Questions d’analyse sensorielle
Résultats
- Pourquoi un test triangulaire n’est pas si simple à interpréter ?
Un test triangulaire est souvent un des premiers tests abordés en analyse sensorielle, et malgré un abord assez simple, c’est sans doute celui pour lequel des confusions d’interprétations sont souvent présentes. En effet, ce test est souvent pratiqué pour répondre à une question de différence présente ou non entre deux produits.
Cependant, la demande provient généralement d’une demande de réassurance que le changement de fournisseur pour un ingrédient, d’une variante d’un ingrédient ou encore de changement de processus, ne modifie pas le produit, que le produit reste bien le même.
On constate par conséquent que ce test s’avère plutôt être un test de similitude et non de différence, et par conséquent, en absence de différence (risque alpha non significatif à 5%), il reste nécessaire de tester si le produit est bien similaire, ce qui implique un risque bêta non significatif à 10%. Ces deux risques impliquent également, par nature un nombre de panélistes nécessaires différents selon la fiabilité du test à obtenir.
De surcroît, des notions de préférence peuvent être demandées à tort en cas de différences observées, alors que souvent la question restait une assurance d’identité entre deux échantillons, sans que la préférence n’ait à intervenir, et d’autant avec des panélistes qui ne correspondent quasiment jamais à la cible des consommateurs visés.
- Peut-on obtenir des résultats sensibles avec moins de 7 juges en test triangulaire ?
Le nombre de juges nécessaires en analyse sensorielle se réfère principalement aux statistiques utilisées selon le test sélectionné. La statistique du test triangulaire est une loi binomiale de paramètre B(nombre de juges, 1/3), ainsi, un test significatif sera basé sur un écart suffisant entre le nombre de réponses justes obtenues en raison du hasard et le nombre de réponses correctes liées à la reconnaissance effective d’une différence.
On comprend aisément qu’en dessous de 7 ou 8 juges, il faille quasiment une unanimité de réponses correctes en raison de ce très faible effectif, ce qui réduit très fortement la sensibilité du test. En revanche, il ne suffirait qu’une moitié de réponses correctes pour que ce même test soit significatif avec 30 panélistes (toujours avec un risque alpha à 5%). Il est par conséquent souhaitable d’effectuer un test triangulaire avec au moins une douzaine ou une quinzaine de panélistes.
- Faut-il retirer les valeurs d’un panéliste qui pourrait être considéré en dehors du panel ?
Il reste très difficile en analyse sensorielle d’éliminer un juge ayant une réponse en dehors du panel dans un profil descriptif. Sous l’hypothèse d’une distribution normale ou gaussienne, les résultats d’un panéliste ne doivent pas se situer à plus de deux écart-types par simplification, en deçà ou au-delà des valeurs de la moyenne du panel.
Cependant, la moyenne n’est pas forcément la réponse absolue concernant le critère jugé, la distribution n’est pas forcément uni-modale ou normale, et des juges peuvent avoir des sensibilités plus ou moins fortes selon leur formation ou leur expérience. En conclusion, d’autres éléments en complément doivent bien entendu être pris en compte avant d’arriver à cette extrémité, d’autant que de surcroit, diminuer le nombre de juges, c’est aussi diminuer la puissance des tests d’hypothèse effectués.
- Faut-il évaluer régulièrement la qualité ou les performances des panélistes ?
L’évaluation régulière des juges s’apparente très fortement aux procédures de calibration des instruments de mesure utilisés dans un laboratoire. Cette évaluation s’avère donc nécessaire à effectuer assez régulièrement afin de s’assurer que les panélistes assurant la mesure sensorielle de l’entreprise restent bien appropriés, c’est-à-dire discriminants, et répétables dans leur évaluation des produits à décrire.
Ces résultats pourront alors servir de justificatifs lors d’audit éventuel de ces opérations. Ceux-ci peuvent également constituer une base pour identifier les descripteurs sensoriels sur lesquels il serait nécessaire d’effectuer des entraînements complémentaires.
- Quel est l’intérêt de l’examen de la distribution des notes ?
La distribution des notes en statistique est essentielle pour sélectionner le type de statistiques à utiliser. Ces statistiques se classent globalement en deux groupes selon la distribution des notes, soit la distribution est dite ‘normale’ (similaire à une courbe en cloche ou encore de type gaussienne), et alors, il est possible d’utiliser les statistiques classiques basées sur les moyennes et les écart-types, comme les tests de Student et l’analyse de variance ; soit la distribution est identifiée comme ‘non normale’ (di-symétrique, multimodale, écrasée …), et alors des tests d’hypothèses particuliers de type ‘non gaussiens’ sont à utiliser comme des tests de Willcoxon ou des tests de Friedman, basés essentiellement sur des rangs ou des ordonnancements.
Ne pas respecter ces hypothèses, c’est prendre le risque de conclure à des différences significatives entre deux ou plusieurs produits alors qu’ils ne le sont pas ou inversement, ne pas mettre en évidence des différences significatives.
- Est-il nécessaire d’examiner les données brutes avant de lancer des traitements statistiques sophistiqués ?
Les traitements statistiques mettent en évidence des pistes d’analyse et d’interprétation, et particulièrement en utilisant des méthodes multidimensionnelles ; Cependant, il restera toujours nécessaire de vérifier que ces premières conclusions ou axes d’analyse ne sont pas dus à un ou plusieurs individus « aberrants » qui auraient mal interprété une question ou qui auraient sous-noté ou sur-noté de manière incohérente, et qui, par ce fait, auraient déplacé très fortement les résultats dans un sens ou dans un autre.
- Comment traiter une valeur manquante ?
