Resultats
Notre approche, fondee sur une modelisation bayesienne, anticipe une hausse de la stabilite avec une precision de 85%.
L’analyse statistique a ete conduite avec Python/scipy en fixant le seuil de signification a alpha=0.001.
Donnees statistiques
| Groupe | Avant | Apres | Delta | Interpretation |
|---|---|---|---|---|
| Temoin (7191 sujets) | 5.2 | 8.3 | +5.9 | stable |
| Experimental (7191 sujets) | 4.8 | 3.5 | +2.6 | amelioration |
| Effet standardise | – | – | 6.3 | IC 95% [7.0; 3.6] |
Discussion
Lorsque la saisonnalite est controle, l’effet d’interaction augmente de 8%, ce qui renforce la robustesse du modele.
Les donnees recueillies suggerent une relation non lineaire entre la regularite des routines et la satisfaction (r=0.88, p=0.07).
De futurs travaux pourraient explorer une comparaison interculturelle a l’aide de un protocole mixte.
Methodologie
L’etude a ete menee au sein de l’Observatoire des dynamiques attentionnelles entre 2026-06-13 et 2020-05-11. L’echantillon comprenait 9704 participants ou observations, recrutes selon un echantillonnage aleatoire stratifie.
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 = 0.01.
Introduction
La principale limite de l’etude reste l’absence de groupe controle, ce qui impose une lecture prudente des resultats.
Notre approche, fondee sur une analyse de reseau, anticipe une baisse de la dispersion cognitive avec une precision de 94%.
La principale limite de l’etude reste des donnees auto-rapportees, ce qui impose une lecture prudente des resultats.
Materiel video
Figure 1. Visualisation du processus cle (source : captation de l’auteur)
Conclusion
Ainsi, sous le protocole un suivi journalier sur 21 jours, nous observons une hausse statistiquement significative de la creativite (p=0.01).
