ISO 13301:2018

Sensory analysis - Methodology - General guidance for measuring odour, flavour and taste detection thresholds by a three-alternative forced-choice (3-AFC) procedure

ISO 13301:2018 gives guidelines for - obtaining data on the detection of stimuli that evoke responses to odour, flavour and taste by a 3-AFC (three-alternative forced-choice) procedure, and - the processing of the data to estimate the value of a threshold and its error bounds, and other statistics related to the detection of the stimulus. Typically, the procedures will be used in one of the following two modes: - investigation of the sensitivity of assessors to specific stimuli; - investigation of the ability of a chemical substance to stimulate the chemoreceptive senses. (Although experiments can encompass both modes.) Examples of the first mode include studies of the differences among individuals or specified populations of individuals in sensitivities and of the effects of age, gender, physiological condition, disease, administration of drugs and ambient conditions on sensitivity. Examples of the latter mode include - studies in flavour chemistry and the impact of specified chemicals on the flavour of foods, - classification of chemicals for their impact on humans, if present in the environment, - studies on the relationship of molecular structure to capacity of a chemical to act as a stimulant, - quality assurance of gaseous effluents and of water, foods and beverages, and - studies in the mechanism of olfaction. In both modes, the way in which probability of a correct response changes with intensity of stimulus, i.e. the slope of the dose/response curve, could be an important aspect of the study as well as the threshold value, and the data processing procedures described here provide this information. The focus of ISO 13301:2018 is on data requirements and on computational procedures. Regarding the validity of the data, the text is restricted to general rules and precautions. It does not differentiate between detection and difference thresholds; fundamentally, the procedures measure a difference threshold because a test sample is compared with a reference sample. Typically, the reference sample is not intended to contain the stimulus under investigation, but the guidelines do not exclude experimental design in which the reference could contain the stimulus, or it might not be known if the reference contains the stimulus. The guidelines do not measure a recognition threshold as defined in ISO 5492. They do not address the standardization of methods of determining air quality as discussed in EN 13725.

Analyse sensorielle — Méthodologie — Recommandations générales pour le mesurage des seuils de détection d'odeur, de flaveur et de goût par une technique à choix forcé de 1 parmi 3 (3-AFC)

L'ISO 13301:2018 fournit des recommandations pour: - obtenir des données sur la détection de stimulus qui évoquent des réponses concernant l'odeur, la flaveur et le goût par la technique 3-AFC (choix forcé, 1 parmi 3), et - le traitement des données afin d'estimer la valeur d'un seuil et ses limites d'erreur, ainsi que d'autres statistiques liées à la détection du stimulus. Typiquement, les techniques seront utilisées selon l'un des deux modes suivants: - investigation sur la sensibilité des sujets à des stimulus spécifiques; - investigation sur la capacité d'une substance chimique à stimuler les sens chimioréceptifs. (Certaines expériences peuvent impliquer les deux modes.) Des exemples pour le premier mode comprennent des études sur les différences de sensibilité entre des individus ou des populations spécifiées d'individus et sur les effets de l'âge, du sexe, de l'état physiologique, des maladies, de la prise de médicaments et des conditions ambiantes sur la sensibilité. Des exemples du second mode comprennent: - des études sur la chimie de la flaveur et sur l'impact de produits chimiques spécifiés sur la flaveur des aliments, - la classification, en fonction de leur impact sur les humains, des produits chimiques s'ils sont présents dans l'environnement, - des études sur la relation entre la structure moléculaire et la capacité d'un produit chimique à agir comme stimulant, - l'assurance qualité des effluents gazeux et de l'eau, des aliments et des boissons, et - des études sur le mécanisme de l'olfaction. Dans les deux modes, la façon dont la probabilité d'une réponse correcte change avec l'intensité du stimulus, c'est-à-dire avec la pente de la courbe dose/réponse, peut être un aspect important de l'étude, aussi bien que la valeur de seuil, et les modes de traitement des données décrits ici donnent ces informations. L'ISO 13301:2018 porte sur les exigences en matière de données et de modes de calcul. Concernant la validité des données, le texte se limite à énoncer des règles et des précautions générales. Il ne différencie pas les seuils de détection et les seuils de différence; fondamentalement, les modes opératoires mesurent un seuil de différence parce qu'un échantillon d'essai est comparé à un échantillon de référence. En général, l'échantillon de référence n'est pas destiné à contenir le stimulus examiné, mais les lignes directrices n'excluent pas un plan d'expérience dans lequel la référence peut contenir le stimulus, ou bien il se peut qu'on ne sache pas si la référence contient le stimulus. À noter que lignes directrices qui suivent ne sont pas applicables au mesurage du seuil de reconnaissance tel qu'il est défini dans l'ISO 5492. Elles n'abordent pas non plus la normalisation des méthodes de détermination de la qualité de l'air telles que décrites dans l'EN 13725.

General Information

• Status: Published
• Publication Date: 23-Apr-2018
• ICS: 67.240 - Sensory analysis
• Technical Committee: ISO/TC 34/SC 12 - Sensory analysis
• Drafting Committee: ISO/TC 34/SC 12 - Sensory analysis
• Current Stage: 9093 - International Standard confirmed
• Start Date: 21-Sep-2023
• Completion Date: 13-Dec-2025

Relations

• Revises: ISO 13301:2002 - Sensory analysis - Methodology - General guidance for measuring odour, flavour and taste detection thresholds by a three-alternative forced-choice (3-AFC) procedure
• Effective Date: 04-Nov-2015

Overview

ISO 13301:2018 - Sensory analysis - Methodology - General guidance for measuring odour, flavour and taste detection thresholds by a three-alternative forced-choice (3‑AFC) procedure - provides standardized guidance for designing, conducting and processing detection-threshold experiments using the 3‑AFC method. The standard focuses on data requirements and computational procedures to estimate detection thresholds, error bounds and related statistics for odour, flavour and taste stimuli. It clarifies experimental modes (assessor sensitivity vs. substance potency), the probabilistic nature of thresholds (dose–response slope as well as median threshold), and practical limits (it does not cover recognition thresholds per ISO 5492 or air-quality standardization in EN 13725).

Key technical topics and requirements

• Experimental procedures
  • Sample preparation and presentation for gases, liquids and solids
  • Selection of stimulus concentrations and test design (individual thresholds, population distributions, group thresholds)
  • Assessor selection, training and precautions to reduce learning effects and improve repeatability
• 3‑AFC method specifics
  • Use of three-alternative forced-choice presentation and the associated guessing-model adjustment for detection probability
• Data processing and statistics
  • Preliminary data inspection and logit transformation for initial estimates
  • Fitting a logistic dose–response model using maximum likelihood estimation (MLE)
  • Estimation of threshold (often defined as the median detection level), slope of the dose–response curve, confidence intervals and error bounds
  • Calculation and reporting of Best Estimate Threshold (BET) and presentation of results
• Documentation
  • Guidance on reporting, sample handling, and use of spreadsheet programs for computations

Practical applications

ISO 13301:2018 is applicable in contexts where objective measurement of detection thresholds matters:

• Flavor chemistry and product formulation (assessing impact of trace chemicals on food and beverage flavour)
• Sensory sensitivity studies (effects of age, gender, medication or disease on perception)
• Chemical classification and safety assessment (potential human stimulation from environmental chemicals)
• Quality assurance for gaseous effluents, water, foods and beverages
• Research into olfaction mechanisms and structure–activity relationships

Who should use this standard

• Sensory scientists and lab managers conducting threshold testing
• Flavor chemists and product developers in food & beverage R&D
• Toxicologists, environmental assessors and regulatory labs
• Quality assurance specialists responsible for sensory quality control

Related standards

• ISO 5492 (Vocabulary for sensory analysis) - for terminology and definitions
• EN 13725 - different approach for standardizing olfactometry / air quality measurements (not covered by ISO 13301)

Keywords: ISO 13301:2018, 3-AFC, sensory analysis, detection threshold, odour threshold, flavour threshold, taste threshold, logistic model, maximum likelihood, Best Estimate Threshold (BET).

