ISO 11056:1999
(Main)Sensory analysis — Methodology — Magnitude estimation method
Sensory analysis — Methodology — Magnitude estimation method
Analyse sensorielle — Méthodologie — Méthode d'estimation de la grandeur
La présente Norme internationale décrit une méthode permettant d'appliquer l'estimation de la grandeur à l'évaluation des propriétés sensorielles. La méthodologie spécifiée recouvre l'entraînement des sujets et l'obtention des estimations ainsi que leur interprétation statistique.
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INTERNATIONAL ISO
STANDARD 11056
First edition
1999-12-15
Sensory analysis — Methodology —
Magnitude estimation method
Analyse sensorielle — Méthodologie — Méthode d'estimation de la
grandeur
Reference number
ISO 11056:1999(E)
©
ISO 1999
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ISO 11056:1999(E)
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Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards bodies (ISO
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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.
International Standards are drafted in accordance with the rules given in the ISO/IEC Directives, Part 3.
Draft International Standards adopted by the technical committees are circulated to the member bodies for voting.
Publication as an International Standard requires approval by at least 75 % of the member bodies casting a vote.
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this International Standard may be the subject of
patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights.
International Standard ISO 11056 was prepared by Technical Committee ISO/TC 34, Agricultural food products,
Subcommittee SC 12, Sensory analysis.
Annexes A and B of this International Standard are for information only.
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ISO 11056:1999(E)
Introduction
Magnitude estimation is a psychophysical scaling technique where assessors assign numerical values to the
estimated magnitude of an attribute. The only constraint placed upon the assessor is that the values assigned
should conform to a ratio principle; i.e. if the attribute appears to be twice as strong in sample B in comparison with
sample A, the value assigned to sample B has to be twice that assigned to sample A. Attributes such as intensity,
pleasantness or acceptability may be assessed using magnitude estimation.
Magnitude estimation can offer advantages over other scaling methods, in particular when the number of assessors
and the time available for training are limited. Magnitude estimation offers a high degree of flexibility for both the
panel leader and the assessor. Once trained in magnitude estimation, assessors are generally able to apply their
skills to a wide range of samples and attributes, with minimal additional training.
Magnitude estimation method is also less susceptible to "end-effects" than those methods which employ
continuous or discontinuous response scales. These "end-effects" occur when the assessors are unfamiliar with
the extent of the sensations being presented. Then assessors might assign one of the initial samples to a category
which is too close to one of the ends of the scale. Consequently, they then find themselves short of graduations
and are obliged to classify samples perceived as being different into the same category. This should not occur with
magnitude estimation since, in theory, there are an infinite number of categories.
Allowing each assessor to start the process at any numerical value, i.e. to use their own scale, gives rise to a
particularly important "assessor" effect. However, there are various ways of solving this problem:
� the analysis of variance (ANOVA) allows the "assessor" effect and the interactions to be taken into account;
� the assessors can be forced to a common scale by use of a reference sample to which a value has been
assigned;
� the data supplied by each assessor can be reduced to a common scale by applying one of numerous rescaling
methods.
It is up to the experimenter to choose the most appropriate approach based on the circumstances.
The magnitude estimation method is not the most efficient technique for determining small differences between
stimuli or for conducting assessments in the vicinity of a detection threshold.
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INTERNATIONAL STANDARD ISO 11056:1999(E)
Sensory analysis — Methodology — Magnitude estimation method
1 Scope
This International Standard describes a method for applying magnitude estimation to the evaluation of sensory
attributes. The methodology specified covers the training of assessors, and obtaining magnitude estimations as
well as their statistical interpretation.
2 Normative references
The following normative documents contain provisions which, through reference in this text, constitute provisions of
this International Standard. For dated references, subsequent amendments to, or revisions of, any of these
publications do not apply. However, parties to agreements based on this International Standard are encouraged to
investigate the possibility of applying the most recent editions of the normative documents indicated below. For
undated references, the latest edition of the normative document referred to applies. Members of ISO and IEC
maintain registers of currently valid International Standards.
ISO 3534-1, Statistics — Vocabulary and symbols — Part 1: Probability and general statistical terms.
ISO 3534-3, Statistics — Vocabulary and symbols — Part 3: Design of experiments.
ISO 4121, Sensory analysis — Methodology — Evaluation of food products by methods using scales.
ISO 5492, Sensory analysis — Vocabulary.
ISO 6658, Sensory analysis — Methodology — General guidance.
ISO 8586-1, Sensory analysis — General guidance for the selection, training and monitoring of assessors —
Part 1: Selected assessors.
ISO 8586-2, Sensory analysis — General guidance for the selection, training and monitoring of assessors —
Part 2: Experts.
ISO 8589, Sensory analysis — General guidance for the design of test rooms.
3 Terms and definitions
For the purposes of this International Standard, the terms and definitions given in ISO 3534-1, ISO 3534-3,
ISO 5492 and the following apply.
3.1
magnitude estimation
process of assigning values to the intensity of an attribute of the products or to their hedonic value in such a way
that the ratio between the assigned values and the assessors' perception of the attributes are the same
3.2
external reference
sample which is presented to the assessor to which a numerical value is pre-assigned by the panel leader
NOTE It is the first sample of the series in relation to which all subsequent samples are then assessed.
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3.3
modulus
numerical value assigned to the external reference which can be defined by the person conducting the test (fixed
modulus) or left to the assessor to choose (non-fixed modulus)
3.4
rescaling
process which consists of multiplying the raw data supplied by each assessor by a factor which reduces the data of
all the assessors to a common scale
NOTE Adding the logarithm of this factor to the logarithm of the raw data is an equivalent process.
3.5
internal reference
reference sample introduced into the test series and presented to the assessor as if it were a test sample
NOTE The value assigned to an internal reference may be used for rescaling an assessor's data. If an external reference
is used, the internal reference(s) is(are) in principle identical to it.
