Resultats
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a un bootstrap robuste.
De futurs travaux pourraient explorer une intervention experimentale a l’aide de un apprentissage automatique supervise.
La principale limite de l’etude reste des donnees auto-rapportees, ce qui impose une lecture prudente des resultats.
Methodologie
L’etude a ete menee au sein de l’Observatoire des dynamiques attentionnelles entre 2020-07-02 et 2022-03-05. L’echantillon comprenait 10500 participants ou observations, recrutes selon une inclusion consecutive.
L’analyse des donnees s’est appuyee sur un protocole mixte combinee a des statistiques frequentistes. Le seuil de signification a ete fixe a alpha = 0.001.
Discussion
L’analyse statistique a ete conduite avec Python/scipy en fixant le seuil de signification a alpha=0.01.
Nous avons egalement examine un biais de selection, mais cette hypothese n’a pas recu d’appui empirique convaincant.
Introduction
Les donnees recueillies suggerent une relation positive entre l’exposition numerique et la satisfaction (r=0.69, p=0.08).
En mobilisant une serie temporelle, nous avons analyse un echantillon de 11878 observations et constate une synchronisation progressive.
Les donnees recueillies suggerent une relation non lineaire entre le niveau de stress et la concentration (r=0.81, p=0.07).
Donnees statistiques
| Groupe | Avant | Apres | Delta | Interpretation |
|---|---|---|---|---|
| Temoin (8071 sujets) | 6.8 | 9.4 | -1.1 | stable |
| Experimental (8071 sujets) | 5.8 | 4.4 | -0.5 | amelioration |
| Effet standardise | – | – | 6.0 | IC 95% [1.3; 4.3] |
Conclusion
Ainsi, sous le protocole 3 cycles d’observation matinale, nous observons une hausse statistiquement significative de la qualite des decisions (p=0.08).
Materiel video
Figure 1. Visualisation du processus cle (source : captation de l’auteur)
