David Acunzo - Sentiment d'être observé

Sentiment d'tre observ

Sentiment d'tre observExpriences et rsultats

Universit de Bretagne Occidentale -

TER Licence de Physique

- David Acunzo -

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Sommaire

A) Les expriences et le traitement de leurs donnes

1. Bref historique des expriences ayant t menes

2. Traitement classique des donnes en Parapsychologie

3. Rsultats des expriences de R. Sheldrake

B) Nos expriences

1. Descriptif du protocole utilis et des expriences menes

2. Rsultats obtenus

3. Remarques et conclusions

Annexe : Programme Matlab labor pour automatiser les calculs

Bibliographie et liens Internet

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Introduction :

Depuis la sortie des livres du docteur s Sciences Naturelles Rupert Sheldrake SevenExperiments That Could Change the World1, et plus rcemment de The Sense of Being StaredAt2, les polmiques concernant l'interprtation des rsultats des expriences sur le sentimentd'tre observ sont d'actualit3. Leur protocole, consistant faire deviner un sujet s'il est entrain d'tre observ ou non, tentent d'liminer toute information sensorielle entre l'observant etl'observ. Ainsi, sous des conditions exprimentales suffisamment contrles, si l'on obtienttoujours des rsultats statistiquement significatifs, une explication normale ne peut suffire,et l'on doit avoir recours une explication se ramenant quelque chose comme la PES(Perception Extra-Sensorielle), ou plus prcisment la tlpathie. C'est ce qu'en conclutRupert Sheldrake, et c'est ce qui est source de la polmique.

Ces expriences, comme la plupart de celles tentant de mettre jour ce type d'anomalieappel aussi effet psi, se doivent d'tre ralises en grand nombre, car les effets, s'ils existent,sont assez faibles. Ainsi, un traitement statistique est ncessaire, et c'est ce dernier quipermettra d'affirmer si oui ou non, un facteur extrieur (biais ou effet psi) dcale les rsultatsde leur probabilit initiale. Ensuite, seule une analyse du protocole pourra nous permettre depencher vers l'une ou l'autre des explications.

Dans les pages qui vont suivre, nous mentionnerons brivement les expriences ayantt menes sur le sentiment d'tre observ. Nous expliquerons ensuite comment les donnessont gnralement traites en Parapsychologie. Enfin, nous exposerons les rsultats positifsobtenus par les scientitifiques. La deuxime partie sera consacre nos expriences. Nous ydtaillerons le protocole suivi et les rsultats. Pour conclure, nous ferons un retour sur notreprotocole en vue d'une explication.

1 Version franaise : Sept expriences qui peuvent changer le monde, Ed. Du Rocher.2 The Sense of Being Stared At , Rupert Sheldrake. Hutchinson Ed.

Version franaise : Le 7e Sens, Ed. Du Rocher.3 Voir par exemple le New Scientist du 13 Mars 2004.

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A) Les expriences et le traitement de leur donnes

1. Bref historique des expriences ayant t menes :

Les premires recherches sur le sentiment d'tre observ ont t menes par deuxpsychologues amricains, E.B.Titchener et J.Edgar Coover, dans les annes 1890. Un articlede Titchener publi dans Science en 1898 concluait la non-existence de ce phnomne, maisaucun dtail exprimental, ni aucunes donnes ne furent publies1. Les expriences deCoover2, publies en 1913 aboutirent de mme des rsultats ngatifs. Celles-ci consistaient observer ou non -suivant le chiffre donn par un lancer de d- un sujet plac devantl'exprimentateur et lui tournant le dos. Le sujet devant deviner s'il est observ ou non3.

Les mmes expriences furent menes par un enseignant nerlandais nommJ.J.Poortman, qui tait lui-mme sujet. Il obtint des rsultats positifs. Son article fut publi enAllemand en 19394, et un rsum en Anglais en 19595.