3.6
Stevens's equation
psychophysical power function
relationship expressed as follows:
n
R = KS
where
R is the assessor's response (perceived intensity);
K is a constant which reconciles the units of measurement used for R and S;
S is the stimulus (concentration of a chemical substance or physical variable);
n is the exponent of the power function and the slope of the regression curve for R and S when they are
expressed in logarithmic units
NOTE In practice, Stevens's equation is generally transformed into decimal or natural logarithms:
ln R =In K + n ln S
4Principle
Samples are presented successively to assessors, who are requested to record the intensity of an attribute of each
sample by complying with the ratio principle.
The values are assigned by referring to the value of the first sample (reference) of the series. For this first sample,
either each assessor is free to assign a value to it, or the value is fixed by the person conducting the test. The latter
case is called "fixed modulus".
5 General test conditions
For the general test conditions, such as those concerning the facilities, preparation, presentation and coding of
samples, refer to International Standards on general methodology, in particular ISO 6658 and ISO 8589, or to
those describing the methods which use scales and categories, such as ISO 4121.
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6 Selection and training of assessors
6.1 General conditions for selection and training
These shall be in accordance with ISO 8586-1 and with ISO 8586-2.
As in all other sensory analysis methods, it is the responsibility of the panel leader to judge the required level of
proficiency of the assessors. The objectives of the test, the availability of the assessors, the costs incurred by
recruiting additional assessors, as well as their training, are to be taken into account when planning a training
programme. Assessors are generally able to use the magnitude estimation methodology after three or four training
tests.
6.2 Training specific to the magnitude estimation method
6.2.1 The assessment of surface areas of geometric shapes has been proved to be particularly suited for
introducing assessors into the basic concepts of magnitude estimation. The following set of 18 shapes (see
2
Table 1) comprising six circles, six equilateral triangles and six squares ranging in size from approximately 2 cm to
2
200 cm has been used successfully for training assessors.
Table 1 — Dimensions and areas of the training exercise shapes
Circles Triangles Squares
Radius Surface area Side Surface area Side Surface area
2 2 2
cm cm cm
cm cm cm
1,4 6,2 2,2 2,1 3,2 10,2
2,5 19,6 4,1 7,3 4,2 17,6
3,7 43,0 7,6 25,0 8,5 72,3
a
5,4 91,6 12,2 64,4 123,2
11,1
a
6,8 145,3 15,5 104,0 123,2
11,1
8,3 216,4 19,2 159,6 14,2 201,6
a
Two 11,1 cm squares are introduced into the series in order to be able to evaluate the reproducibility of the assessors.
6.2.2 Prior to presenting the shapes to the assessors, instruct them in the principles of the method. This
instruction shall include, but is not necessarily limited to, the following three points:
� the values shall be assigned on a ratio basis; if the attribute is twice as intense, a value twice as high shall be
assigned to it;
� there is no upper limit to the scale;
� the value 0 shall be assigned only in the exceptional case where the attribute is not perceived.
Warn the assessors, at the time of training, that the general tendency is often to use round numbers (such as 5, 10,
20, 25, etc.) but that with this method all numbers are permitted and may be used. As assessors are also
influenced by the ratios mentioned during training, always take care to suggest to them the use of different ratios,
e.g. 3/1; 1/3; 7/5; 5/6 without limiting oneself to 2/1 or 1/2.
6.2.3 Assign codes to the shapes and present the shapes separately by placing them in the centre of a sheet of
white paper of approximately A4 size (21 cm� 29,7 cm).
Instruct each assessor to conduct the magnitude estimation beginning the series with the presentation of the
8,5 cm square (external reference). Record the responses.
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Depending on the procedure adopted for the test phase, train the assessors with or without a fixed modulus. With a
fixed modulus, the person conducting the test assigns a value between 30 and 100 to the 8,5 cm square.
Without a fixed modulus, leave the assessors to assign the value of their choice to the first figure, but advise them
not to choose too small a value.
Randomly present the geometric shapes prior to each test, so that their shapes and dimensions do not form a
particular pattern.
6.2.4 After completing the assessment of the set of shapes, allow the assessors to compare their results with the
average results of the group. If this is not practical, carry out this comparison with respect to the results obtained by
a previous group.
NOTE The objective is to provide positive feedback to reassure the panelists that they understand the exercise. Care
should be taken not to create the impression that there is a "right" answer. Unless their results are very different, departures
from the group results should be explained as order effects; that is, their responses are affected by the order in which they
evaluate the samples. They should be reassured that despite individual order effects, the group’s results will be accurate.
If the results of some assessors are very different, explain once again to these assessors the principles of the
method.
6.2.5 When an assessor has successfully completed the area estimation exercise, further training should be
given based on the product or type of substance which will be assessed in the actual test. This gives the assessor
experience in applying magnitude estimation to attributes characterizing the test substance. The panel leader may
need to design exercises for training panelists to identify correctly the attributes to be evaluated. This training may
be drawn up using the general guidelines given in ISO 8586-1 and in ISO 8586-2.
7 Number of assessors
7.1 General
As for the other methods employing scales, the required number of assessors depends on:
� how close together the various test products are in the attribute being evaluated;
� thetrainingreceivedbytheassessors;
� the importance which will be attached to the decision following the test results (see ISO 8586-1 and
ISO 8586-2);
� the objectives which can be identified in terms of statistical power.
In the absence of such distinctly identifiable objectives, refer to the recommendations given in 7.2 and 7.3.
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7.2 Analytical and research panels
The panels shall be made up as given in Table 2.
Table 2 — Formation of panels
Types of assessors Minimum number of Recommended number
assessors
Experienced assessors, highly trained 510
in the product and in the assessment
of the attribute being studied
Experienced assessors, trained in the 15 20 to 25
product and in the assessment of the
attribute being studied
Newly trained assessors 20 20 and over
Issues of statistical power need to be resolved on the variance of individual evaluations and the magnitude of the
differences which need to be detected.
7.3 Consumer panels
The magnitude estimation method can also be used with consumer panels or for conducting market research
studies. The number of persons to be selected shall then be determined on the basis of the population sampling
requirements connected with these types of tests. The use of the magnitude estimation method does not offer any
particular advantage in terms of the number of assessors required, and this number shall be the same as for a
typical consumer type test, namely at least 50 persons, and often much more.
NOTE For consumers, the training will be limited to area estimations.
