits : 2points.

                               + Trait vertical : 2points.

                               + Tête : 2points.

                               + 5 traits diagonaux : 2points.

                               + Trait vertical dans rectangle : 2points.

                               + Trait horizontal dans rectangle : 2points.

                               → Total = 34. Moyenne = 22. S = 4.9.

 

 

Teach :

Pourcentage cumulé.

Ex : si note de 14 → 21% d’enfants ont scores inférieur ou égal à son score.

 

Le Grober Burschke :

Test pour bilan démence et autres troubles/traumas.

- 16 mots à chacun appartenant à 1 catégorie : on demande catégorie et lui donne mot.

- On fait une tâche de RIN.

                   + R1 : libre + indicé (on aide récupération) = 16mots.

                   + R2 + R3 = pareil.

 

RD (récupération différée) : libre + indice.

Cas de Thomas :

                - R1 : libre 7 – indice 15 (9).

                - R2 : libre 9 – indice 16 (7).

                - R3 : libre 12 – indice 16 (4).

                - RD : libre 12 – indice 16 (4).

→ zr1L = (7-11,3)/1,9 = -2,2 → score déviant en R1 vers -.

→ zr2L = -3 ; zr3L = -1,7 et zrdL = -1,9.

On constate donc un trouble de la récupération spontanée car rappels indicés tous bon cependant en livre z déviant -.



29/05/2013
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