Standards Content (Sample)

INTERNATIONAL ISO
STANDARD 13301
Second edition
2018-04
Sensory analysis — Methodology
— General guidance for measuring
odour, flavour and taste detection
thresholds by a three-alternative
forced-choice (3-AFC) procedure
Analyse sensorielle — Méthodologie — Recommandations générales
pour le mesurage des seuils de détection d'odeur, de flaveur et de goût
par une technique à choix forcé de 1 parmi 3 (3-AFC)
Reference number
©
ISO 2018
© ISO 2018
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Published in Switzerland
ii © ISO 2018 – All rights reserved

Contents Page
Foreword .iv
Introduction .v
1 Scope . 1
2 Normative references . 1
3 Terms and definitions . 2
4 Principles . 3
4.1 Experimental procedures . 3
4.2 Data processing . 3
5 Experimental procedures . 4
5.1 Preparation of samples . 4
5.1.1 General precautions . 4
5.1.2 Gases . 4
5.1.3 Liquids . 4
5.1.4 Solids . 4
5.2 Selection of concentrations of the stimulus . 4
5.3 Presentation of samples . 5
5.3.1 Preparation . 5
5.3.2 Gases . 5
5.3.3 Liquids . 5
5.3.4 Solids . 5
5.4 Training of assessors . 5
5.5 Selection of assessors . 6
5.5.1 General. 6
5.5.2 Individual threshold . 6
5.5.3 Distribution of thresholds. 6
5.5.4 Measurement of thresholds of stimuli . 6
5.6 Design of the experiment . 6
5.6.1 Individual threshold . 6
5.6.2 Distribution of thresholds. 7
5.6.3 Measurement of the threshold of a stimulus for a group of assessors . 7
6 Data processing . 9
6.1 Mathematical and statistical models . 9
6.2 Preliminary inspection of data . 9
6.2.1 Preparation . 9
6.2.2 Preliminary estimation of threshold and slope using the logit transformation .10
6.3 Maximum likelihood procedure for fitting the data to a logistic model and
estimating error bounds .10
6.3.1 General.10
6.3.2 The parameter, b .10
6.3.3 Confidence intervals for estimated parameters .11
6.4 Interpretation of results .11
6.5 Selecting a detection rate target (p ) other than 0,5.12
d
6.6 Estimation of the best estimate threshold (BET) .12
6.7 Presentation of results .12
Annex A (informative) Estimated number of assessors required for a given degree of precision .14
Annex B (informative) Examples .15
Bibliography .28
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards
bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out
through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical
committee has been established has the right to be represented on that committee. International
organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work.
ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of
electrotechnical standardization.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are
described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular the different approval criteria needed for the
different types of ISO documents should be noted. This document was drafted in accordance with the
editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www .iso .org/directives).
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of
patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights. Details of
any patent rights identified during the development of the document will be in the Introduction and/or
on the ISO list of patent declarations received (see www .iso .org/patents).
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation on the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and
expressions related to conformity assessment, as well as information about ISO's adherence to the
World Trade Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT) see the following
URL: www .iso .org/iso/foreword .html.
This document was prepared by Technical Committee ISO/TC 34, Food Products, Subcommittee SC 12,
Sensory analysis.
This second edition cancels and replaces the first edition (ISO 13301:2002), which has been technically
revised. The following changes have been made:
— the bibliographic references have been updated;
— Additional instructions regarding the use of spreadsheet programs have been added;
— typographical errors in tables and examples have been corrected.
iv © ISO 2018 – All rights reserved

Introduction
The concept of “threshold” has wide use in sensory analysis and is often used in the literature on
sensory studies of food and drink. Data on sensory thresholds to stimuli are used in sensory studies in
two main ways: as measures of the sensitivity of assessors or groups of assessors to specific stimuli;
and as measures of the ability of substances to evoke sensory responses in assessors. In the first, the
value of the threshold is taken as a description of an assessor’s performance; in the latter, as a measure
of a property of the substance.
The term “threshold” was introduced by 19th century psychophysicists and used to denote a stimulus
concentration above which the stimulus could be detected, and below which it could not [see Figure 1 a)].
a)  Traditional notion of threshold b)  Probabilistic nature of threshold
Key
X concentration of stimulus, x
Y probability of detection, p
d
1 threshold
Figure 1 — Traditional notion and probabilistic nature of threshold
1)
However, in practice the graph of the probability of detection against the intensity of the stimulus is
always an ogive [see Figure 1 b)], and it is convenient to assume, for purposes of calculation, that the
threshold fluctuates so that a particular stimulus concentration exceeds it on some occasions but not
on others. The threshold can then be obtained as an estimate of the median of these momentary values,
i.e. as the stimulus concentration for which the probability of detection is 0,5. The threshold defined in
this way has analogies with median effect levels used in branches of biology such as pharmacology and
toxicology, which are concerned with the effect of chemicals on organisms.
Where detection thresholds of a particular substance in air or water have been measured in more
[6][10]
than one laboratory, the reported values often span two or three orders of magnitude or more
[14]
. This range is greater than can be expected from experimental errors alone or from differences
in the processing of data; but it probably can be accounted for by difference in concepts of thresholds
between laboratories, and differences in experimental procedure. Reference [6] suggests a procedure
for standardizing detection thresholds in air.
1) This document is based on the use of the 3-AFC method of presenting the stimuli, and the probability of
detection, p , is modelled as p = 1,5 × p − 0,5, where p is the probability of a correct selection. This is strictly a
d d c c
“guessing model” of the assessor’s behaviour. It is not a psychometric model of the assessor’s decision process, such
as a signal-detection model, which could also be applied, see Reference [13].
The user needs to be aware that the determination of detection thresholds requires more experimental
effort than is at first apparent from this description. Experimental results demonstrate that on repeated
testing, the observed individual thresholds tend to decrease, and the difference between individuals
likewise tends to decrease. Threshold testing is often an unfamiliar activity, and assessors will improve
their sensitivity as they become accustomed to the substance and the mechanics of the test. The 3-AFC
procedure requires that assessors can recognize the stimulus. Training programmes require effort but
will in turn yield needed information about each assessor’s range of partial detection. Results improve
as the experimenter learns to tailor the concentrations presented to each assessor’s range, see 6.3.
vi © ISO 2018 – All rights reserved

INTERNATIONAL STANDARD ISO 13301:2018(E)
Sensory analysis — Methodology — General guidance for
measuring odour, flavour and taste detection thresholds by
a three-alternative forced-choice (3-AFC) procedure
1 Scope
This document gives guidelines for
— obtaining data on the detection of stimuli that evoke responses to odour, flavour and taste by a
3-AFC (three-alternative forced-choice) procedure, and
— the processing of the data to estimate the value of a threshold and its error bounds, and other
statistics related to the detection of the stimulus.
Typically, the procedures will be used in one of the following two modes:
— investigation of the sensitivity of assessors to specific stimuli;
— investigation of the ability of a chemical substance to stimulate the chemoreceptive senses.
(Although experiments can encompass both modes.)
Examples of the first mode include studies of the differences among individuals or specified populations
of individuals in sensitivities and of the effects of age, gender, physiological condition, disease,
administration of drugs and ambient conditions on sensitivity. Examples of the latter mode include
— studies in flavour chemistry and the impact of specified chemicals on the flavour of foods,
— classification of chemicals for their impact on humans, if present in the environment,
— studies on the relationship of molecular structure to capacity of a chemical to act as a stimulant,
— quality assurance of gaseous effluents and of water, foods and beverages, and
— studies in the mechanism of olfaction.
In both modes, the way in which probability of a correct response changes with intensity of stimulus, i.e.
the slope of the dose/response curve, could be an important aspect of the study as well as the threshold
value, and the data processing procedures described here provide this information.
The focus of this document is on data requirements and on computational procedures. Regarding the
validity of the data, the text is restricted to general rules and precautions. It does not differentiate
between detection and difference thresholds; fundamentally, the procedures measure a difference
threshold because a test sample is compared with a reference sample. Typically, the reference
sample is not intended to contain the stimulus under investigation, but the guidelines do not exclude
experimental design in which the reference could contain the stimulus, or it might not be known if the
reference contains the stimulus. The guidelines do not measure a recognition threshold as defined in
ISO 5492. They do not address the standardization of methods of determining air quality as discussed
in EN 13725.
2 Normative references
The following documents are referred to in the text in such a way that some or all of their content
constitutes requirements of this document. For dated references, only the edition cited applies. For
undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
ISO 5492, Sensory analysis — Vocabulary
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO 5492 and the following apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
— IEC Electropedia: available at http: //www .electropedia .org/
— ISO Online browsing platform: available at https: //www .iso .org/obp
3.1
stimulus
substance that may or may not cause a sensation, detectable by one or more of the senses, depending on
the amount present
3.2
medium
material used to dissolve, dilute, disperse or sorb a stimulus (3.1) whose threshold is to be measured
3.3
reference sample
quantity of the medium (3.2) containing no added stimulus (3.1)
3.4
test sample
quantity of the medium (3.2) to which a stimulus (3.1) has been added at a known concentration
3.5
3-AFC test
three-alternative forced-choice test
test of discrimination in which the assessor is presented with three samples, one of which is a test sample
(3.4) containing a nominated stimulus (3.1) familiar to the assessor, the other two being references, and
where the assessor is instructed to indicate the test sample
Note 1 to entry: The standard 3-AFC test is a specified discrimination method. Assessors are instructed as to
what attribute to use to make their decision. In threshold testing, the attribute of interest may well be below the
recognition thresholds of the assessor, so in threshold tests the assessors conduct an unspecified 3-AFC, in which
they select the one sample that is different from the other two, without reference to a specific attribute.
3.6
presentation
set of three samples forming a 3-AFC test (3.5)
3.7
threshold model
model of sensory detection where a stimulus (3.1) presented on a particular trial is either detected
(resulting in a correct response) or is not detected (resulting in a response being made at random)
3.8
signal-detection model
model of sensory detection where a stimulus (3.1) presented on a particular trial provides some level of
evidence of its presence
Note 1 to entry: The evidence contributes to a decision by the assessor about the presence or absence of the
stimulus.
2 © ISO 2018 – All rights reserved