8 Procedure
8.1 Presentation of samples
All the samples shall be presented in an identical manner (i.e. identical serving vessels, same quantity of product).
The vessels containing the samples shall be coded, preferably using randomly selected three-digit numbers.
8.2 External reference sample
The external reference sample shall be the same for all the assessors. It is desirable that the reference sample
has, for the attribute being studied, an intensity which is close to that of the geometric mean of all of the products
under test.
NOTE A reference which might present an extreme value for the attribute would introduce a distortion, as far as the
difference between products permit, and would reduce the sensitivity of the method.
One or more randomly coded reference samples may be included in the test series. This allows assessment of the
repeatability of the assessor within the session.
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8.3 Order of presentation of samples
The samples shall be presented all at once or in a sequential way to the assessors. The assessors shall follow the
order indicated. As in all sensory tests, this order differs from one assessor to the other, the ideal situation being
that the orders of the samples are balanced. The panel leader can refer to tables proposed in reference [1] which
uses Latin squares to balance the design for order and carryover effects. Where this is not possible, use random
order.
8.4 Magnitude estimations
8.4.1 General
Carry out the test in accordance with one of the techniques described in 8.4.2 to 8.4.4.
8.4.2 Without fixed modulus for the external reference
Each assessor evaluates the reference and assigns a value to it. Advise the assessors not to choose too small a
value.
The assessor then evaluates each subsequent coded sample, comparing it with the reference, and assigns to it a
value in relation to that which he/she has previously assigned to the reference.
8.4.3 With fixed modulus for the external reference
The panel leader specifies to the assessor that the reference sample has a value of, for example, 30, 50, 100 or
whatever seems appropriate to the panel leader.
The leader instructs the assessor to make his or her subsequent judgements relative to the value assigned to the
reference (fixed modulus).
8.4.4 Without external reference
It is possible to use magnitude estimation methodology without using any external reference sample. Due to the
limits of the sensory systems (adaptation), it may be difficult for the assessors to refer systematically to the first
sample. There are two possible cases, as follows.
a) The assessors are not forced to re-evaluate the first sample prior to evaluating each of the subsequent
samples.
It is then advisable to encourage the assessors to memorize the degree of the attribute being studied for this
reference sample and to re-evaluate this reference if it appears necessary to them.
NOTE The problem which arises then is that, for a given assessor, the variances of the differences between any sample
and the first sample are twice as small as the variances of the differences between any two samples.
It is therefore possible:
� prior to the test, to choose the presentation design in such a way that the first samples are not the same
for each of the assessors; ideally, each sample should be used as a reference for an equal number of
assessors; the variances of the mean differences between samples will therefore be equal;
� at thetimeof analysis, to apply an arbitrarily very high (theoretically infinite) weighting to the evaluations
of the first samples of each assessor, so that the variances of the differences are correctly estimated.
b) The assessors are asked to evaluate each sample by comparing it to the immediately preceding sample.
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NOTE The problem which then arises is that for each assessor the evaluation errors are autocorrelated; the variance of
the difference of two successive samples will be smaller than the variance of the difference of two non-successive
samples.
It is therefore possible:
� prior to the test, to choose the presentation design in such a way that all the possible permutations of the
samples are presented to an equal number of assessors; if this is not possible, try to propose orders which
approximate best this ideal model; the variances of the mean differences between samples will then be equal
or, at least, fairly close;
� at thetimeof analysis, to employ autocorrelated error models, the methodology of which is, however, slightly
more complicated.
It is to be noted that even if one proceeds as proposed in the case a) (systematic comparison with the first sample
in order to carry out the evaluation), an autocorrelation term, linked to the evaluation of the preceding sample,
however small it may be, very probably remains (this is also true, incidentally, for the tests with reference described
in 8.4.2 and 8.4.3). The advice given earlier that the orders of the samples are balanced is therefore valid in all
cases.
9 Analysis of data
9.1 Choice of data analysis method
See Table 3.
9.2 Presentation of raw results
The results may be presented in the form of a dual-entry table, placing horizontally the responses of the assessors
after logarithmic transformation, and vertically the different samples.
When all the assessors have given a score the same number of times for each of the samples, a complete
balanced plan is obtained and the model together with the assessor effect is orthogonal. If certain products have
not been evaluated the same number of times by all the assessors, an incomplete plan is obtained and the model
together with the assessor effect is non-orthogonal.
NOTE Since one cannot take the logarithm of zero, any zero response causes a problem. Different approaches have been
used to deal with zeros. Zero values should be replaced by very small values. The specific value chosen should take into
account the scale used by each panelist (e.g. half of the smallest value assigned by that panelist).
9.3 Establishment of product differences
An analysis of the variance (ANOVA) which explicitly accounts for all blocking factors (including unbalanced or non-
orthogonal factors) and is carried out on logarithmically transformed data is the most accurate method. However,
not all statistical software allow analysis of unbalanced designs. Nevertheless, in practice, it is not always possible
to conduct an experiment leading to a complete design where all critical factors are balanced and orthogonal. For
example, when a project extends over multiple sessions, it may be not possible to assemble exactly the same
group of panelists at each session. It is always advisable to ask a statistician to set up the best possible
experimental design. When it is not possible to conduct an analysis of the variance taking into account all the
factors of the experimental design, it is possible to use one of the rescaling techniques indicated in 9.5. In such
cases, the option consisting of carrying out a one-way analysis of variance on the rescaled data using treatment as
the only factor is a less desirable but workable solution which is not rigorous but may possibly constitute a rough
approximation of the results. If the experimental design is not a standard one, the best solution is, however, to
consult a statistician in order to develop an appropriate form of the ANOVA model.
When significant differences between products are revealed by analysis of variance (ANOVA), one of the usual
tests of multiple comparison of means is then carried out.
An example of comparison of products without rescaled data on a complete design is given in A.1.