Puis, il faut apparemment attendre 1978, pour qu'un tudiant nomm Donald Petersonfasse des expriences, utilisant cette fois un miroir sans teint. Ses rsultats furent positifs etstatistiquement significatifs6.

Puis en 1983, une tudiante nomme Linda Williams eu des rsultats statistiquementsignificatifs en utilisant des camras, le sujet tant observ via la camra, ce qui supprime toutbiais sensitif7.

Le protocole de Coover a ensuite t redcouvert par Rupert Sheldrake, qui misrcemment ses expriences d'actualit dans ses livres Seven Experiments That Could Changethe World et The Sense of Being Stared at dans les annes 90. Depuis, de nombreusesexpriences ont t menes, souvent par des tudiants et eurent des rsultats significatifs. Unegrande srie d'expriences fut mene Amsterdam en 1995 et obtint des rsultatsastronomiques : les chances contre le hasard taient de 1 contre 10376. 8

D'autres expriences furent menes, utilisant des miroirs, ou mmes des camras. Dansle dernier cas, le sujet n'a pas deviner s'il est observ ou non. C'est la variation de laconductivit dermique qui nous renseignera d'une raction de la part du sujet9.

1 N'ayant pu lire ces articles, nous faisons ici confiance en ce qu'crit R.Sheldrake dans son livre The Sense ofBeing Stared At. Les rfrences sont cependant reportes dans ce rapport, le lecteur pourra ainsi s'y rfrer.

2 Titchener (1898)3 Coover (1913) et Coover (1917)4 Poortman (1939)5 Poortman (1959). Se rfrer Sheldrake (1994) pour le traitement statistique.6 Peterson (1978)7 Seulement un bref rsum de ces expriences fut publi (Willams, 1983)8 Colwell, Shrder and Saden (2000)9 Braud, Shafer and Andrews (1990, 1993a, 1993b) ; Schlitz and LaBerge (1994, 1997) ; Schlitz and Braud

(1997). Voir aussi : Denaloy (2001) ; Shmidt, Shneider, Utts and Walach (2002)

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2. Traitement classique des donnes en Parapsychologie

La mthode utilise en Parapsychologie exprimentale est issue en grande partie decelle de J.B.Rhine, considr comme le fondateur de cette discipline. Elle consiste rpterun trs grand nombre de fois une mme exprience, en cartant autant que possible les biais,et comparer les donnes avec celles qui auraient t issues d'un pur hasard. Pour cela, onutilise les intervalles de confiance, qui sont largement utiliss dans d'autres disciplines.L'intervalle de confiance donne un encadrement de la vraie valeur de la variable alatoireestime un niveau de confiance choisi (le plus souvent 95%) partir de la variable estime.Qualitativement, plus le nombre d'essais est important et plus les rsultats sont identiques entre eux, plus l'intervalle est court. Nous allons ici expliquer comment obtenir l'intervalle deWald, appel aussi intervalle standard.

Dfinition des grandeurs utilises :

Soit Xi une variable alatoire, avec Xi = 0 si l'on obtient un chec 1 si l'on obtient un succs

Nous considrerons tous les Xi indpendants entre eux.On pose N le nombre dessais, donc i1, N

S N=i=1

N

X i est une variable alatoire assimilable une gaussienne pour N

suffisamment grand, daprs le thorme de la limite centrale.

m= limN

S NN

est la moyenne des Xi pour un nombre d'essais infini. Cest aussi la

probabilit davoir un succs. On pose donc m = p.On a aussi : var X i=E [ X i

2]E [X i]2=021 p12 pm2 = p 1 p=2

Et toujours daprs le thorme de la limite centrale, on a :E [S N ]=N p et var S N =N p 1 p

Estimateur de la moyenne :

Cependant, puisque nous ne pouvons faire qu'un nombre fini dexpriences (N fini),nous ne pouvons avoir accs p et 2 qu travers d'estimateurs :

Soit m'= p '=S NN

un estimateur de la moyenne de Xi.

m' est aussi une variable alatoire, nous pouvons ainsi exprimer :

E [m' ]= SN

m'2 =

p 1 pN

Notre estimateur est donc non biais car limN

E [m' ]=m et limN

m'2 =0

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Intervalle de confiance de la moyenne :

On note tu le pourcentile de la valeur u pour la densit de Student-t, c'est dire queS tu=u avec S la fonction de rpartition.

