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Mise en relation de données instrumentales et sensorielles : quelles méthodes statistiques ?
Dates :
Du 28 au 30 juin 2011
Durée :
0 jour (0 heures)
Lieu :
AgroParisTech , PARIS
Tarification :
1400 Euros
Thématique :
Management et outils de décision, Productions alimentaires, alimentation et santé
Contexte :
Le sensoriel prend une place grandissante dans le développement des produits alimentaires, cosmétiques et de manière générale industriels. Si les méthodes de description sensorielle et de mesure hédonique sont de plus en plus diffusées, il n’en reste pas moins que le principal outil de communication entre un industriel et ses fournisseurs reste le cahier des charges technique.
La mise en relation de la caractérisation des produits tels que les perçoivent ses consommateurs avec les données techniques qu’utilisent ses fournisseurs est donc un enjeu majeur pour un industriel.
Complémentaires d’une « expertise produits », les outils statistiques permettent de prendre en compte la complexité des interactions entre les caractéristiques des produits.
Objectif :
· Présenter un panorama complet des principales méthodes statistiques classiques et multidimensionnelles utilisables pour étudier les relations entre les données sensorielles et instrumentales
· Aider à la décision dans le choix des techniques statistiques à utiliser
· Découvrir les principaux outils logiciels disponibles
Compétences à acquérir :
Publics concernés :
- Ingénieurs et cadres, industriels et prestataires de services en analyse sensorielle
- Responsables du traitement statistique des données sensorielles
- Chefs de projet R&D alimentaire, cosmétique, …
Pré-requis :
Programme :
Nous insisterons tout d’abord, sur la spécificité de la mesure sensorielle : interaction produit - sujet, instabilité et incertitude. Nous reviendrons ensuite en détail sur la difficulté de la mise en relation de données sensorielles et de données instrumentales, les unes décrivant une interaction produit – sujet et les autres un effet produit intrinsèque.
A partir de ce constat, les techniques adaptées seront présentées, ainsi que des cas concrets d’applications. Les avantages et les limites de chaque technique seront exposés.
On abordera successivement les problématiques suivantes, en s’appuyant sur des exemples et la mise en œuvre des procédures :
- Comprendre et prédire une caractéristique par une autre (quantitative ou qualitative)
- Comprendre et prédire une caractéristique en fonction de plusieurs autres
- Comprendre et prédire plusieurs caractéristiques en fonction de plusieurs autres (prendre en compte les antagonismes et les synergies existants entre les variables)
Les principales techniques présentées seront :
- L’analyse de variance, la régression linéaire simple, multiple et progressive, le modèle linéaire pour les techniques unidimensionnelles
- L’Analyse en Composantes Principales, l’Analyse des correspondances, l’Analyse Factorielle Multiple, l’Analyse Procustéenne Généralisée, la régression PLS pour les techniques multidimensionnelles
Méthode pédagogique :
Modalités d'évaluation :
Chef de projet :
David BLUMENTHAL, AgroParisTech, Site de Massy
Responsable de la formation :
Catherine CAUCHARD
catherine.cauchard@agroparistech.fr
Assistant de la formation :
Vincent NGUYEN
01 45 49 89 14
vincent.nguyen@agroparistech.fr
Nb de places :
20
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