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Table 3 — Presentation of the data analysis methods
Search for differences between
Regression
No. of
products
Processing
repli- Plan Model
of data
Sources of Degrees of Sources of Degrees of
cates
Example Example
variation freedom variation freedom
1 Complete Logarithm Orthogonal Assessor s –1 A.1 Assessor s –1 A.5
n = st Treatment t – 1 Log 1
concentration
Error (s –1)(t–1) Assessor–log s –1
concentration
Error s (t –2)
W 2 Complete Logarithm Orthogonal A simple possibility is to A.6 Error s (t –2)
calculate first of all the mean
n = str
of the logarithms of the
values given by each
assessor for a same
treatment. One thus comes
down to the case r=1
described above. (It is also
possible to use more
complicated models taking
into account random effects,
testing assessor–treatment
interactions, or making
assumptions on the
variance/covariance matrix of
the replicates of a same
assessor.)
1 Incomplete Logarithm Non- Assessor s –1
n � st orthogonal Treatment t –1
Error n – t – s +1
1 Incomplete Total rescaling Orthogonal Treatment t –1 A.2
then logarithm
All assessors Error (after n – t – s +1
evaluated the correction)
same sub-group
of samples
1 Incomplete or Rescaling in Orthogonal Treatment t –1 A.3
complete relation to the
Error (after n – t – s +1
reference,
The assessors correction)
then logarithm
evaluated a
reference
identified as such
or a hidden
reference
1 Incomplete External Orthogonal Treatment t –1 A.4
rescaling then
The assessors Error (after n – t – s +1
logarithm
assigned the correction)
scores to a verbal
scale
NOTE The symbols are as follows:
t is the number of evaluated treatments;
n is the total number of measurements;
s is the number of assessors having participated in the evaluation;
r is the number of replicates conducted.
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9.4 Regression
In the case where the values of a related variable S (such as concentration, physical quantity) are known as being
capable of relating to the response R, it is possible to assume that Stevens's law is followed and to estimate its
parameters by carrying out the linear regression of the sensory responses regarding this physical or chemical
variable, according to the equation:
ln R =ln K + n ln S
In such an analysis, the parameter which is of greatest interest is the slope which corresponds to the value n in
Stevens's equation.
The equality of the slopes of the regression between the different assessors can also be tested.
Table 3 presents the models for variance and regression analysis in different cases.
9.5 Rescaling methods
NOTE As previously stated, these methods are only of interest if the design is incomplete. Rescaling is a method for
estimating the assessor effect.
9.5.1 Total rescaling
Total rescaling is equivalent to the usual estimation of the assessor effect in the analysis of variance if the design is
balanced.
This procedure can only be applied if all the assessors have evaluated the same set of samples (all of the samples
in a balanced design, a sub-set in the unbalanced design).
The reasoning on which this method is based is as follows. Since each assessor has evaluated the same set of
samples, the total magnitude of the response for this set of samples should be identical for each assessor.
Therefore, the scale for each assessor is brought to the same total magnitude for a set of common samples.
If this method is used, the number of degrees of freedom of the error should be decreased by the number of
assessors minus 1. The procedure is as follows.
For all of the samples evaluated by all of the assessors:
� calculate the mean of the logarithm of the estimations of each assessor;
� calculate the general mean for all the assessors;
� for each assessor, calculate the correction value which, once added to its mean, will make it equal to the mean
of the group;
� add its correction value to all the estimations of each assessor.
See an example of carrying out total rescaling in annex A, Tables A.3 and A.4.
9.5.2 Rescaling in relation to the reference sample
If one or more reference samples, randomly coded, have been incorporated into the test series, first calculate for
each assessor the mean of the estimations relating to the reference samples [first sample and hidden reference(s),
if any]. Then, calculate the correction value which would bring this mean to a fixed value. In order to rescale the
data obtained for the test samples, multiply each estimation of an assessor by the correction value calculated from
the reference sample(s).
© ISO 1999 – All rights reserved 9
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ISO 11056:1999(E)
NOTE It is advisable to note that the global analysis of variance as well as the procedure for total rescaling gives rise to a
smaller mean square
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NORME ISO
INTERNATIONALE 11056
Première édition
1999-12-15
Analyse sensorielle — Méthodologie —
Méthode d'estimation de la grandeur
Sensory analysis — Methodology — Magnitude estimation method
Numéro de référence
ISO 11056:1999(F)
©
ISO 1999
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Avant-propos
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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 (CEI) en ce qui concerne la normalisation électrotechnique.
Les Normes internationales sont rédigées conformément aux règles données dans les Directives ISO/CEI, Partie 3.
Les projets de Normes internationales adoptés par les comités techniques sont soumis aux comités membres pour
vote. Leur publication comme Normes internationales requiert l'approbation de 75 % au moins des comités
membres votants.
L’attention est appelée sur le fait que certains des éléments de la présente Norme internationale 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.
La Norme internationale ISO 11056 a été élaborée par le comité technique ISO/TC 34, Produits agricoles
alimentaires, sous-comité SC 12, Analyse sensorielle.
Les annexes A et B de la présente Norme internationale sont données uniquement à titre d’information.
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ISO 11056:1999(F)
Introduction
L'estimation de la grandeur est une technique faisant appel à une échelle psychophysique sur laquelle des sujets
attribuent des valeurs numériques à la grandeur estimée d'une propriété. La seule contrainte pesant sur le sujet est
la suivante: il convient que les valeurs attribuées soient conformes au principe de proportionnalité, c'est-à-dire que
si la propriété apparaît comme étant deux fois plus intense pour l'échantillon B que pour l'échantillon A, la valeur
attribuée à l'échantillon B sera deux fois supérieure à celle attribuée à l'échantillon A. Des propriétés telles que
l'intensité, la valeur hédonique ou l'acceptabilité peuvent être évaluées à l'aide de l'estimation de la grandeur.
L'estimation de la grandeur peut présenter des avantages par rapport à d'autres méthodes utilisant des échelles,
en particulier lorsque le nombre de sujets et le temps qu'il est possible de consacrer à l'entraînement sont limités.
La méthode d'estimation de la grandeur offre une grande souplesse tant à l'animateur qu'au sujet. Une fois
entraînés, les sujets sont généralement aptes à appliquer leurs compétences à une large gamme d'échantillons et
de propriétés, avec un minimum d'entraînement complémentaire.