3.9
detection threshold
lowest intensity of a sensory stimulus (3.1) that has a probability of detection of 0,5 under the conditions
of the test, as calculated from the threshold model (3.7)
3.10
individual threshold
detection threshold (3.9) of a single assessor
3.11
average threshold
average (where the type is specified, e.g. arithmetic mean, geometric mean or median) of individual
thresholds (3.10)
3.12
group threshold from pooled data
estimate obtained by using the sum of outcomes for a particular group of assessors at each concentration
of the stimulus (3.1) as input when fitting the statistical model
4 Principles
4.1 Experimental procedures
The stimulus is formulated in the medium at a specified concentration and is presented along with a
pair of reference samples to the assessor. The assessor selects one of the samples as containing the
stimulus or having the stimulus at a greater concentration. The assessor should make a selection.
Typically, the stimulus is dissolved in air or water. It is unlikely that a gas other than air will be used as
a gaseous medium in tests with human assessors, but solvents other than water, solutions in water or
other solvents, or solids, e.g. foods, can be used as liquid or solid medium to dilute the stimulus as the
experiment dictates. It is essential that the medium be homogeneous so that the members of the pair of
references are identical, and the same in all presentations.
The stimulus is presented at several concentrations. The presentations are replicated, at each
concentration, enough times to achieve a desired precision of the threshold and parameters of
the mathematical model. The nature of the replications within assessors, across assessors, and
combinations of the two are set by the experimental design of the study.
4.2 Data processing
The outcome of a presentation is a binary result; the sample nominated by the assessor is the test
sample (a correct selection) or is one of the references (an incorrect selection). The statistical model is
that the number of correct selections at a particular concentration comes from a binomial distribution.
For the 3-AFC test, the threshold is the concentration of the stimulus at which the proportion of correct
selections is equal to 2/3, which corresponds to the probability of detection = 0,50 [see Formula (1)].
The data, as proportions of correct selections, can simply be inspected and interpolated to derive
this point, but a more accurate estimate of the threshold, and its bounds, can be obtained by fitting a
mathematical model to the data. A logistic model is used in these guidelines, and the model is fitted by
a maximum likelihood procedure, or alternatively, by a least squares procedure. The fitting estimates
the two parameters of the model, one a location parameter, the other a shape parameter. The former
locates the fitted curve on the stimulus continuum, the latter determines the steepness of the curve.
The fitted curve allows estimates of proportions of detection other than 50 % to be derived.
The simplest model to fit is one in which the distribution of proportion of correct selections comes from
a single, approximately normal, distribution. This would typically be the case where the data come from
replications within a single assessor. A single logistic function can then be adequately fitted, that is, one
with a single pair of values for the parameters of the curve. It is not uncommon for the sensitivities to
chemicals to be not normally distributed, or even symmetrically distributed, among assessors. For some
stimuli the distributions are distinctly bimodal, but deviations from a normal distribution are difficult
to demonstrate unless measurements are made with a large sample of assessors, typically more than
100. A single logistic function will not be an adequate fit to data that come from a distribution which
deviates significantly from a single, normal distribution, but the mathematical model can be extended
to accommodate these cases.
5 Experimental procedures
5.1 Preparation of samples
5.1.1 General precautions
See ISO 6658. Ascertain that stimulus and medium are stable over the duration of the study and are non-
toxic and non-allergenic. Ascertain that they are representative of the purpose of the study, e.g. exhaust
gases may vary with the process generating them, and chemical substances may require purification to
remove off-flavours or irritants from the molecule to be studied. Prepare a large enough homogeneous
quantity of both stimulus and medium to ensure that assessors receive identical presentations with
exception of the concentration of stimulus and its position in the set. Prepare the samples in a facility
that conforms to ISO 8589. Use containers that do not adsorb the test substance or contribute odour or
taste. Make certain that the presence or absence of the stimulus cannot be detected visually or by any
means available to an assessor other than the chemical senses. Store samples away from light and heat
when not in use.
5.1.2 Gases
Collect or prepare stimulus and medium in vessels such as polytetrafluoroethylene (PTFE) coated
bottles or balloons. If the stimulus is an inodorous gas containing an odorous impurity, flush the vessel
and associated tubing and valves several times with a fresh sample in order to saturate the walls. For
the same reason, and to avoid volume changes, maintain a constant temperature near that to be used
when presenting the gases to the assessors. Use smoothbore PTFE-coated tubing and valves free from
points of sudden pressure change.
5.1.3 Liquids
For stimuli to be presented in an aqueous medium, make certain that complete dissolution can be
obtained and maintained for the duration of the experiment. For partially hydrophobic substances,
prepare the first dilution stage in ethanol or ethylene glycol purified with activated carbon to remove
off-odours. Note that distilled water and absolute alcohol often contain strong odours; use food grade
product instead and purify with activated carbon if required. Present fully hydrophobic substances in a
non-aqueous solvent such as odourless liquid paraffin or dinonyl phthalate and avoid plastic containers
as the substance may dissolve in the polymer. When preparing sequential dilutions, be aware that the
higher the dilution, the larger the proportion of the stimulus that may be lost by adsorption to the vessel
wall. As far as is possible, prepare each dilution by microsyringe or equivalent, directly from a stock
solution, and avoid sequences of preparing each dilution from the preceding sample.
5.1.4 Solids
The medium of interest is typically a food such as cheese, fish or meat. Unless a technique exists
whereby the solid can be dissolved and reconstituted, finely divide or comminute it before adding the
stimulus in a suitable solvent, then mix well and allow time for the chemical to diffuse within the matrix
before preparing the samples for presentation to the assessors.
5.2 Selection of concentrations of the stimulus
Present a series of 3-AFC presentations of which each concentration is greater than the preceding one
by approximately a factor denoted by X. Be guided by the acceptable size of the error of the threshold
4 © ISO 2018 – All rights reserved