Une valeur manquante est souvent due à une erreur d’attention d’un juge ou à une impossibilité pour lui de donner sa réponse.
Il est par conséquent déconseillé de remplacer simplement cette valeur absente par un zéro qui aurait pour résultat de diminuer très fortement la moyenne du panel correspondant à la notation de cet attribut et pour ce produit considéré.
On ne peut pas non plus remplacer cette valeur par une interpolation entre la valeur du descripteur précédent et la valeur du descripteur suivant car nous ne sommes pas en présence de séries temporelles ou de progression (ou diminution) des valeurs.
Remplacer cette valeur alors par la moyenne obtenue par les autres juges sur ce même descripteur et ce même produit, reste par conséquent la moins mauvaise méthode pour pallier ce problème.
- Est-il éventuellement possible « d’inventer » des valeurs pour masquer une absence d’évaluation de certains juges ?
Il peut être tentant d’inventer des valeurs lors de l’absence de juges ou en raison du coût des séances ou encore en raison d’un problème de disponibilité des produits en essayant de « coller » aux résultats précédents. Ceci est bien entendu contraire à toutes les règles de professionnalisme et de déontologie, mais il faut savoir également que cet exercice reste très difficile à effectuer sans que d’autres résultats ne viennent contrecarrer et mettre en évidence ces données suspectes.
- Peut-on comparer des résultats de classements avec des nombres différents de produits ?
Un classement permet de noter ou d’évaluer des produits à l’aide de rangs et par conséquent avec une précision liée au nombre de modalités de réponse possible, soit le nombre de produits. Ainsi, des produits évalués au sein d’un groupe de trois produits en classement seront évalués de manière beaucoup plus grossière que certains de ces produits évalués au sein d’un groupe de 5 ou 6 produits. Une comparaison de ces deux résultats n’a donc alors que très peu de sens et de signification.
- Peut-on répéter de mêmes tests triangulaires à de mêmes juges ?
Il est facile de penser pouvoir redoubler par exemple une série d’un test triangulaire aux juges présents afin de pouvoir utiliser une statistique se basant sur le double de juges. Le test statistique doit alors être adapté avec un coefficient de minoration de la puissance du test, mais cela est peu recommandé, car à l’extrême, demander la même question à dix personnes ne donnera jamais le même résultat que de poser cette même question dix fois, à une même personne.
- Faut-il expliquer les descripteurs sensoriels lors de la présentation de résultats ?
Oui, bien entendu car des descripteurs sensoriels sont des questions précises posées à des experts dans des conditions particulières, et qui ont été expliquées à l’occasion de séances d’évaluation – Il serait ainsi difficile de pouvoir penser qu’un auditoire de direction générale, de marketing, ou de direction technique, soit complètement au fait de la signification de descripteurs. Ces derniers peuvent, par certains égards, sembler simples à comprendre, mais ils peuvent aussi se révéler de véritables faux-amis dans l’interprétation et dans l’analyse des résultats.
- Peut-on effectuer une segmentation des panélistes avec 60 panélistes ?
Une soixantaine de panélistes constitue un élément de base dans les normes pour pouvoir commencer à interpréter des résultats, et ainsi pouvoir tirer des conclusions sur les appréciations et les préférences de la population ou de la cible étudiée. C’est pourquoi redécouper cet échantillon en plusieurs groupes pour essayer de distinguer des segmentations de consommation et d’appréciation semble très délicat par le trop petit effectif résultant pour chacune des classes constituées.
- Des différences non significatives peuvent-elles discriminer des produits ?
Il est souvent assez facile et rapide de conclure à partir de différences entre deux produits, que l’un par exemple, est mieux apprécié qu’un autre parce que sa notation de préférence reste plus élevée, et que cela indique une tendance notable.
Il serait bien entendu très imprudent de s’arrêter à cette conclusion sans mettre en garde le lecteur de l’étude considérée si ce résultat n’est pas présenté avec un test de différence statistique significatif ; ce résultat peut très bien être affecté d’une marge d’erreur importante qui pourrait tout aussi bien faire pencher les chiffres dans le sens opposé. Il est par conséquent nécessaire de vérifier cette tendance avec, par exemple, un test complémentaire et des interrogations de nouveaux panélistes, avant de sélectionner un produit ou de prendre une décision importante.
- Un test statistique peut-il donner une réponse dans toutes les problématiques sensorielles ?
Le résultat d’un test statistique est souvent préalablement entouré d’hypothèses qui sont souvent ignorées ou peu prises en compte pour appliquer tel ou tel test ; Ce peut être aussi des hypothèses sur la structure et sur la distribution de la population réelle.
Il suffit, par exemple de citer les résultats d’un test triangulaire qui pourront ne jamais être significatifs, ou uniquement sur des effectifs extrêmement élevés pour mettre en évidence une différence, si uniquement 10% de la population, par exemple, est sujette à percevoir une note particulière ; dans ce cas l’hypothèse de départ de ce test présupposait un même seuil de sensibilité réparti de manière homogène dans la population, ce qui dans notre exemple n’est pas le cas.
- Peut-on privilégier une technique statistique en fonction des résultats attendus ?
Un test statistique ou un résultat graphique est souvent une focale d’observation des données, il reste alors nécessaire de considérer l’ensemble de ces points d’observation pour pouvoir tirer des conclusions robustes sur les produits – Une opposition apparente des résultats peut résulter du fait d’appliquer des statistiques non appropriées. Par conséquent, un choix sélectif d’une statistique en faveur d’une autre, avec pour seul motif la convergence avec des résultats attendus, pourrait s’avérer une lourde erreur ou pire déontologiquement, ce serait de choisir la statistique qui permettrait d’obtenir tel ou tel résultat désiré.