Cette méthode d'estimation de la grandeur est, en outre, moins sensible aux «effets de bords» que les méthodes
utilisant des échelles de réponse continues ou discontinues. Ces «effets de bord» se produisent lorsque les sujets
connaissent mal l'étendue des sensations qui leur sont présentées. Il peut alors arriver que les sujets affectent un
des premiers échantillons dans une catégorie se trouvant trop proche d'une des extrémités de l'échelle. Par voie de
conséquence, ils se trouvent ensuite à court de graduations et sont obligés de classer dans une même catégorie
des échantillons perçus comme étant différents. Ceci ne devrait pas se produire avec l'estimation de la grandeur
puisque, en théorie, il existe une quantité infinie de catégories.
Le fait d'autoriser chaque sujet à choisir au départ une valeur numérique quelconque, c'est-à-dire d'utiliser sa
propre échelle, induit un effet «sujet» particulièrement important. Cependant, il existe diverses façons de résoudre
ce problème:
� l'analyse de la variance (ANOVA) permet de prendre en compte les effets «sujet» et les interactions;
� les sujets peuvent être amenés à utiliser une échelle commune en utilisant un échantillon de référence auquel
une valeur a été préalablement attribuée;
� les données fournies par chaque sujet peuvent être ramenées à une échelle commune en appliquant l'une des
nombreuses méthodes de réétalonnage.
Il incombe à l'expérimentateur de choisir l'approche la mieux appropriée en fonction des circonstances.
La méthode d'estimation de la grandeur n'est pas la technique la plus efficace pour déterminer de faibles
différences entre des stimulus ou pour procéder à des évaluations à proximité d'un seuil de détection.
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NORME INTERNATIONALE ISO 11056:1999(F)
Analyse sensorielle — Méthodologie — Méthode d'estimation de la
grandeur
1 Domaine d'application
La présente Norme internationale décrit une méthode permettant d'appliquer l'estimation de la grandeur à
l'évaluation des propriétés sensorielles. La méthodologie spécifiée recouvre l'entraînement des sujets et l'obtention
des estimations ainsi que leur interprétation statistique.
2 Références normatives
Les documents normatifs suivants contiennent des dispositions qui, par suite de la référence qui y est faite,
constituent des dispositions valables pour la présente Norme internationale. Pour les références datées, les
amendements ultérieurs ou les révisions de ces publications ne s’appliquent pas. Toutefois, les parties prenantes
aux accords fondés sur la présente Norme internationale sont invitées à rechercher la possibilité d'appliquer les
éditions les plus récentes des documents normatifs indiqués ci-après. Pour les références non datées, la dernière
édition du document normatif en référence s’applique. Les membres de l'ISO et de la CEI possèdent le registre des
Normes internationales en vigueur.
ISO 3534-1, Statistique — Vocabulaire et symboles — Partie 1: Probabilité et termes statistiques généraux.
ISO 3534-3, Statistique — Vocabulaire et symboles — Partie 3: Plans d'expérience.
ISO 4121, Analyse sensorielle — Méthodologie — Évaluation des produits alimentaires par des méthodes utilisant
des échelles.
ISO 5492, Analyse sensorielle — Vocabulaire.
ISO 6658, Analyse sensorielle — Méthodologie — Guide général.
ISO 8586-1, Analyse sensorielle — Guide général pour la sélection, l'entraînement et le contrôle des sujets —
Partie 1: Sujets qualifiés.
ISO 8586-2, Analyse sensorielle — Guide général pour la sélection, l'entraînement et le contrôle des sujets —
Partie 2: Experts.
ISO 8589, Analyse sensorielle — Directives générales pour la conception de locaux destinés à l'analyse.
3 Termes et définitions
Pour les besoins de la présente Norme internationale, les termes et définitions donnés dans l’ISO 3534-1,
l’ISO 3534-3 et l’ISO 5492 ainsi que les termes et définitions suivants s'appliquent.
3.1
estimation de la grandeur
attribution d’une valeur à l’intensité d’une propriété des produits ou à leur attrait, d’un point de vue hédonique, de
sorte que les rapports entre les valeurs attribuées et les niveaux de perception des propriétés par les sujets soient
identiques
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3.2
référence externe
échantillon présenté au sujet auquel une valeur numérique est préalablement attribuée par l’expérimentateur
NOTE Il s'agit du premier échantillon de la série par rapport auquel tous les échantillons suivants sont ensuite évalués.
3.3
module
valeur numérique attribuée à la référence externe qui peut être fixée par la personne conduisant l'essai (module
fixe) ou laissée au libre choix du sujet (module non fixe)
3.4
réétalonnage
procédé consistant à multiplier les données brutes fournies par chaque sujet par un facteur qui ramène les
données de tous les sujets à une échelle commune
NOTE Le fait d'ajouter le logarithme de ce facteur au logarithme des données brutes constitue un procédé équivalent.
3.5
référence interne
échantillon de référence introduit dans la série expérimentale présenté au sujet comme s'il s'agissait d'un
échantillon pour essai
NOTE La valeur attribuée à une référence interne peut être utilisée pour convertir les données fournies par le sujet. Si une
référence externe est utilisée, la (ou les) référence(s) interne(s) y est (sont) en principe identique(s).
3.6
équation de Stevens
fonction de puissance psychophysique
rapport qui est exprimé de la manière suivante:
n
R = KS
où
R est la réponse du sujet (l'intensité perçue);
K est une constante qui concilie les unités de mesure appliquées à R et S;
S est le stimulus (concentration d'une substance chimique ou variable physique);
n est l'exposant de la fonction de puissance et la pente de la courbe de régression pour R et S lorsqu'ils
sont exprimés sous forme d'unités logarithmiques.
NOTE Dans la pratique, on transforme généralement l'équation de Stevens en logarithmes décimaux ou népériens:
ln R =ln K + n ln S
4Principe
Présentation successive d'échantillons pour lesquels il est demandé aux sujets de noter l'intensité d'une propriété
en se conformant au principe de proportionnalité.
Les valeurs sont attribuées en se référant à la valeur du premier échantillon (référence) de la série. Pour ce
premier échantillon, chaque sujet est laissé libre de lui attribuer une valeur, ou bien la valeur est fixée par la
personne conduisant l'essai. Dans ce dernier cas, on parle de «module fixe».