La variance var X i=2 n'est en fait que la variance thorique et nous ne pouvons

l'utiliser pour calculer notre intervalle de confiance. Nous utiliserons donc l'estimateur s2 quiest un estimateur non biais de 2 :

s2 = 1 N1i=1

N

X im' 2

Or m' = p' est une gaussienne (thorme de de la limite centrale + combinaison linaire

de gaussiennes). Dans ce cas z=m'ms /N est une distribution de Student-t N degrs de

libert.

On a : Ptum'ms /N tu=2u1 = et en posant u=1 /2 on arrive l'intervalle de confiance CI : m't1/2

sN

mm't1/2sN

Typiquement, on prend = 95 %. On considre que si pthorique n'appartient pas l'intervalle CI, les rsultats sont significatifs. Inversement, si pthorique appartient CI, lesrsultats sont dits non-significatifs.

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Remarque sur la rigueur de l'intervalle standard

Depuis rcemment, des articles sont publis, mettant en vidence le fait que l'intervallestandard, appel aussi intervalle de Wald, est loin d'tre prcis. En effet, l'intervalle ne couvreque trs approximativement le pourcentage g que l'on fixe. Le vrai pourcentage oscille avecune amplitude assez grande suivant le couple (N,k) d'essais et de succs.

Ainsi, des intervalles de substitution peuvent tre utiliss, notamment l'intervalle deWald ajust, propos par A.Agresti et A.Coull en 1998, qui revient rajouter deux succs etdeux checs aux expriences pour un intervalle de confiance 95%1.

L'intervalle standard tant toujours largement utilis dans de nombreux domaines (etdonc certainement dans celui qui nous intresse ici), nous l'utiliserons, mais mentionneronscependant aussi la valeur ajuste d'Agresti-Coull.

Loi de Bernouilli

Une formule qui nous sera utile pour interprter les rsultats est la loi de Bernouilli,qui permet d'avoir accs la probabilit d'avoir k russites sur les N essais, sachant que laprobabilit d'avoir une russite vaut pR :

Pr S N=k =Nk pRk 1 pRnkLes chances contre le hasard d'un nombre de succs sont dfinis comme tant la

probabilit pour qu'un rsultat gal ou suprieur apparaisse par chance pure. Pour calculercette grandeur, il suffit de sommer les PR avec SN allant de k N.

3. Rsultats des expriences de R. Sheldrake

Les expriences menes par R. Sheldrake sont trs similaires celles ayant t faitespar Coover un sicle auparavant : les deux personnes sont assises, le sujet tournant le dos l'observant (qui est aussi exprimentateur). Celui-ci regarde ou non le sujet suivant le lancerd'une pice de monnaie, ou tout autre squence alatoire binaire ; le sujet devant deviner chaque fois s'il est observ ou non.

En moyenne, pour les sujets ayant plus de bonnes rponses que de mauvaises, lepourcentage de succs est de 55%. Bien que cela ne soit pas loin du hasard, si l'exprience estrpte suffisamment de fois, les rsultats deviennent statistiquement significatifs. Ainsi, en1999, les rsultats combins de 13 900 sries auraient des chances contre le hasard de 10-20. 2

1 Approximate is Better than Exact for Interval Estimation of Binomial Proportions. Agresti & Coull. TheAmerican Statistician, May 1998 Vol. 52, No 2.

2 Sheldrake (1999b)

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Chose remarquable : lorsque l'on regarde le nombre de bonnes rponses quand le sujetn'est pas observ, celui-ci tombe au niveau du hasard, soit 50% de bonnes rponses. Le sujetn'aurait donc pas la capacit de savoir qu'il n'est pas observ. Inversement, le nombre debonnes rponses lorsque la personne est observe frise les 60%.

