J'ai commencé ma vie professionnelle en tant qu'économiste. Quelque temps après avoir commencé à travailler avec des statisticiens, j'ai mentionné le « Modèle Heckman en deux étapes ”À un collègue. Il n'en avait jamais entendu parler et après quelques minutes de conversation, j'ai écrit une équation. "Oh," dit-il. "Vous voulez dire un modèle de variables instrumentales."
Je suis donc compatissant lorsque quelqu'un demande: «JMP a-t-il un [nom d'une personne célèbre dans son domaine] [nom qui sonne de manière statistique] [terme technique facultatif issu du domaine]? Chaque domaine technique a son propre langage, et comme Randall Munroe discuté dans son discours à notre Sommet découverte 2016 conférence à Cary, apprendre le jargon fait partie de la démonstration de vos compétences techniques dans votre domaine. Si vous travaillez principalement dans votre domaine, vous oubliez qu'il n'y a rien de magique dans ces mots et ces phrases. Ils sont un raccourci pour une série d'étapes ou un ensemble de recherches.
JMP est un outil statistique polyvalent. Par conséquent, si vous parlez de test statistique, JMP peut le faire. Cela n’a peut-être pas le nom que vous avez l'habitude de voir.
Le «test du triangle» du point de vue d'un statisticien
le Test de triangle , par exemple, est un test d’analyse sensorielle dans lequel on donne trois échantillons à un panéliste. Deux d'entre eux sont la même formule. L'un d'eux est une formule différente. La tâche du panéliste est de vous dire laquelle est différente. Si le panéliste ne peut pas faire la différence (soit parce que les formules ont le même goût, soit parce qu'il n'est pas sensible aux différences), la probabilité de choisir la bonne réponse au hasard est de 1/3 (un sur trois). . Il existe d'autres tests de ce type:
- le Duo-trio Le test est similaire, sauf qu'au lieu de présenter trois échantillons et de demander lequel est différent, le panéliste reçoit un échantillon de référence, puis deux échantillons non identifiés. La tâche du panéliste est de déterminer lequel des deux échantillons non marqués est le même que l'échantillon de référence. Si le panéliste ne peut pas faire la différence, la probabilité qu'il choisisse la bonne réponse au hasard est de 1/2 (un sur 2).
- le Deux sur cinq test est exactement le même que le Test de triangle , sauf que le panéliste reçoit cinq échantillons. Trois sont le même échantillon et deux sont différents. Les chances du panéliste de choisir correctement les deux types sont de 1/5 * 1/4. (Un sur cinq, puis un d'entre eux ayant déjà été choisi, un sur quatre).
- dans le Comparaison par paires test, le panéliste voit deux échantillons et est invité à en choisir un. On demande parfois au panéliste de choisir celui qui a le meilleur goût. Parfois, il est demandé au panéliste de choisir lequel possède le plus d'attributs, par exemple le goût «plus sucré» ou le goût «plus intense». Si le panéliste ne peut pas faire la différence, la probabilité d'une réponse correcte est de 1/2 (un sur deux).
Tous ces tests ont des procédures différentes et des objectifs différents en analyse sensorielle, mais pour un statisticien, ce sont tous des tests de khi-carré des proportions avec une hypothèse nulle donnée pour chaque niveau. L'hypothèse nulle pour chacune des réponses ci-dessus est «Pas de différence». Ce qui change, c'est la probabilité d'une réponse «Correct» lorsque l'hypothèse nulle est vraie.
Pour le Duo-Trio et la comparaison par paires, la probabilité d'une réponse correcte sous l'hypothèse nulle est de 1/2. Pour le test du triangle, la probabilité d'une réponse correcte sous l'hypothèse nulle est de 1/3, et pour le test des Deux sur cinq, la probabilité d'une réponse correcte est de 1/20 (1/5 * 1/4).
JMP a la possibilité de faire un test comme celui-ci via la plateforme de distribution. Ci-dessous, je vais montrer les étapes et illustrer un complément j'ai écrit pour faciliter l’exécution des tests dans JMP.
Un complément pour les 4 types courants de tests sensoriels simples
La beauté de JMP est de rendre les statistiques accessibles aux personnes qui ne veulent pas penser à tous les détails de chaque analyse. Dans les dernières versions, nous avons également facilité la personnalisation du logiciel avec les compléments et le générateur de compléments. J'ai écrit mon propre complément pour faciliter la tâche des personnes qui ne souhaitent pas conserver une liste des clics de souris corrects et des proportions correctes pour chacun des tests ci-dessus. Tout ce dont vous avez besoin est une colonne qui indique si le panéliste a obtenu la réponse «correcte» et de savoir quel type de test vous souhaitez.
Vous pouvez téléchargez mon complément de test sensoriel à partir de la bibliothèque de compléments .
Si vous n'avez jamais installé de complément JMP auparavant, ne vous inquiétez pas! Notre documentation a instructions pas à pas .
Lorsque vous exécutez le complément, une boîte de dialogue s'ouvre et vous demande quel type de test vous souhaitez et quelle colonne de la table de données contient si le panéliste a réussi le test. Le script a une certaine intelligence pour décider quel niveau est le bon niveau. Si vous voulez vous assurer qu'il choisit correctement, voir la section intitulée «Comment configurer les données».
Comment effectuer ces quatre tests dans JMP: Détails
La table d'exemple que j'ai jointe contient un test de triangle simulé. L'exécution du script Distribution montre la proportion de réponses correctes («Oui» ou «Non») dans la colonne des réponses correctes, ainsi qu'un test d'hypothèse permettant de déterminer s'il existe une différence réelle.
Comme vous pouvez le voir, le Probable Hypothèses (la probabilité dans l'hypothèse nulle) d'un «Oui» est 0,333333 = 1/3 et le Probable hypothétique d'un «Non» est 0,666667 = 2/3.
Bien que le test ne soit pas activé par défaut, il est facile de le demander à partir du menu triangle rouge connecté à la distribution d'intérêt (pas le menu triangle rouge de la plate-forme principale, mais celui situé en dessous).
Une fois que vous avez demandé les tests, JMP vous donnera une fenêtre vous permettant de saisir les probabilités sous l'hypothèse nulle.
Comment configurer les données
Vous avez besoin d'une colonne dans votre table de données qui indique si la personne a obtenu le test «correct». Je code habituellement la colonne correcte comme étant 0 et 1 (0 = non / incorrect, 1 = oui / correct). Certains logiciels attribuent la bonne réponse à 1 et 2 (1 = non / incorrect et 2 = oui / correct). Ou bien, il peut s'agir d'un champ de texte comportant «Oui» et «Non» ou «Correct» et «Incorrect». Chacun de ces éléments fonctionnera tant que vous vous assurerez que la proportion correcte est attribuée à chaque valeur de l'hypothèse. tester.
Les tests de proportions sont disponibles uniquement pour les colonnes catégorielles. Assurez-vous donc que le type de modélisation est défini sur Nominal dans le tableau de données. Si vous avez un code numérique, il est utile d'ajouter une étiquette de valeur pour aider votre utilisateur (et vous!) À se rappeler quel niveau signifie quoi. En prime, le complément que j'ai écrit vérifie les étiquettes de valeur pour «Oui» et «Non» ou «Correct» et «Incorrect» lorsqu'il décide quel niveau de données est associé à des réponses correctes et incorrectes. Si vous remettez la table de données et le script à un utilisateur, l'ajout des étiquettes de valeur garantira qu'il a toujours les bonnes valeurs.
Donc oui! JMP comporte un test triangle, un test duo-trio, un test deux sur cinq et de nombreux autres outils utiles pour analyser vos données sensorielles.