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5 Conditions générales d'essai
Pour les conditions générales d'essai, telles que celles concernant les locaux, la préparation, la présentation et le
codage des échantillons, se référer aux Normes internationales de méthodologie générale, notamment l’ISO 6658
et l’ISO 8589, ou à celles décrivant les méthodes utilisant les échelles et catégories, telle que l'ISO 4121.
6 Sélection et entraînement des sujets
6.1 Conditions générales de sélection et d'entraînement
Celles-ci doivent être en conformité avec l’ISO 8586-1 et l’ISO 8586-2.
Comme pour toutes les autres méthodes d'analyse sensorielle, il incombe à l'expérimentateur de juger du niveau
de compétence requis pour les sujets. Les objectifs de l'essai, la disponibilité des sujets, les coûts engendrés par le
recrutement de sujets supplémentaires, ainsi que leur entraînement, sont à prendre en compte lors de la
conception du programme d'entraînement. En général, les sujets sont aptes à utiliser la méthodologie d'estimation
de la grandeur après trois ou quatre exercices.
6.2 Entraînement spécifique à la méthode d'estimation de la grandeur
6.2.1 L'estimation des superficies de formes géométriques s'est révélée particulièrement appropriée pour initier
les sujets aux concepts fondamentaux de l'estimation de la grandeur. Le jeu de 18 figures suivant (voir Tableau 1),
2
comprenant six cercles, six triangles équilatéraux et six carrés, et dont les superficies sont comprises entre 2 cm
2
et 200 cm environ, a été utilisé avec succès pour entraîner les sujets.
Tableau 1 — Dimensions et superficies des figures pour exercice d'entraînement
Cercles Triangles Carrés
Rayon Superficie Côté Superficie Côté Superficie
2
2 2
cm cm cm cm cm cm
1,4 6,2 2,2 2,1 3,2 10,2
2,5 19,6 4,1 7,3 4,2 17,6
3,7 43,0 7,6 25,0 8,5 72,3
a
5,4 91,6 12,2 64,4 11,1 123,2
a
6,8 145,3 15,5 104,0 11,1 123,2
8,3 216,4 19,2 159,6 14,2 201,6
a
Deux carrés de 11,1 cm sont introduits dans la série afin de pouvoir apprécier la reproductibilité des sujets.
6.2.2 Avant de présenter les figures aux sujets, leur enseigner les principes de la méthode. Sans
nécessairement s'y limiter, l'enseignement doit comprendre au moins les trois éléments suivants:
� les valeurs doivent obligatoirement être attribuées sur la base d'un rapport; si la propriété est deux fois plus
intense, il faut lui attribuer une valeur deux fois plus grande;
� l'échelle ne comporte pas de limite supérieure;
� sauf dans le cas exceptionnel où la caractéristique n’est absolument pas perçue, il ne faut pas attribuer de
valeur 0.
Lors de l'entraînement, avertir les sujets que la tendance générale est souvent d'utiliser des chiffres ronds (tels que
5, 10, 20, 25, etc.), mais qu'avec cette méthode tous les nombres sont permis et peuvent être utilisés. Les sujets
étant également influencés par les rapports mentionnés lors de l'entraînement, prendre toujours la précaution de
leur suggérer l'utilisation de rapports différents, par exemple 3/1, 1/3, 7/5, 5/6, sans se limiter à 2/1 ou 1/2.
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6.2.3 Coder les figures et les présenter séparément en les plaçant au centre d'une feuille de papier blanc d'une
taille voisineduformat A4(21cm � 29,7 cm).
Faire réaliser l'estimation de la grandeur à chacun des sujets en commençant la série par la présentation du carré
de 8,5 cm (référence externe). Enregistrer les réponses.
Selon la procédure retenue pour la phase d'essai, entraîner les sujets avec ou sans module fixe. Avec module fixe,
la personne conduisant l'essai attribue au carré de 8,5 cm de côté une valeur comprise entre 30 et 100.
Sans module fixe, laisser les sujets attribuer à cette première figure la valeur de leur choix, mais leur conseiller de
ne pas choisir une valeur trop faible.
Mélanger les figures géométriques avant chaque essai de telle sorte que leurs formes et leurs dimensions ne
constituent pas un motif particulier.
6.2.4 Après l'évaluation du jeu de figures, autoriser les sujets à comparer leurs résultats avec les résultats
moyens du groupe. Si ce n'est pas réalisable, effectuer cette comparaison par rapport aux résultats obtenus
préalablement par un autre groupe.
NOTE En procédant ainsi, on obtient une réaction positive et on rassure les sujets en leur prouvant qu'ils ont bien compris
la méthodologie. Il convient surtout d’éviter de leur donner l'impression qu'il existe une «bonne» réponse. Sauf s'il s'agit de
résultats réellement anormaux, expliquer aux sujets que la disparité des résultats du groupe peut résulter des effets des ordres
de présentation, c’est-à-dire que les réponses sont affectées par l’ordre dans lequel les échantillons sont évalués, mais qu’en
dépit de ces effets d’ordre au niveau individuel, les résultats de l'ensemble du groupe demeurent précis.
Si les résultats de certains sujets sont très différents, revoir une nouvelle fois avec eux les principes de la méthode.
6.2.5 Lorsqu'un sujet a réussi l'exercice d'estimation des superficies, il doit ensuite recevoir un entraînement
portant sur le produit ou le type de substance qu'il devra estimer lors de l'essai réel. Ceci permet au sujet de
s’entraîner à appliquer l’estimation de la grandeur aux propriétés caractérisant la substance ou le produit à tester.
L’expérimentateur pourra mettre en place des exercices afin de permettre aux sujets d'identifier correctement les
propriétés à évaluer. Cet entraînement pourra être élaboré en utilisant les directives générales figurant dans
l’ISO 8586-1 et l’ISO 8586-2.