Il faut remarquer que tous les sujets n'arrivent pas des rsultats positifs. Ainsi, leschiffres cits prcdemment sont pour des personnes ayant cette capacit devinerl'observation. R.Sheldrake explique que c'est la raison qui a amen Coover conclure lanon-existence de cet effet. Il aurait combin les rsultats de tous les sujets sans prendre gardeau fait que certains semblaient plus dous que d'autres.

Autre remarque, les rsultats semblent beaucoup dpendre de l'exprimentateur. Ilsemblerait que plus l'observateur est motiv et enthousiaste, meilleurs seront les rsultats.Cela pourrait expliquer par exemple l'cart qu'ont obtenu Richard Wiseman et Marilyn Schlitzpour leurs expriences similaires utilisant une camra1.

B) Nos expriences

1. Descriptif du protocole utilis et des expriences menes

Les quelques expriences que nous avons menes sont exactement les mmes quecelles de Coover et de Sheldrake.

Conditions d'exprimentation :

La plupart des expriences ont t menes dans une pice assez petite, qui nepermettait pas d'loigner de beaucoup les deux personnes. Au mieux, leur distance tait de1,50m, ce qui est peu, et peut entrainer des biais. En effet, la respiration, le silence, les petitsmouvements de l'exprimentateur peuvent aider le sujet rpondre, mme d'une manireinconsciente. On demande cependant au sujet de rpondre assez rapidement, dans les 5 ou 10secondes.

Il n'est pas donn de feed-back au sujet, car on peut considrer que des rsultatspositifs pourraient s'expliquer par un phnomne d'apprentissage : le sujet assimilerait lastructure de la suite alatoire et en tirerait profit.

La structure des sries alatoires de Sheldrake ayant t considre comme la cause deses rsultats2, nous avons utilis diffrentes sources de sries. Celles-ci n'ont cependant euaucune influence sur les rsultats et nous n'en tiendrons donc pas compte. Nous avons utilis

1 Voir l'article de John McCrone dans New Scientist, 13 Mars 2004. Voir Wiseman and Schlitz (1997) pour les expriences.2 http://www.csicop.org/si/2000-09/staring.html

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le lancer d'une pice de monnaie, les sries que propose R. Sheldrake sur son site Internet1,mais aussi des chiffres issus d'un gnrateur numrique alatoire utilisant une sourceradioactive2.

Nous avons fait des sries de 30 observations/non-observations, marquant une pauselorsque le sujet le dsire. Chaque dbut d'observation/non-observation est donn par un signalsonore mcanique.

Expriences menes :

Nous avons men 13 sries de 30 observations/non-observations avec 7 sujets, nousavons donc N = 390 essais. L'un d'eux (sujet A) a particulirement retenu notre attention et at soumis 7 sries. Les autres sujets n'ont t soumis qu' un ou deux tests, par manqued'intrt ou de disponibilit.

2. Rsultats obtenus

Dans le tableau 1, sont donnes le nombre de bonnes rponses sur le nombre desessions (colonnes : toutes les sessions, les sessions avec observation, les sessions sansobservation). Le tableau 2 donne les chiffres en pourcentage.

A et B sont les deux sujets avec lesquels nous avons obtenus des rsultats positifs.Sept sries ont t menes avec A, mais seulement 2 avec B. 4 sries ont t menes avec 4autres sujets. Les rsultats de ces derniers sont tous trs homognes et trs proche du hasard ;c'est pour cela que nous n'avons fait figur que leurs rsultats globaux. Les sujets tant trshtrognes, la dernire ligne n'est pas vraiment exploitable, et est juste donne titreindicatif.