estimate: typically choose X ≈ 3-5 for approximate studies and X ≈ 2 for higher precision. For each
assessor, choose a strategy of experimentation that will result in defining the ogive of the logistic model
at points distributed over his or her range of partial detection. The most effective data points are those
corresponding to 45 % to 90 % correct selection in the test, i.e. p = 0,18 to 0,85.
d
For economy of sample and assessor’s time, begin by locating the concentration range of interest for
each assessor using a large factor X. Observe that these initial tests also serve to demonstrate the
mechanics of the test and to teach the assessors how to recognize the stimulus when it is above their
range of partial detection.
Proceed with the definitive set of 3-AFC presentations at concentrations tailored to each assessor using
a low factor X. If on completion it is found that the data do not adequately define an assessor’s ogive,
administer additional concentration levels until this is the case. Regularly ask an assessor to describe
the nature of the detected stimulus to guard against lapses of memory for it. Interrogation may also
uncover an unintended sequence of correct replies caused by chance and not by detection; e.g. a series
of 3 chance hits will occur once in 27 tests.
5.3 Presentation of samples
5.3.1 Preparation
Present samples with assessors seated in booths (see ISO 8589) and observe the rules of good sensory
practice as described in ISO 6658. Code samples with three-digit random numbers, or place samples in
a prearranged pattern, e.g. side-by-side in front of the assessor with the first sample on the left, using
the identical pattern on the response sheet. To avoid positional bias, balance the three combinations of
orders of presentation, AAB, ABA, BAA, across the assessors. Instruct assessors to minimize sensory
fatigue by ingesting a minimum quantity of any sample that exhibits above-threshold concentration
and by allowing sufficient time for sensory recovery between samples.
5.3.2 Gases
Present samples using an olfactometer such as those described in References [8] and [12].
5.3.3 Liquids
Present non-volatile chemicals dissolved in purified water or in a flavourless solvent. Use containers
that do not absorb the chemical, e.g. 100 ml glass beakers one quarter full. Present volatile chemicals
in stoppered, wide mouthed containers suitable for sniffing or sipping, or in flexible closed containers,
e.g. 250 ml squeeze bottles suitable for delivering a measured volume of headspace or liquid into the
[4][7][11]
nostrils or mouth . If the medium is a beverage, use the type of container that is customary for
sensory evaluation of the product.
5.3.4 Solids
If the medium is a food, present the samples in the form that is customary for sensory evaluation of the
product.
5.4 Training of assessors
For most purposes, the threshold of interest is that of an informed observer, trained by repeated
exposure to detect the substance in question whenever its presence is perceivable, e.g. as a pollutant
in air or water, or as a component or taint of the flavour of a food or beverage. Familiarity with the
substance is also a requirement in the 3-AFC test. Inadequate training may artificially extend the
observed range of thresholds upwards by 1 to 2 orders of magnitude. If the threshold sought is that of
a casual observer, e.g. for a warning agent in household gas, untrained assessors and mild distraction
(e.g. noise) may be used and the triangle test or paired comparison substituted for the 3-AFC test.
A training programme can be by presentation of the stimulus monadically at high concentrations,
then at two or more concentrations with the assessor requiring to rank them, then as 3-AFCs while
locating the assessor’s range of partial detection. Observe that initial thresholds decrease with practice
and should tend to stabilize after 3 to 5 tests and that individual assessors may differ in their basic
sensitivity to the substance in question by a factor of two or three orders of magnitude, or more.
5.5 Selection of assessors
5.5.1 General
Select assessors to meet the objectives of the investigation, following the guidelines given in ISO 8586.
5.5.2 Individual threshold
The test may be made, e.g. to compare an individual’s threshold with a literature value, with a previously
determined value under different circumstances, or with his or her thresholds for other substances.
The test may be made to diagnose anosmia or hyperosmia, or ageusia or hypergeusia.
5.5.3 Distribution of thresholds
The experimenter may wish to know the distribution of thresholds within a population. The group
tested might itself be a sample drawn from a larger population, or it may be all members of a selected
population, e.g. members of a testing panel. Selection of populations is outside the scope of this
document, but the experimenter should carefully define the population, or the sample of the population,
under study. For the presentation of the results, see 6.7.
5.5.4 Measurement of thresholds of stimuli
The value of a group or average threshold for a stimulus is valid only for the panel of assessors used in
the trials and the experimenter should be cautious in extrapolating the results outside of this panel.
The experimenter should select the panel to meet the objectives and purposes of the measurements.
For example, a study of the relative organoleptic properties of members of a set of chemicals could be
carried out using a small panel of selected assessors, whereas a study of the properties of potential
flavouring compounds in foods might require a larger panel which is representative of a particular
population.
The number of assessors and the number of presentations to achieve a required precision of estimates
are matters to be considered together. When small numbers of assessors are being used, it will
be necessary to replicate presentations over assessors to generate sufficient data, whereas single
presentations at each, or perhaps just some, concentrations to each assessor might be adequate for
large panels.
5.6 Design of the experiment
5.6.1 Individual threshold
The most effective range of concentrations for estimating the parameters of the logistic is between
45 % and 90 % correct selections. Within this range, the main determinant of precision of the estimates
is the total number of presentations assuming they are roughly balanced around the threshold. Table 1
shows factors for approximate error bounds relative to the estimate of the threshold, in original
concentration units. See also Annex A.
Table 1 — Guide for determining the number of presentations required
for a desired precision of an estimate of the threshold
Total number of presentations 40 60 80 100 120 160 200
Error bound relative to threshold 2,5 2,2 2,0 1,8 1,7 1,6 1,5
6 © ISO 2018 – All rights reserved

The bounds are obtained by both dividing and multiplying the estimate of the threshold by the
factors in Table 1; e.g. if the threshold obtained with 80 presentations was 2,4 ppm (2,4 ml/m ), the
bounds would be 1,2 ppm to 4,8 ppm. Precision increases only slowly above 200 presentations and
the improvement is probably not worth the extra effort. A sequential strategy is effective. After a few
replicate presentations at each concentration, fit the logistic and calculate the threshold and error
bounds. Carry out more replicates at concentrations within the most effective range determined from
the fitted logistic, and repeat until the desired precision is obtained.
5.6.2 Distribution of thresholds
Replicate the measurements in 5.6.1 over the selected assessors. Display the results in a histogram or
in a cumulative frequency graph. Report the average threshold as the arithmetic mean, geometric mean
or median, or if the distribution appears to be bimodal or multimodal, attempt to resolve the number of
modes. For data processing see Clause 6.
5.6.3 Measurement of the threshold of a stimulus for a group of assessors
5.6.3.1 General
In choosing an experimental design, observe that variation in sensitivity between assessors is likely
to be several fold greater than within an assessor. It follows that practical applicability of the resulting
central value for the group is likely to be greater if replication is aimed at enlarging the number of
assessors included in the test, rather than at increasing the number of presentations per assessor.
5.6.3.2 Group threshold from pooled data
Rather than separately fitting a logistic model to the data of each assessor, fit only a single logistic
model to the pooled data, using all of the data at each given concentration as inputs into the model.
Observe that the larger number of data obtained by pooling allows a better fit to be obtained for the
pooled-group threshold, which is the detection threshold defined in 3.9. See the examples in B.2 to B.4.
Use this technique when differences between individuals are not a part of the experimental design, e.g.
in classifying chemicals according to their importance as pollutants or sensory taints.
5.6.3.3 Average threshold
Replicate the measurements in 5.6.1 over the selected assessors. Display the results in a histogram as
shown in Figure 2, or in a cumulative frequency graph. Use this technique when differences between
individuals form a part of the objective of the study, e.g. in studying the impact of a flavour compound, a
pollutant or a sensory taint on a particular population.
In Figure 2, the upper two histograms show the same 443 assessors. The bottom histogram has only
222 assessors, hence the vertical scale is doubled for comparability. Dilution step “0” represents the
saturated solution for each odorant and hence the highest threshold (from Reference [3]).
Key
X dilution step
Y number of subjects
1 isobutyl isobutyrate
2 isovaleric acid
3 isobutyraldehyde
Figure 2 — Olfactory threshold distributions in the population
8 © ISO 2018 – All rights reserved

6 Data processing
6.1 Mathematical and statistical models
In a 3-AFC task, the probability of a randomly-selected response being correct is 1/3, or approximately
0,33, as only one of three available choices is correct. According to the threshold model, the probability
of a correct response, p , is therefore related to the probability of detection, p , by Formula (1):
c d
1 2 1
pp=+ 1− pp=+ (1)
()
cd dd
3 3 3
because on a proportion, p , of trials the stimulus is detected and a correct response is given while on
d
the remaining proportion, 1 − p , the assessors cannot detect the stimulus and must guess at random
d
with a 1/3 probability of giving a correct answer. Because the threshold is defined as the stimulus
concentration for which p = 0,5, it follows that it is the value for which p = 0,67.
d c
The quantity p is observed data, whereas p is an inference from the threshold model. Of interest here
c d
is the inverse calculation shown by Formula (2):
pp=−15,,05 (2)
dc
When the proportion of correct choices, p , in a series of difference tests repeated several times at each
c
of several stimulus concentrations, is plotted against the concentrations, the points approximate to an
ogive. If p is converted to p by Formula (2), the graph of p forms another ogive (see Figure 1b) with
c d d
asymptotes at 0 and 1 for sufficiently low and high stimulus concentrations. In the case of sensitivity to
chemicals, intensity is usually expressed as the logarithm of concentration or dilution.
The ogive relating p to concentration can be modelled by the cumulative normal distribution or,
c
more conveniently, by the cumulative logistic distribution, whose formula can be written as shown by
Formula (3):
p = + (3)
c
bt−x
()
1+e
with the stimulus concentration denoted by x while the values of the coefficients t and b depend on the
data. When x = t, p = 0,5, so t is the threshold value of the stimulus. The parameter b determines the
d
size of change in x required to produce any particular change in p and so determines the steepness of
c
the ogive.
6.2 Preliminary inspection of data
6.2.1 Preparation
Make a preliminary inspection of the data, numerically or by a graph of proportion of correct responses,
p , against log concentration. Note whether the results appear to conform to an ogive and whether the
c e
concentrations tested lie both above and below the estimated threshold, as they should for the estimate
to be accurate. Obtain more data if this is not the case. Estimate the threshold visually and decide if this
is accurate enough for the purpose for which it is required. If this is not the case, proceed to fit a model
by hand calculator using the logit transformation described in 6.2.2, or use the maximum likelihood
procedure described in 6.3 and in more detail in the examples in B.2 to B.4.
6.2.2 Preliminary estimation of threshold and slope using the logit transformation
The logit is the equivalent of the familiar probit except that the latter is based on the cumulative normal
distribution. Transform p to its logit form using Formula (4):
d
 
p
d
L =log (4)
 
d e
1−p
d
 
and combine Formula (4) with Formula (2) to express L in terms of p , as shown by Formula (5):
d c
 
p −
c
 
L =log (5)
 