7 Nombre de sujets
7.1 Généralités
Comme pour les autres méthodes utilisant des échelles, le nombre de sujets nécessaire dépend:
� du degré de similitude entre les différents échantillons en ce qui concerne la propriété étudiée;
� de la formation et de l'entraînement reçus par les sujets;
� de l'importance qui sera accordée à la décision faisant suite aux résultats de l'essai (voir l’ISO 8586-1 et
l’ISO 8586-2);
� des objectifs identifiables en termes de puissance statistique.
En l'absence de tels objectifs précisément identifiables, se reporter aux recommandations données en 7.2 et 7.3.
7.2 Jurys constitués dans un but analytique et de recherche
Les jurys doivent être constitués comme indiqué dans le Tableau 2.
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Tableau 2 — Constitution des jurys
Types de sujets Nombre minimal de sujets Nombre recommandé
Sujets expérimentés, hautement entraînés au produit
510
et à l'évaluation de la caractéristique étudiée
Sujets expérimentés, entraînés au produit et à
15 20 à 25
l'évaluation de la caractéristique étudiée
Sujets entraînés depuis peu de temps 20 20 et plus
Les questions de puissance statistique doivent être traitées en se fondant sur la variabilité de l'évaluation
individuelle et sur l’importance des différences que l'on veut détecter.
7.3 Jurys de consommateurs
La méthode d'estimation de la grandeur peut aussi être utilisée avec des jurys de consommateurs ou pour réaliser
des études de marché. Le nombre de personnes à retenir doit alors être déterminé en fonction des exigences
d'échantillonnage de population liées à ces types d'essai. L'utilisation de la méthode d'estimation de la grandeur ne
présente pas d'avantage particulier du point de vue du nombre de sujets requis, et ce nombre doit être le même
que pour un essai de type consommateurs classique, soit 50 personnes au moins, et souvent beaucoup plus.
NOTE Pour les consommateurs, l'entraînement se limitera à l'estimation des superficies.
8 Mode opératoire
8.1 Présentation des échantillons
Tous les échantillons doivent être présentés de façon identique (c’est-à-dire récipients identiques, même quantité
de produit).
Les récipients contenant les échantillons doivent être codés, de préférence à l'aide de nombres à trois chiffres tirés
au hasard.
8.2 Échantillon de référence externe
L'échantillon de référence externe doit être le même pour tous les sujets. Il est souhaitable que l'échantillon de
référence possède, pour la caractéristique étudiée, une intensité proche de celle de la moyenne géométrique de
l'ensemble des produits en essai.
NOTE Une référence qui présenterait une valeur extrême de la propriété introduirait une distorsion dans la mesure des
différences entre produits et réduirait la sensibilité de la méthode.
Un ou plusieurs échantillons de référence non identifié(s) comme tel(s) aux yeux du jury peut (peuvent) être inclus
dans la série d'essai. Ceci permet d'évaluer la répétabilité du sujet au sein de la séance.
8.3 Ordre de présentation des échantillons
Les échantillons doivent être présentés aux sujets tous en même temps ou de façon séquentielle. Les sujets
doivent suivre l'ordre indiqué. Comme dans tous les essais sensoriels, cet ordre est différent d'un sujet à l'autre,
l'idéal étant que l'ordre des échantillons soit permuté de façon équilibrée. L’animateur peut se référer aux tables
proposées à la référence [1], lesquelles utilisent des carrés latins permettant d’équilibrer les effets d’ordre et de
report. À défaut, recourir à un ordre aléatoire des échantillons.
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8.4 Estimations de la grandeur
8.4.1 Généralités
Effectuer l'essai selon l'une des techniques décrites en 8.4.2 à 8.4.4.
8.4.2 Sans module fixe pour la référence externe
Chaque sujet évalue la référence et lui attribue une valeur. Leur conseiller de ne pas choisir une valeur trop faible.
Le sujet procède ensuite à l'évaluation de chaque échantillon codé successif en le comparant à la référence et lui
attribue une valeur par rapport à celle qu'il a attribuée à la référence.
8.4.3 Avec module fixe pour la référence externe
L’expérimentateur précise aux sujets qu’une valeur de, par exemple, 30, 50, 100 ou toute autre valeur jugée
adéquate par l’expérimentateur, a été attribuée à la référence.
Le sujet procède ensuite à l'évaluation de chaque échantillon codé successif en le comparant à la référence et leur
attribue une valeur par rapport à la valeur attribuée à la référence (module fixe).
8.4.4 Sans référence externe
Il est possible de recourir à la méthodologie d'estimation de la grandeur sans utiliser d'échantillon de référence
externe. En raison des limites des systèmes sensoriels (adaptation), il peut être difficile pour les sujets de se
référer systématiquement au premier échantillon. Deux cas principaux peuvent alors se présenter.
a) Les sujets ne sont pas obligés de réévaluer le premier échantillon avant d'évaluer chacun des échantillons
suivants.
Il est toutefois conseillé d'encourager les sujets à mémoriser le degré de la propriété étudiée pour cet
échantillon de référence, et de procéder à une nouvelle évaluation quand cela leur semble nécessaire.
NOTE Le problème qui se pose est que, pour un sujet donné, les variances des différences entre un échantillon
quelconque et le premier échantillon sont deux fois plus petites que les variances des différences entre deux échantillons
quelconques.
Il est donc possible:
� avant l'essai, de faire en sorte que les premiers échantillons ne soient pas les mêmes pour chacun des
sujets; idéalement, il convient que chaque échantillon serve de référence pour un nombre égal de sujets;
les variances des différences moyennes entre échantillons seront alors égales entre elles;
� lors de l'analyse, de donner une pondération arbitrairement très élevée (théoriquement infinie) aux
évaluations des premiers échantillons de chaque sujet, de manière que les variances des différences
soient estimées correctement.
b) Il est demandé aux sujets d’évaluer chaque échantillon en le comparant à l'échantillon le précédant
immédiatement.
NOTE Le problème qui se pose est que pour chaque sujet les erreurs d'évaluations sont corrélées entre elles; la
variance de la différence de deux échantillons successifs sera plus petite que la variance de la différence de deux
échantillons non successifs.