Tableau 1Nombre de bonnes rponses sur nombre de sessions

1 http://www.sheldrake.org/2 http://www.fourmilab.ch/hotbits/

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Total Observation Non-observationA 126/210 69/105 57/105B 36/60 18/27 18/33A + B 162/270 87/132 75/138Autres sujets 58/120 28/57 30/63Totalit des sujets 220/390 115/189 105/201


Tableau 2Pourcentage de bonnes rponses

On remarque que les rsultats de A et B sont trs similaires, et trs proches desrsultats donns par R.Sheldrake. On retrouve l'asymtrie entre le nombre de bonnes rponseslors des sessions d'observation et celles de non-observation.

Le nombre d'expriences menes sur B tant trop faible et par consquent les rsultatstant non significatifs, nous nous intresserons exclusivement aux rsultats obtenus par A.

Intressons-nous aux chances contre le hasard qu'avait le sujet A pour obtenir cesrsultats :

Tableau 3 Probabilit pour le sujet A d'obtenir un rsultat suprieur ou gal (cf tableau 1)

Le sujet A avait donc environ 1 chance sur 1 200 d'obtenir des rsultats suprieurslorsqu'il est observ, et 1 chance sur 440 pour l'ensemble des sessions.

On peut donc affirmer sans prendre trop de risques que ces rsultats ne sont pas le fruitdu seul hasard. Cependant, seul l'utilisation des intervalles de confiance peut nous permettrede donner la limite partir de laquelle on peut l'affirmer. Typiquement, on considre unintervalle 95% (p = 0.95 pour que la vritable moyenne appartienne CI) et si 0.5CI ,on peut affirmer que les rsultats sont significatifs.

La Figure 1 montre les intervalles de confiance standards 95% du sujet A pourl'ensemble des rsultats, pour les fois o il tait observ, et pour les fois o il n'tait pasobserv. Le tableau 4 donne les intervalles de confiance standards et d'Agresti-Coull (Ici, ladiffrence n'est pas trs grande, mais cela dpend des couples (N,p))

On observe que les rsultats sont significatifs pour les sessions d'observation ainsi quepour l'ensemble des sessions. Au contraire, et cela va dans le sens des rsultats donns parR.Sheldrake, le sujet donne des rponses retombant au niveau de celui du hasard lorsqu'il n'estpas observ.

Ainsi, lorsque l'on classe les donnes par sujet, il semble se dgager des rsultats quine peuvent s'expliquer par le seul hasard.

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Total Observation Non-observationA 60.00% 65.71% 54.28%B 60.00% 66.67% 54.54%Autres sujets 48.33% 49.12% 47.61%Totalit des sujets 56.41% 60.84% 52.23%

Total Observation Non-observationA 2.28e-3 8.3e-4 0.28


Figure 1Intervalles standards 95% pour le sujet A

1 - Ensemble des sessions ; 2 - Sessions avec observation ; 3 - Sessions sans observation

Tableau 4Intervalles standards et d'Agresti-Coull 95% pour le sujet A

3. Remarques et conclusions

Remarques :

Le traitement statistique nous permet d'affirmer que le hasard a trs peu de chancesd'tre responsable des rsultats du sujet A. Avant de conclure l'effet psi, essayons de trouverles ventuels biais auxquels notre protocole serait sujet :

La salle utilise tant petite, l'exprimentateur et le sujet n'taient que trs peuloigns. Par consquent, les moindres mouvements de l'exprimentateur peuvent tre dcelspar le sujet, et considrs comme autant d'indices lui permettant de le mettre sur la piste. Nousavons pris garde minimiser nos mouvement et contrler notre respiration lors des sances,mais ce contrle a certainement des limites.

Remarquons cependant que pour le sujet B, nous avons pu faire ces expriences enaugmentant la distance (4 ou 5 mtres). De plus, la prsence d'un bruit de fond (circulationautomobile) rendait les bruits infimes de l'exprimentateur quasiment inaudibles. Mais nous

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Total Observation Non-observationStandard [ 0.533 , 0.667 ] [ 0.565 , 0.749 ] [ 0.446 , 0.640 ]Agresti-Coull [ 0.532 , 0.664 ] [ 0.560 , 0.742 ] [ 0.446 , 0.636 ]


ne pouvons risquer la moindre conclusion, car ses rsultats ne sont significatifs. Il nousfaudrait ainsi mener plus d'expriences dans des condition plus dures, permettant d'liminerces biais auditifs (avec une vitre par exemple).