d e
1−p
 
c
 
 
Substituting Formula (3) into Formula (5) gives the expression shown by Formula (6):
Lb=−tx (6)
()
d
Observe that L increases linearly with stimulus intensity if p conforms well to a logistic ogive. At
d c
this point, decide whether to complete the calculations using transformed or untransformed data. The
untransformed graph of p versus log x is almost linear in its middle range, and for the purpose of
c e
locating the threshold, which is the point where p = 2/3, the transformation provides little advantage
c
over an ogive fitted by eye or a straight line fitted numerically to the middle range of p data.
c
On the transformed scale, the threshold is the log concentration at which L = 0. Estimate its value from
e d
a straight line fitted visually or by fitting a linear regression line numerically. Note that transformed
values near the asymptotes can be erratic because small changes in the proportions in these regions
have large effects. Hence, ignore values of p below 0,43 or above 0,9 (transformed values of L below
c d
−1,75 or above 1,75) when fitting the line to the plot, unless the interest of the experiment is in this
region, see 6.5. Note also that the transformed graph permits a direct interpretation of the parameters
of Formula (3) as this is the stimulus intensity (in log concentration) at which L = 0 while b is the slope
e d
of the straight line.
6.3 Maximum likelihood procedure for fitting the data to a logistic model and
estimating error bounds
6.3.1 General
The principle of the ML procedure for fitting the logistic model in Formula (3) is to find those values of
the parameters t and b for which the data are more likely than for any other values of the parameters.
2)
Proprietary programs can be used to facilitate ML estimates or, perhaps more conveniently, by making
use of the computer
...

NORME ISO
INTERNATIONALE 13301
Deuxième édition
2018-04
Analyse sensorielle — Méthodologie
— Recommandations générales pour
le mesurage des seuils de détection
d'odeur, de flaveur et de goût par une
technique à choix forcé de 1 parmi 3
(3-AFC)
Sensory analysis — Methodology — General guidance for measuring
odour, flavour and taste detection thresholds by a three-alternative
forced-choice (3-AFC) procedure
Numéro de référence
©
ISO 2018
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Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d’application . 1
2 Références normatives . 2
3 Termes et définitions . 2
4 Principes . 3
4.1 Techniques expérimentales . 3
4.2 Traitement des données . 3
5 Techniques expérimentales . 4
5.1 Préparation des échantillons . 4
5.1.1 Précautions générales . 4
5.1.2 Gaz . 4
5.1.3 Liquides . 4
5.1.4 Solides . 5
5.2 Sélection des concentrations du stimulus . 5
5.3 Présentation des échantillons . 5
5.3.1 Préparation . 5
5.3.2 Gaz . 5
5.3.3 Liquides . 5
5.3.4 Solides . 6
5.4 Entraînement des sujets . 6
5.5 Sélection des sujets . 6
5.5.1 Généralités . 6
5.5.2 Seuil individuel . 6
5.5.3 Distribution des seuils . 6
5.5.4 Mesures des seuils de stimulus . 6
5.6 Plan d’expérience . 7
5.6.1 Seuil individuel . 7
5.6.2 Distribution des seuils . 7
5.6.3 Mesurage du seuil d’un stimulus pour un groupe de sujets . 7
6 Traitement des données .10
6.1 Modèles mathématique et statistique .10
6.2 Contrôle préliminaire des données .10
6.2.1 Préparation .10
6.2.2 Estimation préliminaire du seuil et de la pente à l'aide de la
transformation logit .11
6.3 Technique du Maximum de Vraisemblance pour ajuster les données à un modèle
logistique et pour estimer les limites d'erreur .11
6.3.1 Généralités .11
6.3.2 Le paramètre, b . 12
6.3.3 Intervalles de confiance pour les paramètres estimés . .12
6.4 Interprétation des résultats .12
6.5 Sélection d’un taux de détection (p ) différent de 0,5 .13
d
6.6 Évaluation du meilleur seuil estimé (BET: Best Estimate Threshold) .13
6.7 Expression des résultats .14
Annexe A (informative) Nombre estimé de sujets requis pour un degré donné de précision .15
Annexe B (informative) Exemples .16
Bibliographie .29
Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d'organismes
nationaux de normalisation (comités membres de l'ISO). L'élaboration des Normes internationales est
en général confiée aux comités techniques de l'ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude
a le droit de faire partie du comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales,
gouvernementales et non gouvernementales, en liaison avec l'ISO participent également aux travaux.
L'ISO collabore étroitement avec la Commission électrotechnique internationale (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier de prendre note des différents
critères d'approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document a été
rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2 (voir www
.iso .org/directives).
L'attention est attirée sur le fait que certains des éléments du présent document peuvent faire l'objet de
droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L'ISO ne saurait être tenue pour responsable
de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et averti de leur existence. Les détails concernant
les références aux droits de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés lors de
l'élaboration du document sont indiqués dans l'Introduction et/ou dans la liste des déclarations de
brevets reçues par l'ISO (voir www .iso .org/brevets).
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l’intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l'ISO liés à l'évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l'adhésion
de l'ISO aux principes de l’Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant les obstacles
techniques au commerce (OTC), voir le lien suivant: www .iso .org/avant -propos.
Le présent document a été élaboré par le comité technique ISO/TC 34, Produits alimentaires, sous-
comité SC 12, Analyse sensorielle.
Cette deuxième édition annule et remplace la première édition (ISO 13301:2002), qui a fait l'objet d'une
révision technique. Les modifications apportées sont les suivantes:
— mise à jour des références bibliographiques;
— ajout d’instructions supplémentaires concernant l’utilisation de tableurs;
— correction des erreurs typographiques dans les tableaux et les exemples.
iv © ISO 2018 – Tous droits réservés

