L'analyse des données RATA

Cette méthode permet :

• Étudier et visualiser les liens entre les produits et les attributs.
• Étudier les accords entre les évaluateurs.

QU'EST-CE QUE L'ANALYSE DE DONNÉES RATA ?

L'analyse des données RATA est une méthode utilisée dans l'évaluation sensorielle pour collecter et analyser les données sur la perception des produits par les consommateurs.

Le RATA est utile pour évaluer les caractéristiques sensorielles des produits, informer le développement des produits et le contrôle de la qualité dans des secteurs tels que l'alimentation et les boissons, les cosmétiques et les biens de consommation.

Les participants évaluent les attributs des produits, tels que le goût, la texture ou l'apparence, à l'aide d'une échelle numérique ou d'un système d'évaluation. Les évaluations sont analysées pour identifier les modèles et les tendances à l'aide d'une analyse statistique multivariée.

RÉSULTATS DE L'ANALYSE DES DONNÉES RATA DANS XLSTAT

Résumés ANOVA : Le résumé de l'ANOVA pour chaque attribut est affiché.

Répétabilité des évaluateurs : Le coefficient de similarité (Salton Cosine) entre les résultats des différentes sessions est affiché. Ce coefficient prend des valeurs comprises entre 0 et 1 et augmente avec la similarité entre les sessions.

Valeurs propres : Les valeurs propres de l'AC ou de l'ACP et le graphique correspondant (scree plot) sont affichés.

Coordonnées des produits et des attributs : Les coordonnées des produits et des attributs du consensus dans l'espace des facteurs sont affichées avec les graphiques correspondants.

Matrice de similarité (S) : La matrice de l'indice de similarité entre tous les évaluateurs est affichée. Le coefficient de similarité utilisé est le cosinus de Salton qui est compris entre 0 et 1. Plus il est proche de 1, plus la similarité est forte. Cette matrice est utilisée par CATATIS pour calculer les poids des évaluateurs.

Pondérations : Les poids calculés par CATATIS sont affichés avec le diagramme à barres associé. Plus le poids est élevé, plus l'évaluateur a contribué au consensus. Sachant que CATATIS donne plus de poids à l'évaluateur le plus proche d'un point de vue global, un poids beaucoup plus faible que les autres signifiera que l'évaluateur est atypique.