The Impact of Education and/or Socioeconomic Conditions on Rorschach Data in a Brazilian Nonpatient Sample 1Collaborators: Alexandre P. de Mattos, Armando Mori Neto, Carla C. Hisatugo, Flávia C. Mucarbel, and Patrícia E.S. Calvaro.
Authors: Nascimento Regina Sonia Gattas Fernandes do 
Published: April 2008

Le Système intégré (SI) est aujourd'hui largement adopté par les milieux scientifiques pour coder et interpréter le test du Rorschach, en raison de son objectivité et de la précision des résultats fournis. Toutefois, ces qualités ne peuvent être atteintes que si nous disposons de normes appropriées. C'est dans ce but que nous avons procédé à une étude normative au Brésil et obtenu une description statistique (moyenne, écart-type, valeurs minima et maxima, médian et mode). Notre échantillon comporte 200 adultes non consultants des deux sexes recrutés à São Paulo, de 17 à 65 ans, présentant des niveaux variés de scolarisation, sans troubles psychiatriques ou psychologiques et sans traitement. Les résultats sont très différents de ceux présentés par Exner. Certaines des différences vont dans le sens des résultats obtenus dans d'autres pays (en Amérique du Sud en particulier), alors que d'autres semblent plus spécifiques.

Nous approfondissons ici cette étude en divisant l'échantillon selon leur niveau socio-culturel. Nous avons pu mettre en évidence deux catégories de variables: celles qui sont sensibles au niveau socio-culturel, et celles qui sont communes à l'ensemble du groupe, quel que soit leur niveau.

Nous avons réalisé les études statistiques suivantes:

1. Kolmogorov-Smirnov pour déterminer quelles variables ont une distribution normale

2. ANOVA: pour vérifier les différences de moyennes des différents groupes, quand les variables présentent une distribution normale et une homogénéité de variance.

3. Scheffe: pour établir quels groupes accusent des différences significatives.

4. Kruskal-Wallis: pour comparer les variables non paramétriques.

Résultats:

– Années d'étude: il existe une différence significative entre tous les niveaux socio-économiques.

– R: tous les groupes sont significativement différents. Un plus grand nombre de réponses se trouve au niveau socio-économique supérieur.

– P: Les groupes présentent des différences significatives, le niveau socio-économique supérieur donnant plus de réponses banales.

– Lambda: il existe des différences marquées entre les groupes. La valeur la plus basse est données par le groupe de niveau socio-économique supérieur.

– XA%, X +%, Xu% et X–%: Il est intéressant de constater que ces variables ne changent pas en fonction du niveau socio-économique, montrant une grande similitude dans la perception et la traduction des stimuli de la réalité.

– M, Blends, Diffusion (Y), Reflets, Sum H, GHR, DQ + et Zf: Les groupes présentent des différences significatives, le niveau socio-économique supérieur donnant les valeurs les plus élevées pour toutes ces variables.

– Scores D, AdjD, WSum6, Ego Index, PHR: Nous ne trouvons aucune différence significative entre les groupes.

– Resources de la personnalité: Nous constatons que les personnes du groupe socio-économique le plus élevé utilisent mieux leurs ressources émotionnelles que les personnes aux niveaux plus bas. Il est probable que les stimulations apportées par leurs expériences de vie ont contribué à un développement émotionnel plus adéquat, favorisant l'utilisation de leurs ressources (Lambda, WSumC, M, Sum H, GHR). Toutefois, les personnes du groupe socio-économique le plus bas ne présentent pas plus d'indication de pathologie que les groupes les plus élevés, étant donné que nous ne trouvons pas de différence dans les variables qui pourraient indiquer, par exemple, des troubles de la pensée (WSum6), de la perception de la réalité (qualité formelle), du contrôle et de la tolérance au stress (Scores D), ou des difficultés dans la représentation humaine (PHR).