Introduction
Le concept de «seuil» est largement utilisé en analyse sensorielle et les documents sur les études
sensorielles d’aliments et de boissons s’y réfèrent souvent. Les données sur les seuils sensoriels à des
stimulus sont utilisées dans les études sensorielles de deux façons principales: comme mesures de la
sensibilité de sujets ou de groupes de sujets à des stimulus spécifiques; et comme mesures de la capacité
des substances à évoquer des réponses sensorielles chez les sujets. Dans le premier cas, la valeur du
seuil est prise comme une description de la performance d’un sujet; dans le second cas, comme une
mesure d’une propriété de la substance.
e
Le terme «seuil» a été introduit par les psychophysiciens du XIX siècle et employé pour indiquer
une concentration du stimulus au-dessus de laquelle ce dernier pouvait être détecté et au-dessous de
laquelle il ne le pouvait pas [voir la Figure 1 a)].
a)  Notion traditionnelle du seuil b)  Nature probabiliste du seuil
Légende
X concentration du stimulus, x
Y probabilité de détection, p
d
1 seuil
Figure 1 — Notion traditionnelle et nature probabiliste du seuil
1)
Cependant, dans la pratique, le graphique de la probabilité de détection par rapport à l’intensité
du stimulus se présente toujours sous la forme d’une ogive (voir la Figure 1 b)] et il est pratique de
supposer, aux fins de calcul, que le seuil fluctue de sorte qu’une concentration particulière d’un stimulus
le dépasse dans certaines occasions mais non dans d’autres. Le seuil peut ainsi être obtenu comme une
estimation de la médiane de ces valeurs momentanées, c’est-à-dire comme la concentration du stimulus
pour laquelle la probabilité de détection est égale à 0,5. Le seuil, ainsi défini, a des analogies avec les
niveaux d’effet médian utilisés dans certaines branches de la biologie, comme la pharmacologie et la
toxicologie, qui sont concernées par l’effet de produits chimiques sur les organismes.
Lorsque les seuils de détection d’une substance particulière dans l’air ou dans l’eau ont été mesurés
dans plus d’un laboratoire, les valeurs rapportées couvrent souvent deux ou trois ordres de grandeur,
[6][10][14]
voire même davantage. Cette amplitude est supérieure à ce que l’on peut attendre d’erreurs
1) Le présent document est basé sur l’utilisation de la méthode 3-AFC de présentation des stimulus, et la
probabilité de détection, p , est modélisée sous la forme as p = 1,5 × p − 0,5, où p est la probabilité d’une sélection
d d c c
correcte. Il s’agit là strictement d’un modèle dit «de devinement» du comportement du sujet. Ce n’est pas un modèle
psychométrique du processus de décision du sujet, tel qu’un modèle de détection de signal, qui pourrait aussi être
appliqué, voir la Référence [13].
expérimentales seules ou de différences dans le traitement des données; mais elle peut probablement
provenir des différences dans les concepts de seuils entre les laboratoires et des différences dans
le mode expérimental. La Référence [6] suggère un mode opératoire pour normaliser les seuils de
détection dans l’air.
Il convient que l’utilisateur soit conscient que la détermination des seuils de détection requiert un
effort expérimental plus grand que ne le laisse apparaître au premier abord cette description. Les
résultats expérimentaux démontrent que lors de la répétition des essais, les seuils individuels observés
tendent à diminuer, et que la différence entre les individus tend elle aussi à diminuer. Les essais de
mesure de seuils sont souvent une activité peu familière et les sujets amélioreront leur sensibilité à
mesure qu’ils s’habituent à la substance et aux mécanismes de l’essai. La technique 3-AFC demande
que les sujets puissent reconnaître le stimulus. Les programmes d’entraînement requièrent un effort
mais ils apportent à leur tour des informations nécessaires sur la plage de détection partielle de chaque
sujet. Les résultats s’améliorent à mesure que l’expérimentateur apprend à adapter les concentrations
présentées à la plage de chaque sujet (voir en 6.3).
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NORME INTERNATIONALE ISO 13301:2018(F)
Analyse sensorielle — Méthodologie — Recommandations
générales pour le mesurage des seuils de détection
d'odeur, de flaveur et de goût par une technique à choix
forcé de 1 parmi 3 (3-AFC)
1 Domaine d’application
Le présent document fournit des recommandations pour:
— obtenir des données sur la détection de stimulus qui évoquent des réponses concernant l’odeur, la
flaveur et le goût par la technique 3-AFC (choix forcé, 1 parmi 3), et
— le traitement des données afin d’estimer la valeur d’un seuil et ses limites d’erreur, ainsi que d’autres
statistiques liées à la détection du stimulus.
Typiquement, les techniques seront utilisées selon l’un des deux modes suivants:
— investigation sur la sensibilité des sujets à des stimulus spécifiques;
— investigation sur la capacité d’une substance chimique à stimuler les sens chimioréceptifs.
(Certaines expériences peuvent impliquer les deux modes.)
Des exemples pour le premier mode comprennent des études sur les différences de sensibilité entre
des individus ou des populations spécifiées d’individus et sur les effets de l’âge, du sexe, de l’état
physiologique, des maladies, de la prise de médicaments et des conditions ambiantes sur la sensibilité.
Des exemples du second mode comprennent:
— des études sur la chimie de la flaveur et sur l’impact de produits chimiques spécifiés sur la flaveur
des aliments,
— la classification, en fonction de leur impact sur les humains, des produits chimiques s’ils sont
présents dans l’environnement,
— des études sur la relation entre la structure moléculaire et la capacité d’un produit chimique à agir
comme stimulant,
— l’assurance qualité des effluents gazeux et de l’eau, des aliments et des boissons, et
— des études sur le mécanisme de l’olfaction.
Dans les deux modes, la façon dont la probabilité d’une réponse correcte change avec l’intensité du
stimulus, c’est-à-dire avec la pente de la courbe dose/réponse, peut être un aspect important de
l’étude, aussi bien que la valeur de seuil, et les modes de traitement des données décrits ici donnent ces
informations.
Le présent document porte sur les exigences en matière de données et de modes de calcul. Concernant la
validité des données, le texte se limite à énoncer des règles et des précautions générales. Il ne différencie
pas les seuils de détection et les seuils de différence; fondamentalement, les modes opératoires mesurent
un seuil de différence parce qu’un échantillon d’essai est comparé à un échantillon de référence. En
général, l’échantillon de référence n’est pas destiné à contenir le stimulus examiné, mais les lignes
directrices n’excluent pas un plan d’expérience dans lequel la référence peut contenir le stimulus, ou
bien il se peut qu’on ne sache pas si la référence contient le stimulus. À noter que lignes directrices
qui suivent ne sont pas applicables au mesurage du seuil de reconnaissance tel qu’il est défini dans
l’ISO 5492. Elles n’abordent pas non plus la normalisation des méthodes de détermination de la qualité
de l’air telles que décrites dans l’EN 13725.
2 Références normatives
Les documents suivants cités dans le texte constituent, pour tout ou partie de leur contenu, des
exigences du présent document. Pour les références datées, seule l’édition citée s’applique. Pour les
références non datées, la dernière édition du document de référence s’applique (y compris les éventuels
amendements).
ISO 5492, Analyse sensorielle — Vocabulaire
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et les définitions de l’ISO 5492 ainsi que les suivants,
s’appliquent.
L’ISO et l’IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes:
— IEC Electropedia: disponible à l’adresse http: //www .electropedia .org/
— ISO Online browsing platform: disponible à l’adresse https: //www .iso .org/obp
3.1
stimulus
substance pouvant ou non provoquer une sensation détectable par un ou plusieurs sens en fonction de
la quantité présente
3.2
milieu
tout matériau utilisé pour dissoudre, diluer, disperser ou absorber un stimulus (3.1) dont le seuil
sensoriel doit être mesuré
3.3
échantillon de référence
quantité de milieu (3.2) ne contenant pas de stimulus (3.1) ajouté
3.4
échantillon pour essai
quantité du milieu (3.2) auquel a été ajouté un stimulus (3.1) de concentration connue
3.5
essai 3-AFC
essai 1 parmi 3 à choix forcé
essai de discrimination dans lequel trois échantillons sont présentés au sujet (l’un étant un échantillon
pour essai (3.4) contenant un stimulus (3.1) défini connu du sujet, les deux autres étant des références)
et pendant lequel le sujet doit indiquer l’échantillon pour essai
Note 1 à l'article: L’essai normalisé 3-AFC est une méthode de discrimination spécifiée. Les sujets sont informés
de l’attribut à utiliser pour prendre leur décision. Toutefois, comme pendant les essais l’attribut concerné peut
être bien au-dessous du seuil de reconnaissance de chaque sujet, les sujets effectuent un essai 3-AFC non spécifié
au cours duquel ils sélectionnent l’échantillon différent des deux autres, sans référence à un attribut particulier.
3.6
présentation
ensemble de trois échantillons constituant un essai 3-AFC (3.5)
3.7
modèle de seuil
modèle de détection sensorielle dans lequel un stimulus (3.1) présenté pour un essai particulier est
détecté (entraînant une réponse correcte) ou n’est pas détecté (entraînant une réponse faite au hasard)
2 © ISO 2018 – Tous droits réservés

