Biais de sous-estimation de la catégorie "autres causes" : effet de la structure de la tâche et pertinence du modèle normatif pour l'évaluation de la performance des sujets

par Khalil Reggoug

Thèse de doctorat en Lettres

Sous la direction de JEAN PAUL CAVERNI.

Soutenue en 2000

à Aix-Marseille 1 .


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  • Résumé

    Le "biais de sous-estimation de la categorie autres causes" a ete revele par fischhoff, slovic et lichtenstein en 1978. Ces auteurs ont montre que des variations dans la description d'un probleme peuvent etre a l'origine d'une sous-estimation de l'evaluation probabiliste de la categorie dite "autres causes". Dans le cas de la presentation de configurations ou certaines categories causales d'un evenement ne sont pas explicitement mentionnees, une majorite de sujets n'a pas ajuste les probabilites selon la "procedure normative" qui exige un transfert des probabilites des categories omises a la categorie "autres causes". Depuis l'etude de fischhoff et al (1978), quelques recherches seulement ont porte sur l'explication de ce biais de jugement (dube-rioux & russo, 1988; hirt & castellan, 1988; russo & kolzow, 1994; bonini & caverni, 1995). Ces recherches n'offrent pas une explication claire et precise de ce phenomene. Bien qu'il soit empiriquement tres robuste, plusieurs hypotheses s'affrontent a son propos. Bonini et cavemi (1995) ont suggere qu'une explication possible de ce biais de jugement serait liee a une perception de la categorie "autres causes" comme un "residu" qui ne peut avoir une contribution causale importante a tout evenement donne. Cette categorie serait en fait "victime" d'une representation a priori "reduisant" son contenu causal et l'empechant ainsi "d'absorber" completement les causes omises. Nos resultats experimentaux ne soutiennent pas cette interpretation. Ils montrent, cependant que la presentation de configurations ne presentant que des causes a contenus non connus reduit ce phenomene de sous-estimation de la categorie dite "autres causes". Ceci nous permet de remettre en question la pertinence du modele normatif dans l'evaluation de la performance des sujets et par consequent la declaration de ce phenomene comme etant un biais robuste.

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