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Figure 14.3 – Relation de la qualité et de la rapidité des mouvements avec l’âge.
la rapidité et la qualité des mouvements s’améliorant naturellement avec l’âge.
La figure 14.3 nous confirme que la corrélation entre l’âge et le temps est de
−0.75 (les adolescents étant plus rapides que les enfants), et celle entre l’âge
et le score de faux mouvements est de −0.42 (les mouvements des adolescents
étant de meilleure qualité que ceux des enfants).
Si on considère une équation de régression simple avec le temps X 1 comme
prédicteur et le score de faux mouvements Y comme variable réponse, on obtient :
y
∗ = −1.38 + 3.319x 1 .
On estime ainsi une augmentation moyenne du score de faux mouvements de
3.32 points pour une augmentation de 1 log seconde qui est significative (p <
0.0001). En introduisant l’âge X 2 dans l’équation, on obtient cependant :
y
∗ = 6.48 + 0.631x 1 − 0.272x 2 .
Pour un âge fixé, l’augmentation moyenne estimée du score de faux mouvements n’est plus que de 0.63 point pour une augmentation de 1 log seconde, ce
qui représente cinq fois moins que dans la première équation, et ce qui n’est plus
significatif (p = 0.58). Une fois ajustée pour l’âge, on ne peut donc pas exclure
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Figure 14.3 – Relation de la qualité et de la rapidité des mouvements avec l’âge.
la rapidité et la qualité des mouvements s’améliorant naturellement avec l’âge.
La figure 14.3 nous confirme que la corrélation entre l’âge et le temps est de
−0.75 (les adolescents étant plus rapides que les enfants), et celle entre l’âge
et le score de faux mouvements est de −0.42 (les mouvements des adolescents
étant de meilleure qualité que ceux des enfants).
Si on considère une équation de régression simple avec le temps X 1 comme
prédicteur et le score de faux mouvements Y comme variable réponse, on obtient :
y
∗ = −1.38 + 3.319x 1 .
On estime ainsi une augmentation moyenne du score de faux mouvements de
3.32 points pour une augmentation de 1 log seconde qui est significative (p <
0.0001). En introduisant l’âge X 2 dans l’équation, on obtient cependant :
y
∗ = 6.48 + 0.631x 1 − 0.272x 2 .
Pour un âge fixé, l’augmentation moyenne estimée du score de faux mouvements n’est plus que de 0.63 point pour une augmentation de 1 log seconde, ce
qui représente cinq fois moins que dans la première équation, et ce qui n’est plus
significatif (p = 0.58). Une fois ajustée pour l’âge, on ne peut donc pas exclure