3.8
modèle de la détection du signal
modèle de détection sensorielle dans lequel un stimulus (3.1) présenté lors d’un essai particulier produit
un certain niveau d’évidence de sa présence
Note 1 à l'article: à l’article Cette évidence contribue à une décision du sujet concernant la présence ou l’absence
du stimulus.
3.9
seuil de détection
intensité la plus faible d’un stimulus (3.1) sensoriel entraînant une probabilité de détection de 0,5 dans
les conditions de l’essai, calculée à partir du modèle de seuil (3.7)
3.10
seuil individuel
seuil de détection (3.9) d’un seul sujet
3.11
seuil moyen
moyenne (dans laquelle le type est spécifié, par exemple moyenne arithmétique, moyenne géométrique
ou médiane) des seuils individuels (3.10)
3.12
seuil de groupe à partir de données combinées
estimation obtenue en utilisant, pour ajuster le modèle statistique, la somme des résultats obtenue
pour un groupe particulier de sujets à chaque concentration du stimulus (3.1)
4 Principes
4.1 Techniques expérimentales
Le stimulus est présenté dans le milieu à une concentration spécifiée et il est présenté au sujet avec
une paire d’échantillons de référence. Le sujet sélectionne l’un des échantillons comme contenant le
stimulus ou ayant le stimulus à la plus grande concentration. Il convient que le sujet fasse un choix. En
règle générale, le stimulus est dissous dans l’air ou dans l’eau. Il est peu probable qu’un gaz autre que
l’air soit utilisé comme milieu gazeux dans les essais avec des sujets humains, mais des solvants autres
que l’eau, solutions aqueuses ou autres solvants, ou des solides, par exemple des aliments, peuvent être
utilisés comme milieux liquides ou solides pour diluer le stimulus comme le nécessite l’expérience. Il
est essentiel que le milieu soit homogène de façon que les éléments de la paire de références soient
identiques et soient les mêmes dans toutes les présentations.
Le stimulus est présenté à plusieurs concentrations. Les présentations sont répétées, à chaque
concentration, un nombre suffisant de fois pour obtenir la précision désirée sur le seuil et sur les
paramètres du modèle mathématique. La nature des essais répétés (pour un sujet, d’un sujet à l’autre et
pour des combinaisons des deux) est fixée par le plan d’expérience de l’étude.
4.2 Traitement des données
Le résultat d’une présentation est un résultat binaire; l’échantillon nommé par le sujet est l’échantillon
pour essai (sélection correcte) ou l’une des références (sélection incorrecte). Le modèle statistique est
que le nombre de sélections correctes à une concentration particulière suit une distribution binomiale.
Pour l’essai 3-AFC, le seuil est la concentration du stimulus à laquelle la proportion de sélections
correctes est égale à 2/3, ce qui correspond à la probabilité de détection = 0,50 [voir la Formule (1)].
Les données, exprimées en proportions de sélections correctes, peuvent être examinées simplement
et interpolées pour déterminer cette concentration, mais une estimation plus précise du seuil, et de
ses limites, peut être obtenue en ajustant un modèle mathématique aux données. Un modèle logistique
est utilisé dans les présentes lignes directrices, et le modèle est ajusté par la technique du maximum
de vraisemblance ou, de façon alternative, par la méthode des moindres carrés. L’ajustement évalue les
deux paramètres du modèle, l’un étant un paramètre de situation, l’autre un paramètre de forme. Le
premier situe la courbe ajustée sur le continuum du stimulus, l’autre détermine la raideur de la courbe.
La courbe ajustée permet de déduire des estimations sur les proportions des détections autres que
pour la probabilité de 50 %.
Le modèle le plus simple à ajuster est celui dans lequel la distribution de la proportion des sélections
correctes provient d’une seule distribution approximativement normale. Un cas type en serait celui où
les données proviennent de répétitions avec un seul sujet. Une fonction logistique unique peut alors
être ajustée de façon adéquate, formée d’une seule paire de valeurs pour les paramètres de la courbe.
Il n’est pas rare que les sensibilités aux produits chimiques ne soient pas distribuées normalement, ni
même de façon symétrique entre les sujets, Pour certains stimulus, les distributions sont nettement
bimodales, mais les écarts par rapport à une distribution normale sont difficiles à démontrer, à moins
que les mesurages soient faits avec un grand nombre de sujets, typiquement plus de 100. Une fonction
logistique unique ne constituera pas un ajustement adéquat pour des données provenant d’une
distribution qui présente une déviation significative par rapport à une distribution normale, unique,
mais le modèle mathématique peut être étendu pour traiter ces cas.
5 Techniques expérimentales
5.1 Préparation des échantillons
5.1.1 Précautions générales
Voir l’ISO 6658. S’assurer que le stimulus et le milieu sont stables pour toute la durée de l’étude, qu’ils
sont non toxiques et non allergènes. S’assurer qu’ils sont représentatifs de l’objet de l’étude, par exemple
des gaz d’échappement peuvent varier avec le procédé qui les génère, et des substances chimiques
peuvent exiger une purification pour retirer de la molécule à étudier les flaveurs étrangères ou
irritantes. Préparer une quantité homogène de stimulus et de milieu, suffisamment grande pour que
les sujets reçoivent des présentations identiques, à l’exception de la concentration du stimulus et de sa
position dans la présentation. Préparer les échantillons dans un local conforme à l’ISO 8589. Utiliser
des récipients qui n’adsorbent pas la substance d’essai et qui n’apportent ni odeur ni goût. S’assurer
que la présence ou l’absence du stimulus ne peut pas être détectée de façon visuelle ou par un moyen
quelconque à la disposition du sujet, autre que les sens chimiques. Stocker les échantillons à l’abri de la
lumière et de la chaleur quand ils ne sont pas utilisés.
5.1.2 Gaz
Collecter ou préparer le stimulus et le milieu dans des récipients de type flacons ou ballons enduits
d’un produit tel que du polytétrafluoroéthylène (PTFE). Si le stimulus est un gaz inodore contenant une
impureté odorante, rincer plusieurs fois le récipient et les tubes et robinets associés avec un échantillon
frais afin de saturer les parois. Pour la même raison et pour éviter les changements de volume, maintenir
une température constante proche de celle qui sera utilisée pour la présentation des gaz aux sujets.
Utiliser des tuyaux et des robinets lisses et enduits de PTFE exempts de points de changement soudain
de pression.
5.1.3 Liquides
Pour les stimulus à présenter en milieu aqueux, s’assurer qu’il est possible d’obtenir une dissolution
complète et de la conserver pendant toute la durée de l’expérience. Pour les substances partiellement
hydrophobes, préparer le premier stade de dilution dans de l’éthanol ou de l’éthylène glycol purifié avec
du charbon actif pour retirer les odeurs étrangères. Noter que l’eau distillée et l’alcool absolu présentent
souvent des odeurs fortes; utiliser à leur place des produits de qualité alimentaire et purifier avec du
charbon actif si nécessaire. Présenter les substances complètement hydrophobes dans un solvant non
aqueux, par exemple de la paraffine liquide inodore ou du phtalate de dinonyle, et éviter les récipients
en plastique car la substance peut se dissoudre dans le polymère. Lors de la préparation de dilutions
séquentielles, ne pas oublier que plus la dilution est importante, plus la proportion de stimulus qui peut
se perdre par adsorption sur la paroi du récipient est grande. Dans la mesure du possible, préparer
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chaque dilution avec une microseringue ou équivalent directement à partir d’une solution de base et
éviter les séquences de préparation de chaque dilution à partir de la précédente.
5.1.4 Solides
Le milieu concerné est en général un aliment, tel que du fromage, du poisson ou de la viande. À moins
qu’il n’existe une technique selon laquelle le solide peut être dissous et reconstitué, le diviser finement
ou l’écraser avant d’ajouter le stimulus dans un solvant approprié, puis bien mélanger et laisser le temps
au produit chimique de se diffuser dans la matrice avant de préparer les échantillons pour les présenter
aux sujets.
5.2 Sélection des concentrations du stimulus
Faire une série de présentations 3-AFC dont chacune est d’une concentration plus grande que la
précédente d’environ un facteur X. Se guider sur la grandeur acceptable de l’erreur de l’estimation du
seuil: choisir en règle générale X ≈ 3 à 5 pour les études approximatives et X ≈ 2 pour une plus grande
précision. Pour chaque sujet, choisir une stratégie d’expérimentation qui entraînera la définition de
l’ogive du modèle logistique en des points distribués sur sa plage de détection partielle. Les points de
données les plus efficaces sont ceux qui correspondent à des sélections correctes entre 45 % et 90 %
dans l’essai, c’est-à-dire p = 0,18 à 0,85.
d
Pour ne gaspiller ni les échantillons ni le temps du sujet, commencer par situer la plage d’intérêt des
concentrations pour chaque sujet à l’aide d’un facteur X élevé. Noter que ces essais initiaux servent
également à montrer les mécanismes de l’essai et à apprendre aux sujets à reconnaître le stimulus
quand il est au-dessus de leur plage de détection partielle.
Passer à l’ensemble définitif de présentations 3-AFC avec des concentrations adaptées à chaque sujet en
utilisant un facteur X faible. Si, une fois cet ensemble terminé, il se révèle que les données ne définissent
pas de façon adéquate l’ogive d’un sujet, administrer des niveaux de concentration supplémentaire
jusqu'à ce que ce soit le cas. Demander régulièrement au sujet de décrire la nature du stimulus détecté
pour éviter toute perte de mémoire à son égard. Le fait de poser la question peut également révéler une
séquence involontaire de réponses correctes dues au hasard et non à la détection; par exemple, une
série de 3 bonnes réponses par hasard se produira une fois sur 27 essais.
5.3 Présentation des échantillons
5.3.1 Préparation
Présenter les échantillons à des sujets installés dans des cabines (voir l’ISO 8589) et observer les règles
de bonne pratique sensorielle, telles qu’elles sont décrites dans l’ISO 6658. Coder les échantillons avec
des nombres aléatoires à trois chiffres ou placer les échantillons selon une disposition arrangée à
l’avance, par exemple côte à côte devant le sujet avec le premier échantillon à gauche, en utilisant la
