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Chapitre 4 – Présentation des résultats de la recherche
1.1.3 Le rôle médiateur de l’agrément vis-à-vis de la musique dans le lien
timbre – réponses de l’individu
Pour démontrer la présence et l’influence de l’agrément en tant que médiateur, nous rappelons
qu’il est nécessaire que les trois conditions suivantes soient réunies (MacKinnon et al., 2007) :
1. Il existe un lien significatif entre la variable dépendante et la variable indépendante.
2. Il existe un lien significatif entre le médiateur et la variable indépendante (H5.2).
3. Il existe une régression linéaire qui lie la variable dépendante à la variable
indépendante et au médiateur. Dans ce troisième cas, l’effet de la variable
indépendante doit être moins fort que dans l’équation de la condition n°2.
Les résultats de la section 1.1.2 nous permettent d’explorer l’existence de l’agrément en tant
que médiateur dans le seul cadre de la relation timbre – cohérence globale du dessin
projectif (H2). Cependant, l’absence de lien significatif entre l’agrément et le timbre mise en
évidence par une ANOVA (F=1,174 et p=0,313) invalide la condition n°2.
Par conséquent H5 n’est pas validée : l’agrément vis-à-vis de la musique n’est pas une
variable médiatrice du lien timbre – cohérence globale du dessin projectif.
Ce résultat peut surprendre tant il semblait intuitif que le changement de timbre allait modifier
la représentation de la musique par l’individu, et donc l’évaluation d’agrément qu’il pouvait
en faire.
1.1.4 Les effets modérateurs du degré d’expertise musicale, de deux traits de
personnalité et du sexe sur le lien timbre – réponses de l’individu
En étudiant la corrélation des différentes variables modératrices sexe, degré d’expertise, et
traits de personnalité (voir annexe 4 pour les tableaux statistiques), nous nous sommes rendu
compte qu’il n’existait qu’une corrélation faible mais significative entre le fait d’être
mélomane et le fait d’être musicien (r=0,266 à p=0,005). Les variables modératrices ne sont
pas corrélées et lorsqu’elles le sont faiblement, leur lien semble assez naturel. Il ne peut y
avoir de biais d’analyse provenant de ces corrélations (un modérateur qui en cacherait un
autre).
Pour tester le rôle modérateur de nos variables, nous avons re-codé lorsque nécessaire notre
modérateur en deux classes puis utilisé des analyses de variance. Ainsi, nous avons
transformé les variables modératrices métriques et catégorielles multiples en variables
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