effet du nombre des graphèmes en Anglais - Aix Marseille Université

Les mots polysyllabiques 171stimuli de l'expérience. 10 stimuli supplémentaires sont par ailleurs utilisés lors de la phased'entraînement.Tableau 9.2 : Description statistique des 8 groupes expérimentaux de l'expérience 8. HF = haute fréquence. BF= basse fréquence. F = fréquence. BiF = fréquence des bigrammes. VO = nombre de voisins orthographiques.VHF = nombre de voisins de plus haute fréquence.Nombre de Lettres3 4 5 6HF BF HF BF HF BF HF BFF 587 3.26 572 3.46 711 3.86 639 3.06BiF 8157 7771 8639 8811 9537 8957 10603 8884N 3.67 3 3.27 2.93 2.73 2.4 2.33 2.53HFN 0.93 2.2 0.8 2.2 0 1.67 0 1.47RésultatsUn item (ZAHM) avec un pourcentage d'erreurs de 43.5% est exclu de nos analyses. Laprocédure d'exclusion des réponses trop tardives ("outliers") est identique à celle utilisée dansles autres expériences. Des analyses de variance sont réalisées en prenant les sujets et lesitems comme facteurs aléatoires, et la fréquence d'occurrence croisée avec le nombre de lettrescomme facteurs intra-sujet.La Figure 9.2 présente les résultats obtenus dans cette expérience avec le facteur "nombrede lettres". Nous observons tout d'abord pour les temps de réponse, un effet graduel du nombrede lettres, les mots composés de peu de lettres (3-4) étant identifiés plus rapidement queles mots composés d'un plus grand nombre de lettres (5-6) (F1(3,21) = 4.39, p < .05 ;F2(3,111) = 4.03, p < .01). En ajustant ces quatres valeurs à une droite de régression linéaire,on obtient un coefficient de corrélation de .96 (p < .05) et une pente de 13.7 ms par lettre (encomparaison, Weekes (1997) obtient une pente de 11.3 ms par lettre). Nous observons égalementun net effet de fréquence (F1(1,21) = 21.27, p < .001 ; F2(1,111) = 12.08, p