même disposition sur la feuille de réponse. Pour éviter le biais de position, équilibrer entre les sujets
les trois combinaisons des ordres de présentation, AAB, ABA, BAA. Demander aux sujets de réduire
au minimum leur fatigue sensorielle en ingérant une faible quantité de chaque échantillon quand la
concentration est au-dessus du seuil et en leur laissant suffisamment de temps pour leur permettre de
récupérer, entre les échantillons, leur acuité sensorielle.
5.3.2 Gaz
Présenter les échantillons à l’aide d’un olfactomètre tel que ceux décrits dans les Références [8] et[12].
5.3.3 Liquides
Présenter les produits chimiques non volatils dissous dans de l’eau purifiée ou dans un solvant insipide.
Utiliser des récipients qui n’absorbent pas le produit chimique, par exemple des béchers en verre de
100 ml remplis au quart. Présenter les produits chimiques volatils dans des récipients bouchés avec
une large ouverture adaptée pour renifler ou prendre une petite gorgée, ou dans des récipients souples
fermés, par exemple des flacons à comprimer de 250 ml prévus pour libérer un volume donné d'espace
[4][7][11]
de tête ou de liquide dans les narines ou dans la bouche. Si le milieu est une boisson, utiliser le
type de récipient habituel pour l’évaluation sensorielle du produit.
5.3.4 Solides
Si le milieu est un aliment, présenter les échantillons sous la forme habituelle pour l’évaluation
sensorielle du produit.
5.4 Entraînement des sujets
Dans la plupart des cas, le seuil d’intérêt est celui d’un observateur informé, entraîné par une exposition
répétée à détecter la substance en question chaque fois que sa présence est perceptible, par exemple
comme un polluant de l’air ou de l’eau, ou comme un composé ou une altération de la flaveur d’un
aliment ou d’une boisson. La familiarité avec la substance est également une exigence dans l’essai 3-AFC.
Un entraînement inadéquat peut étendre de façon artificielle la plage observée des seuils vers le haut
de 1 à 2 ordres de grandeur. Si le seuil recherché est celui d’un observateur occasionnel, par exemple
pour un agent avertisseur dans un gaz domestique, des sujets non formés et une légère distraction (par
exemple bruit) peuvent être utilisés, et l’essai triangulaire ou des comparaisons par paires peuvent être
substitués à l’essai 3-AFC.
Un programme d’entraînement peut consister en une présentation monadique du stimulus à des
concentrations élevées, puis en une présentation du stimulus à deux concentrations (ou plus), le sujet
étant invité à les classer, enfin en des épreuves à choix forcé 1 parmi 3, ce qui permet de situer la plage
de détection partielle du sujet. Noter que les seuils initiaux diminuent avec la pratique et qu’ils ont
tendance à se stabiliser après 3 à 5 essais et, également que les sujets peuvent présenter des différences
de sensibilité de base à la substance en question selon un facteur de deux ou trois ordres de grandeur,
ou plus.
5.5 Sélection des sujets
5.5.1 Généralités
Sélectionner les sujets de façon à répondre aux objectifs de l'étude, en suivant les lignes directrices
données dans l’ISO 8586.
5.5.2 Seuil individuel
L’essai peut être fait, par exemple, pour comparer le seuil d’un individu avec une valeur de la littérature,
avec une valeur préalablement déterminée dans des situations différentes ou avec des valeurs obtenues
pour d’autres substances. L’essai peut être fait pour diagnostiquer l’anosmie ou l’hyperosmie, l’agueusie
ou l’hypergueusie.
5.5.3 Distribution des seuils
L’expérimentateur peut désirer connaître la distribution des seuils au sein d’une population. Le groupe
d’essai peut être lui-même un échantillon extrait d’une population plus vaste ou il peut comporter tous
les membres d’une population sélectionnée, par exemple les membres d’un jury d’essai. La sélection des
populations ne fait pas partie du domaine d’application du présent document, mais il est recommandé
à l’expérimentateur de définir avec soin la population ou l’échantillon de la population à soumettre à
l’étude. Pour la présentation des résultats, voir en 6.7.
5.5.4 Mesures des seuils de stimulus
La valeur d’un seuil moyen ou de groupe pour un stimulus n’est valable que pour le jury de sujets
utilisés dans les épreuves et il est recommandé à l’expérimentateur d’être prudent dans l’extrapolation
des résultats hors de ce jury. Il convient que l’expérimentateur sélectionne le jury pour répondre aux
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objectifs et aux buts des mesurages. Par exemple, une étude des propriétés organoleptiques relatives
à différents produits chimiques peut être effectuée à l’aide d’un petit jury de sujets sélectionnés, alors
que l’étude des propriétés de composants potentiellement importants dans la flaveur d'aliments peut
requérir un jury plus vaste qui soit représentatif d’une population particulière.
Le nombre de sujets et le nombre de présentations pour atteindre la précision requise des estimations
doivent être pris en considération ensemble. Quand il est fait appel à un petit nombre de sujets, il sera
nécessaire de répéter les présentations à ces sujets afin de générer suffisamment de données, alors
qu’une seule présentation par sujet pour chaque concentration, ou peut-être même juste pour quelques
concentrations, peut suffire pour des jurys importants.
5.6 Plan d’expérience
5.6.1 Seuil individuel
La plage de concentrations la plus efficace pour estimer les paramètres de la régression logistique se
situe entre 45 % et 90 % de sélections correctes. Dans cette plage, le facteur principal déterminant
la précision des estimations est le nombre total de présentations, quand on suppose qu’elles sont
globalement équilibrées autour du seuil. Le Tableau 1 donne les coefficients à utiliser pour approximer
les limites d’erreur liées à l’estimation du seuil, dans les unités de concentration originales. Voir
également l’Annexe A.
Tableau 1 — Guide pour déterminer le nombre de présentations requises pour une précision
désirée dans l’estimation d’un seuil
Nombre total de présentations 40 60 80 100 120 160 200
Limite d’erreur liée au seuil 2,5 2,2 2,0 1,8 1,7 1,6 1,5
Les limites sont obtenues en divisant et en multipliant l’estimation du seuil par le coefficient du
Tableau 1; par exemple, si le seuil obtenu avec 80 présentations est de 2,4 ppm (2,4 ml/m ), les
limites seront égales à 1,2 ppm et à 4,8 ppm. La précision augmente seulement lentement au-dessus
de 200 présentations et l’amélioration ne vaut probablement pas l’effort supplémentaire. Une stratégie
séquentielle est efficace. Après quelques présentations répétées à chaque concentration, ajuster la
régression logistique et calculer le seuil et les limites d’erreur. Effectuer d’autres répétitions à des
concentrations situées dans la plage la plus efficace, déterminée à partir de la régression logistique
ajustée, et répéter jusqu'à obtention de la précision désirée.
5.6.2 Distribution des seuils
Répéter les mesurages faits en 5.6.1 avec les sujets sélectionnés. Présenter les résultats sous forme
d'histogramme ou de graphique de fréquences cumulées. Consigner le seuil moyen sous forme de
moyenne arithmétique, de moyenne géométrique ou de médiane ou, si la distribution semble être
bimodale ou multimodale, tenter de déterminer le nombre de modes. Pour le traitement des données,
voir l’Article 6.
5.6.3 Mesurage du seuil d’un stimulus pour un groupe de sujets
5.6.3.1 Généralités
En choisissant un plan d’expérience, il faut tenir compte que les variations de sensibilité entre les sujets
seront vraisemblablement beaucoup plus importantes que chez un même sujet. Il s’ensuit qu’il est
probable que l’extrapolation pratique de la valeur centrale calculée sur le groupe sera supérieure si la
répétition vise à augmenter le nombre de sujets inclus dans l’essai, plutôt qu’à accroître le nombre de
présentations par sujet.
5.6.3.2 Seuil de groupe à partir de données combinées
Plutôt que d'ajuster séparément un modèle logistique aux données de chaque sujet, ajuster simplement
un seul modèle logistique aux données combinées, en utilisant toutes les données à chaque concentration
comme entrées dans le modèle. Noter qu’un plus grand nombre de données obtenues par regroupement
permet d'obtenir un meilleur ajustement pour le seuil du groupe combiné, c’est-à-dire le seuil de
détection défini en 3.9. Voir les exemples en B.2 et B.4. Utiliser cette technique quand les différences
entre les individus ne font pas partie du plan d’expérience, par exemple pour classer des produits
chimiques selon leur importance en tant que polluants ou en tant que sources d’altérations sensorielles.
5.6.3.3 Seuil moyen
Répéter les mesurages faits en 5.6.1 avec les sujets sélectionnés. Présenter les résultats dans un
histogramme, tel que celui représenté à la Figure 2, ou sous forme de graphique de fréquences cumulées.
Utiliser cette technique quand les différences entre les individus constituent une partie de l'objectif de
l'étude, par exemple pour étudier l'impact d'un composant de sapidité, d'un polluant ou d'une altération
sensorielle sur une population particulière.
Sur la Figure 2, les deux histogrammes supérieurs montrent les résultats obtenus sur les 443 mêmes
sujets. L'histogramme inférieur ne compte que 222 sujets, donc l'échelle verticale est doublée aux fins
de comparaison. L'échelon de dilution «0» représente la solution saturée pour chaque élément odorant
et donc le seuil le plus élevé (d’après la Référence [3]).
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Légende
X échelon de dilution
Y nombre de sujets
1 isobutyrate d’isobutyle
2 acide isovalérique
3 isobutyraldéhyde
Figure 2 — Distributions de seuil olfactif dans la population
6 Traitement des données
6.1 Modèles mathématique et statistique
Dans un essai 3-AFC, la probabilité qu'une réponse sélectionnée de façon aléatoire soit correcte est de
1/3, soit environ 0,33, puisqu’un seul des trois choix proposés est correct. D'après le modèle de seuil, la
probabilité d'une réponse correcte, p , est donc liée à la probabilité de détection, p , par la Formule (1):
c d
1 2 1
pp=+ 1− pp=+ (1)
()
cd dd
3 3 3
En effet, soit la proportion p d'essais où le stimulus est détecté et où une réponse correcte est donnée,
d
pour la proportion restante, 1 − p , pour laquelle ils ne peuvent pas détecter le stimulus, les sujets
d
doivent deviner au hasard avec une probabilité égale à 1/3 de donner une réponse correcte. Le seuil
étant défini comme la concentration du stimulus pour
...