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 d'un recueil de données par catégorisation chaque juge doit regrouper les produits selon le même nombre de groupes, nombre défini par l'organisateur de la session sensorielle le nombre de groupes de produits est au minimum de 2 chaque groupe doit contenir au moins 2 produits après avoir constitués des groupes de produits, les juges peuvent les décrire par des mots les juges décrivent chaque produit par des mots
Q2) Lors de l'analyse de données recueillies par catégorisation les produits et les mots sont sur un même graphique l'ACP est la méthode adaptée l'analyse des correspondances multiples est la méthode adaptée les mots utilisés pour décrire les groupes sont indispensables pour construire la carte des produits les juges sont projetés sur le même graphique que les produits
Q3) Un recueil de données par catégorisation a été effectué par 20 juges sur 10 chocolats. Le traitement des données par ACM a permis d'obtenir plusieurs graphiques, dont le graphique avec les produits et le graphique avec les juges. les produits et les juges sont sur 2 graphiques séparés pour mieux visualiser les graphes mais ils pourraient être sur le même graphe ce graphique correspond au graphique des variables en ACM le juge 16 (en haut à droite) a nécessairement mis tous les produits avec 85% de cacao (produits à gauche) dans un même groupe le juge 16 (en haut à droite) a nécessairement séparé les produits avec 85% de cacao (produits à gauche) des autres produits le juge 3 n'aime pas le produit MDD 55%
Q4) Lors d'un recueil de données par catégorisation, les produits ont été décrits en fonction des mots qui les caractérisent. Les résultats sont fournis ci-dessous pour quelques chocolats :
$`Lindt Excellence 85%` Intern % glob % Intern freq Glob freq p.value v.testastringent 17.85714 6.531532 10 29 0.0027524668 2.994110amer 28.57143 15.315315 16 68 0.0096829324 2.586951fort 12.50000 5.405405 7 24 0.0430854671 2.022881suave 0.00000 7.432432 0 33 0.0195053271 -2.335730doux 0.00000 11.936937 0 53 0.0009662494 -3.300174
$`MDD 55%`
Intern % glob % Intern freq Glob freq p.value v.test
doux 30.76923 11.9369 12 53 0.0015816 3.159261lait 10.25641 2.25225 4 10 0.0145910 2.442374sucré 10.25641 2.47747 4 11 0.0214794 2.299448acide 0.00000 9.45945 0 42 0.0344538 -2.114719amer 0.00000 15.31531 0 68 0.0022153 -3.059733
$`MDD 85%`
Intern % glob % Intern freq Glob freq p.value v.testamer 31.372 15.31531 16 68 0.0031831 2.949475suave 0.000 7.43243 0 33 0.0303127 -2.165980doux 0.000 11.93693 0 53 0.0020016 -3.089983
Q5) Un recueil de données par catégorisation a été effectué par 20 juges sur 10 chocolats. Les données ont été traitées par ACM et une procédure pour chercher les mots consensuels a fourni le graphique suivant. le produit MDD 55% est écoeurant car il est du côté du mot écoeurant les mots présents sur ce graphique sont les seuls mots employés de façon consensuelle par les juges les mots qui ne sont pas présents sur ce graphique sont les mots employés peu souvent les mots sur ce graphique sont employés par plusieurs juges et ont exactement la même position pour chaque juge le mot "fort" a souvent été employé pour caractériser le chocolat MDD 55%
Score = Réponses correctes :
