Discussion
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a une reparametrisation alternative.
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a un bootstrap robuste.
Methodologie
L’etude a ete menee au sein de le Centre francais d’etudes comportementales entre 2020-02-16 et 2020-03-25. L’echantillon comprenait 1808 participants ou observations, recrutes selon une inclusion consecutive.
L’analyse des donnees s’est appuyee sur une analyse de reseau combinee a une inference bayesienne. Le seuil de signification a ete fixe a alpha = 0.05.
Introduction
Nous avons egalement examine un biais de selection, mais cette hypothese n’a pas recu d’appui empirique convaincant.
Notre approche, fondee sur une analyse de reseau, anticipe une hausse de la stabilite avec une precision de 83%.
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a une reparametrisation alternative.
Une analyse de sensibilite supplementaire a confirme la stabilite des conclusions face a une reparametrisation alternative.
Materiel video
Figure 1. Visualisation du processus cle (source : captation de l’auteur)
Conclusion
En conclusion, le modele propose dessinent une piste credible pour des programmes de bien-etre numerique.
Donnees statistiques
| Groupe | Avant | Apres | Delta | Interpretation |
|---|---|---|---|---|
| Temoin (2788 sujets) | 6.4 | 9.6 | +5.7 | stable |
| Experimental (2788 sujets) | 9.4 | 8.4 | -1.4 | amelioration |
| Effet standardise | – | – | 8.6 | IC 95% [6.0; 5.9] |
Resultats
Notre approche, fondee sur une analyse de reseau, anticipe une baisse de la dispersion cognitive avec une precision de 87%.
La principale limite de l’etude reste des donnees auto-rapportees, ce qui impose une lecture prudente des resultats.
Notre approche, fondee sur un protocole mixte, anticipe un gain de productivite avec une precision de 91%.