L'hypothse du biais sensitif de nature auditive est certainement la plus probable.

Par ailleurs, l'enregistrement des donnes n'tant pas automatis, des erreurs de la partde l'exprimentateur sont toujours envisageables. En toute logique, celles-ci devraient secompenser. Cependant, il est vrai que l'attente de rsultats positifs pourrait inconsciemmentpousser l'exprimentateur faire des erreurs allant dans ce sens. Cependant, elles devraientrester en proportion raisonnable. Pour le sujet A, il faudrait enlever 7 bonnes rponses pourque la ligne des 50% se retrouve dans CI. Cela ferait au moins 7 erreurs dans le bon sens sur210 sessions, ce qui est norme.

Les deux remarques qui vont suivre nous ont t faites par une personne extrieure.Nous les mentionnons ici bien qu'elles ne nous semblent pas valides car elles pourraient venir l'ide au lecteur :

Le sujet A, sur l'ensemble des sessions, a donn une rponse positive 55.7 % des fois.Ainsi, la diffrence de la proportion de bonnes rponses entre les sances d'observation et denon-observation s'explique en grande partie par le fait que le sujet rpond plus de fois qu'ilest observ.

Cette remarque est intressante. L'cart entre les sessions d'observation et de non-observation est en effet moins important qu'il n'y parat, cependant il est toujours rel : le sujetaffirme aussi moins de fois qu'il n'est pas observ, et par consquent, sa proportion de bonnesrponses lorsque c'est effectivement le cas devrait tre infrieure 50%, ramenant ainsi lescore global 50%. Or, le nombre de bonnes rponses lorsque le sujet n'est pas observ est duniveau du hasard, et les rsultats globaux sont aussi significatifs. L'cart ne vient donc pastotalement de cela.

Le cerveau humain n'est pas capable de gnrer des suites alatoires, ainsi, il auraitt trs surprenant d'obtenir des rsultats au niveau du hasard.

Les deux seuls sujet n'ayant pas eu des rsultats conformes ceux du hasard sont lessujets A et B. Les autres sujets avec lesquels nous avons men des expriences ont tous eu desscores trs proches de 50%, que ce soit pour les sessions d'observation ou les sessions de non-observation.

Conclusion :

Pouvons-nous conclure ici un effet psi ? La rponse est non, bien que l'explicationexacte du phnomne et surtout de l'asymtrie des rsultats soit inconnue.

Avec ce protocole, nous avons pu viter un certain nombre de biais : les biais visuels une partie des biais auditifs les biais relatifs l'apprentissage du sujet en ce qui concerne la structure des sries

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Cependant, les informations auditives, bien que minimes, ont une grande importance,car elles peuvent aider le sujet rpondre, et ceci d'une manire totalement inconsciente,mme si lui pense ne rien entendre.

La seule conclusion laquelle nous pouvons aboutir, est que certains individus ont unecapacit deviner s'ils sont observs lorsqu'il sont observs, mais qu'ils ne peuvent devinerqu'ils ne sont pas observs s'il ne le sont effectivement pas. Les causes tant de naturesensitives ou psi, le phnomne est cependant rel. Des expriences menes dans desconditions plus rigoureuses pourraient nous aider pencher pour un sens ou l'autre.

