Traitement test discrimination
1 - Dispositifs
Des dispositifs sont proposés (initialisation automatique en test de discrimination dans Tastel(+)) afin
d'éviter des biais d'ordre dans la présentation des produits.
Ces protocoles sont mis en oeuvre pour les tests par paire/duo-trio, triangulaire, et test 1 sur 4.
Les protocoles proposés représentent les six possibilités présentées aléatoirement du type suivant, en
considérant les deux produits "A", et "B", et pour exemple l'épreuve triangulaire :
Il a été considéré comme base la norme NF V09-013 - Mode opératoire, pour l'exemple
du test triangulaire.
2 - Traitements généraux
Les traitements des tests de discrimination sont basés sur des écarts par rapport à une loi binomiale de terme
B(n, p), avec comme paramètres :
- n : Le nombre de réponses totales
- p : La probabilité d'une bonne réponse au hasard, soit 1/2 pour les tests par paire, 1/3 pour les
tests triangulaires, et 1/4 pour les tests 1 sur 4.
Il a été considéré comme base les normes NF V09-012, et NF V09-013 - Procès-verbal d'essai.
Il peut être pris comme exemple de validation l'application suivante :
Valeur du test en épreuve par paire sous TASTEL :
Nombre de juges : 14
Nombre de réponses correctes : 11
TEST SIGNIFICATIF A 5% : OUI
Niveau du test (%) : 2.86
|
Valeur du test en épreuve triangulaire sous TASTEL :
Nombre de juges : 10
Nombre de réponses correctes : 8
TEST SIGNIFICATIF A 5% : OUI
Niveau du test (%) : 0.33
|
Il est à noter que le calcul des significations des préférences lors de la demande de cette information
se traite de manière similaire en loi B(n,1/2).
Il a été rajouté également comme information, les notions de risque :
- Risque alpha : niveau du test (risque de déclarer des produits, différent, même
s’ils ne le sont pas)
- Risque bêta : risque de ne pas trouver de différence, même si celle-ci existe
(ceci est parfois le problème)
- Puissance d'un test : probabilité de trouver une différence, si celle-ci existe
(1 - risque bêta)
Les hypothèses utilisées pour le calcul des risques bêta en % de reconnaissance dans la population sont
les suivantes :
- Petite différence : 25 %
- Moyenne différence : 37.5 %
- Grande différence : 50 %
On pourra se référer à l'article « Risk tables for discrimination tests - Food Quality and Preference »
4 (1993) 141-151 - P. SCHLICH.
3 - Tests A non A
Les traitements des tests A non A sont fonction du nombre de réponses totales pris dans le traitement.
Si nombre de réponses totales <21 : CALCUL POUR DES PETITS EFFECTIFS (FISHER)
Calcul du nombre de réponse par type de cas
AB = 1 : de I = 2 à NBRPA% + NBRPB% : AB = AB * I
CD = 1 : de I = 2 à NBRPC% + NBRPD% : CD = CD * I
AC = 1 : de I = 2 à NBRPA% + NBRPC% : AC = AC * I
BD = 1 : de I = 2 à NBRPB% + NBRPD% : BD = BD * I: Next I
NN = 1 : de I = 2 à NBRPTO% : NN = NN * I
AA = 1 : de I = 2 à NBRPA% : AA = AA * I
BB = 1 : de I = 2 à NBRPB% : BB = BB * I
CC = 1 : de I = 2 à NBRPC% : CC = CC * I
DD = 1 : de I = 2 à NBRPD% : DD = DD * I : Next I
PROBANI = AB * CD / NN * AC * BD / AA / BB / CC / DD
Significatif si PROBANI < 5%, au seuil de 5%
nombre de réponses totales >=21 et <41 : CALCUL POUR DES EFFECTIFS MOYENS (YATES)
I = (NBRPA% + NBRPB%) * (NBRPA% + NBRPC%) / NBRPTO%
J = (NBRPA% + NBRPB%) * (NBRPB% + NBRPD%) / NBRPTO%
K = (NBRPC% + NBRPD%) * (NBRPA% + NBRPC%) / NBRPTO%
L = (NBRPC% + NBRPD%) * (NBRPB% + NBRPD%) / NBRPTO%
Si I,J,K,ou L inf. à 5 utilisation de la statistique de Fisher
AB = NBRPA% + NBRPB%
CD = NBRPC% + NBRPD%
AC = NBRPA% + NBRPC%
BD = NBRPB% + NBRPD%
X2 = (NBRPTO% * (NBRPA% * NBRPD% - NBRPB% * NBRPC% - NBRPTO% / 2) ^ 2) / AB / CD / AC / BD
Signification au seuil de 1% si X2 > 6.635, 2% pour 5.412, 5% pour 3.841 respectivement
nombre de réponses totales >= 41 : CALCUL POUR DES EFFECTIFS GRANDS
AB = NBRPA% + NBRPB%
CD = NBRPC% + NBRPD%
AC = NBRPA% + NBRPC%
BD = NBRPB% + NBRPD%
NBRPA = NBRPA%
NBRPB = NBRPB%
NBRPC = NBRPC%
NBRPD = NBRPD%
NBRPTO = NBRPTO%
X2 = (NBRPTO * (NBRPA * NBRPD - NBRPB * NBRPC) ^ 2) / AB / CD / AC / BD
Signification au seuil de 1% si X2 > 6.635, 2% pour 5.412, 5% pour 3.841 respectivement.
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