Site F. Husson MOOC analyse de données
Présentation MOOC
Introduction Planification d'expériences Caractérisation de produits Evaluation de la performance d'un jury Construction d'un espace produit Analyse de données de catégorisation Cartographie des préférences Forum Compléments
Q1) Lors de la caractérisation de produits par un ensemble de descripteurs : on construit un modèle où la variable produit est expliquée en fonction de tous les descripteurs chaque produit est toujours caractéristique d'au moins un descripteur un produit ne peut pas être caractéristique pour tous les descripteurs chaque descripteur permet toujours de décrire au moins un produit si les notes d'un produit pour un descripteur sont significativement inférieures à la moyenne des notes tout produit confondu, alors ce descripteur caractérise ce produit un produit seul peut être caractéristique d'un descripteur
Q2) Lors de la caractérisation de produits : un test F est utilisé pour voir globalement l'effet simultané de tous les descripteurs sur la variable produit un test F de l'effet produit signifie qu'au moins un produit prend des valeurs significativement différentes pour le descripteur étudié un test F de Fisher est construit par descripteur si la probabilité critique du test de Fisher de l'effet produit est inférieure à 5% alors le descripteur ne permet pas de décrire les produits si la probabilité critique du test de Fisher de l'effet produit est inférieure à 5% alors le descripteur caractérise chaque produit il faut que la probabilité critique du test F de l'effet produit et celle du test F de l'interaction produit:juge soient inférieures à 5% pour pouvoir interpréter un effet produit
Q3) Lors de la caractérisation de produits : des tests T de Student sont utilisés pour caractériser chaque produit pour un descripteur, on construit autant de test T qu'il y a de produits les tests T de Student sont construits avec un modèle qui ne contient que l'effet produit si le coefficient alpha_i d'un produit est grand alors il est significatif si le coefficient alpha_i d'un produit pour la saveur sucrée n'est pas significativement différent de 0 alors le produit n'a pas de saveur sucrée les tests T sont utiles seulement si le test F est significatif
Q4) Lors d'une évaluation sensorielle de 10 chocolats noirs, des analyses de variances ont été construites par descripteur avec comme effets, l'effet produit, l'effet juge (considéré comme aléatoire), et l'interaction produit:juge. Les probabilités critiques sont représentées dans le graphe ci-dessous. il y a un fort effet pour l'odeur de lait les juges ne perçoivent pas de différence entre les chocolats pour l'odeur de lait les juges perçoivent certains chocolats comme plus amer, ou moins amers, que d'autres l'acidité des chocolats est très faible les juges n'apprécient pas l'amertume des chocolats l'interaction produit:juge est nécessairement non significative pour l'acidité
Q5) Lors d'une évaluation sensorielle de 10 chocolats noirs, des analyses de variances ont été construites par descripteur avec comme effets, l'effet produit, l'effet juge (considéré comme aléatoire), et l'interaction produit:juge. Les probabilités critiques sont représentées dans le graphe ci-dessous. le chocolat Valrhona 85% est peu sucré, avec un faible arôme de lait mais une forte odeur de cacao les chocolats de la marque Valrhona ont tous les mêmes caractéristiques le chocolat Valrhona 85% a une odeur de lait significativement plus faible que la moyenne le descripteur sucré et le descripteur acide sont corrélés positivement la saveur sucrée ne discrimine pas les chocolats la saveur sucrée et l'arôme de lait sont deux descripteurs très corrélés
Score = Réponses correctes :