Il est donc possible:
� avant l'essai, de faire en sorte que toutes les permutations possibles des échantillons soient présentées
à un nombre égal de sujets; si cela n'est pas possible, essayer de proposer des combinaisons qui se
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rapprochent au mieux de ce modèle idéal; les variances des différences moyennes entre échantillons
seront alors égales entre elles ou, du moins, assez proches;
� lors de l'analyse, d’utiliser des modèles à erreurs autocorrélées, dont la méthodologie est cependant un
peu plus compliquée.
Il faut noter que même si l'on procède comme il est proposé dans le cas a) (comparaison systématique au premier
échantillon pour effectuer l'évaluation), un terme d'autocorrélation relié à l'évaluation de l'échantillon précédent, si
faible soit-il, subsiste très probablement (ceci est également vrai, d'ailleurs, pour les essais avec référence décrits
en 8.4.2 et 8.4.3). Le conseil donné précédemment de permuter de façon équilibrée l’ordre des échantillons est
donc valable dans tous les cas.
9 Analyse des données
9.1 Choix de la méthode d'analyse des données
Voir le Tableau 3.
9.2 Mise en forme des résultats bruts
Les résultats peuvent être présentés sous forme d'un tableau à double entrée, en plaçant en lignes les réponses
des sujets après transformation logarithmique, et en colonnes les différents échantillons.
Lorsque tous les sujets ont noté un même nombre de fois chacun des échantillons, on a un plan complet équilibré
et le modèle avec effet sujet est orthogonal. Si certains produits n'ont pas été évalués le même nombre de fois par
tous les sujets, on a un plan incomplet, le modèle avec effet sujet est non orthogonal.
NOTE Du fait qu’il n’est pas possible de prendre le logarithme de zéro, les valeurs nulles posent un problème de
traitement. Plusieurs propositions ont été faites pour régler ce problème. Il convient de remplacer les valeurs nulles par de très
petites valeurs. Il convient que la valeur spécifique retenue tienne compte de l’échelle utilisée par chaque sujet (par exemple, la
moitié de la plus petite valeur donnée par ce sujet).
9.3 Recherche de différences entre produits
Une analyse de la variance tenant compte de tous les facteurs relevant du plan expérimental (y compris les
facteurs déséquilibrés ou non orthogonaux entre eux) et réalisée à partir des données transformées en logarithmes
constitue la méthode la plus précise. Cependant, tous les logiciels statistiques ne permettent pas le traitement des
plans déséquilibrés. Or, en pratique, il n'est pas toujours possible de réaliser une expérience conduisant à un plan
complet permettant une analyse de la variance où tous les facteurs sont équilibrés et orthogonaux entre eux. Ceci
est en particulier le cas lorsqu'un projet s'étend sur plusieurs séances, car il n'est pas toujours facile de rassembler
à chaque séance exactement le même groupe de sujets. En tout état de cause, il est alors recommandé de
s’adresser à un statisticien pour mettre au point le meilleur plan d’expérience possible. Quand il n'est pas possible
de réaliser une analyse de la variance tenant rigoureusement compte de tous les facteurs du plan expérimental, on
peut recourir à l'une des techniques de réétalonnage indiquées en 9.5. Dans de telles circonstances, la démarche
consistant à réaliser sur les données réétalonnées une analyse de la variance à un facteur, le facteur produit, n'est
pas rigoureuse mais peut éventuellement constituer une approximation grossière des résultats. Si le plan
expérimental n’est pas standard, le mieux est cependant de s’adresser à un statisticien afin d’effectuer
correctement l’analyse des données.
Lorsque des différences significatives entre produits sont révélées par l'analyse de la variance, on effectue ensuite
un des tests classiques de comparaison multiple de moyennes.
Un exemple de comparaison de produits sans réétalonnage et dans le cas d’un plan complet est présenté en A.1.
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Tableau 3 — Présentation des méthodes d'analyse des données
Recherche de différences entre produits Régression
Nombre Transfor-
de répéti- Plan mation des Modèle
Sources de Degrés de Sources de Degrés de
Exemple Exemple
tions données
variation liberté variation liberté
1 Complet Logarithme Orthogonal Sujet s –1 Sujet s –1 A.5
n = st Traitement t – 1 A.1 Log conc. 1
Erreur (s –1)(t – 1) Sujet–log conc. s –1
Erreur s (t –2)
W 2 Complet Logarithme Orthogonal Une possibilité simple est de calculer A.6 Erreur s (t –2)
tout d'abord la moyenne des
n = str
logarithmes des valeurs données par
chaque sujet pour un même
traitement. On se ramène ainsi au
cas r = 1 décrit ci-dessus. (Il est
également possible d'utiliser des
modèles plus compliqués prenant en
compte des effets aléatoires,
évaluant des interactions entre sujet
et traitement, ou effectuant des
hypothèses sur la matrice de
variance/covariance des répétitions
d'un même sujet.)
1 Incomplet Logarithme Non Sujet s –1
n � st orthogonal Traitement t –1
Erreur n – t – s +1
1 Incomplet Réétalonnage Orthogonal Traitement t –1 A.2
global puis
Tous les Erreur (après n – t – s +1
logarithme
sujets ont correction)
évalué un
même
sous-
groupe
d'échan-
tillons.
1 Incomplet Réétalonnage Orthogonal Traitement t –1 A.3
ou complet par rapport à
Erreur (après n – t – s +1
la référence,
Les sujets correction)
puis
ont évalué
logarithme
une
référence
identifiée
comme
telle ou
une
référence
cachée
1 Incomplet Réétalonnage Orthogonal Traitement t –1 A.4
externe puis
Les sujets Erreur (après n – t – s +1
logarithme
ont correction)
attribué les
notes à
une
échelle
verbale
NOTE La signification des symboles est comme suit:
t est le nombre de traitements évalués;
n est le nombre total de mesures;
s est le nombre de sujets ayant participé aux évaluations;
r est le nombre de répétitions effectuées.
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ISO 11056:1999(F)
9.4 Régression
Dans le cas où les valeurs d'une variable S concomitante (telles que concentration, grandeur physique) sont
connues comme pouvant se rapporter à la réponse R, on peut se référer à la
...
Questions, Comments and Discussion
Ask us and Technical Secretary will try to provide an answer. You can facilitate discussion about the standard in here.