Annexe : Programme Matlab labor pour automatiser les calculs

clear

p = input('Entrer proba de russite : ');N = input ('Entrer le nombre dessais : ');k = input('Entrer le nombre de russites : ');Pr = 0.95;

%Bernouilli :S = 0;for j=k:N S = S + gamma(N+1)/(gamma(j+1)*gamma(N-j+1))*p^j*(1-p)^(N-j);endfprintf('\n\nProbabilit davoir un nombre de russites suprieur ou gal : %e\n', S)

%Dfinition des estimateurs :m1 = k/N;s = sqrt(1/(N-1)*(k*(1-m1)^2+(N-k)*m1^2));

%On calcule des valeurs de la loi de t-Student N degrs de lib sur [-10 ; 10 ] :Fe = 1000; x = -10:1/Fe:10-1/Fe; y = tcdf(x,N);

%Recherche du pourcentile tu :i = 1;while y(i)


%On calcule l'intervalle de confiance :liminf1 = m1 - tu*s/sqrt(N);limsup1 = m1 + tu*s/sqrt(N);

fprintf('Intervalle de confiance a %d pourcent :\n[ %f , %f ]', Pr*100, liminf1, limsup1)

% Intervalle d'Agresti-Coull : on rajoute 2 succs et 2 checsk = k+2;N = N+4;

%Re-dfinition des estimateurs pour l'intervalle d'Agresti-Coullm2 = k/N;s = sqrt(1/(N-1)*(k*(1-m2)^2+(N-k)*m2^2));

%On recalcule des valeurs de la loi de t-Student N degrs de libert sur [ -10 ; -10 ] :Fe = 1000; x = -10:1/Fe:10-1/Fe; y = tcdf(x,N);

%Re-recherche du pourcentile tu :i = 1;while y(i)


plot(1,liminf1 + i*(limsup1-liminf1)/nbPoints),axis([0 2 0 1]) %Intervalle de confianceend

plot(f2,liminf1,'b') % petits segments horizontauxplot(f2,limsup1,'b')hold off

Bibliographie et liens Internet

Articles de R.Sheldrake sur la sensation d'tre observe, disponibles surson site Internet :

The Sense of Being Stared At : Experiments in Schools, Journal of the Society for PsychicalResearch (1998) 62, 311-323.

The 'Sense of Being Stared at' Confirmed by Simple Experiments, Biology Forum (1999) 92,53-76.

The 'Sense of Being Stared at' Does Not Depend on Known Sensory Clues, Biology Forum(2000) 93, 209-224.

Research on the Sense of Being Stared At, Skeptical Inquirer (2000) March-April, 58-61.

Experiments on the Sense of Being Stared At : The Elimination of Possible Artefacts, Journalof the Society for Psychical Research (2001) 65, 122-137.

Facults psi et Parapsychologie :

The Sense of Being Stared at, R.Sheldrake Hutchinson Ed. ou Le 7e Sens, Ed. Du Rocher.

La Conscience Invisible, Dean Radin, Presses du Chtelet.

Parapsychologie, une science controverse, Richard Broughton, Ed. Du Rocher.

Traitement statistique :

Approximate is Better than Exact for Interval Estimation of Binomial Proportions , the American Statistician 52.

Interval Estimation for a Binomial Proportion, Lawrence D.Brown, T.Tiony Cai et AnirbanDasGupta.

Response to the Discussants, Lawrence D.Brown, T.Tiony Cai et Anirban DasGupta.

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Cours de Probabilits, Cours de D.Pastor, Dpartement Signal et Communications, ENST-Bretagne.

Traitement du signal, The Poly 2004, Cours de R.Garrello et JM.Le Caillec, DpartementImage et Traitement de l'Information, ENST-Bretagne.

Introduction aux Processus Stochastiques (2003-2004), Cours de B.Solaiman, DpartementImage et Traitement de l'Information, ENST-Bretagne.

Liens Internet :

Rupert Sheldrake Online : http://www.sheldrake.org/

Site de Pierre Macias : http://psiland.free.fr/

Critique des expriences de Sheldrake par David F.Marks et John Colwell, sur le site duCSICOP : http://www.csicop.org/si/2000-09/staring.html

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Merci Pierre Macias pour ses conseils et son aide.Merci Dominique Pastor pour ses conseils sur les intervalles de confiance.

Merci au sujet A pour sa disponibilit et pour m'avoir donn des rsultats positifs etexploitables.

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Documents

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