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Test de discrimination sensorielle avec sessions dans Excel

Ce tutoriel explique comment interpréter un test de discrimination sensorielle pour lequel les données comprennent des sessions avec Excel en utilisant XLSTAT.

Jeu de données pour réaliser un test de discrimination sensorielle sur des données comportant des sessions

Un vendeur de vin désire commercialiser un nouveau vin blanc et voudrait savoir si cette nouveauté est perçue comme plus sucrée qu’un autre vin de sa gamme. Il a décidé d’utiliser un test 3-AFC afin de tester la différence de goût entre les deux produits.

But de ce tutoriel

L’objectif ici est d’analyser les résultats de ce test afin de vérifier si les sujets ont bien identifié le vin le plus sucré.

Dans le cadre du test 3-AFC, trois échantillons de vin sont présentés aux 18 sujets dans des ordres différents. Deux sont identiques et un différent des deux autres, ce dernier possédant une plus forte teneur en sucre. Les sujets doivent identifier le vin qui selon eux à la plus forte teneur en sucre. Cette expérience est répétée plusieurs fois sur les mêmes sujets.

Paramétrer la boîte de dialogue pour effectuer le test sur des données avec sessions

Une fois XLSTAT lancé, sélectionnez le menu XLSTAT / Analyse de données sensorielles / Tests de discrimination sensorielle. TRI2_FR_Ribbon.png

Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue des Tests de discrimination apparaît.

Vous pouvez alors sélectionner le test 3-AFC dans l’option Type de test. Choisissez l’option Données avec sessions, dans Format des données, puis sélectionnez votre tableau de données. Ce dernier doit comprendre une première colonne regroupant le nombre de réponses correctes et une seconde comprenant le nombre de sessions auquel a participé chacun des sujets. Le modèle Beta-Binomial apparaît alors dans l’option Méthode. Le modèle Beta-Binomial permet de prendre en compte le phénomène de surdispersion qui intervient avec l’utilisation des sessions, à travers les paramètres µ et gamma.

Comme un libellé pour chaque colonne est présent, assurez-vous que la case Libellés des colonnes est cochée. TRI2_FR_General.PNG

Les calculs démarrent lorsque vous cliquez sur OK. Les résultats sont ensuite affichés.

Interpréter les résultats du test 3-AFC

Le premier tableau résume les options sélectionnées dans la boîte de dialogue et indique la proportion de réponses correctes. TRI2_FR_TAB1.PNG Les résultats du test ainsi qu’une rapide interprétation sont ensuite donnés. Dans notre cas, nous pouvons voir que la p-valeur est inférieure à 0,05 (le niveau de signification choisi). On peut donc rejeter l’hypothèse nulle disant que la valeur de µ est égale à la probabilité de deviner au hasard et que la valeur de gamma est égale à 0. Le vin ayant la plus forte teneur en sucre a bien été retrouvé par les sujets. TRI2_FR_TAB2.PNG

Le tableau suivant donne les estimations des paramètres en utilisant le modèle Beta-Binomial. Nous pouvons voir que la valeur de µ est supérieure à la valeur de la probabilité de deviner au hasard (1/3 ici) et que cette dernière n’est pas présente dans l’intervalle de confiance. Nous pouvons donc dire que les probabilités de donner une bonne réponse de chaque sujet sont significativement meilleures que le hasard. De plus, le paramètre gamma est significativement différent de 0 (0 n’est pas dans l’intervalle de confiance), ce qui indique la présence de surdispersion (probabilité de donner la bonne réponse différente d'un sujet à l'autre). Nous pouvons donc dire que le modèle Beta-Binomial est le mieux adapté pour interpréter les résultats de ce test.

Enfin, la valeur de d-prime est différente de 0, ce qui appuie la conclusion que nous avons faite avec µ, c'est à dire qu'il y a une différence de perception entre les deux vins au niveau du sucre. TRI2_FR_TAB3.PNG Nous pouvons conclure que les consommateurs différencient bien les deux vins. Le vendeur de vin peut donc bien déterminer que le nouveau produit est perçu comme le plus sucré.

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