. . . "Text" . "Le nombre de sujets dans les panels d'analyse sensorielle , une approche base de donn\u00E9es" . . . "The number of subjects in sensory panels, a data base approch" . "Le nombre de sujets dans les panels d'analyse sensorielle , une approche base de donn\u00E9es" . "2012" . "The costs associated with sensory evaluation increase with the number of panelists to be enrolled. Classical power computation can be used to derive the minimal number of subjects of a sensory panel in order to control both type I (\u03B1 risk) and type II (\u03B2 risk) errors. However, this power computation requires estimates of the size of the product effect to be sought and of the residual variability of the ANOVA model used. Generally, both product effect size and residual variability are difficult to estimate a priori by the sensory analyst. This work offers estimations of these two parameters thanks to the analysis of hundreds descriptive andhedonic studies collected respectively in two databases, SensoBase and PrefBase. The meta-analysis of the data allowed to quantify these two parameters and made possible the calculation of the number of panelists. Hence, tables of panel sizes were proposed for 3 levels of respectively product effect size, residual variability and type I and II errors. Of course, this was done independently for descriptive and hedonic tests.Another approach based on resampling in numerous datasets was applied for both descriptive and hedonic studies. The method used to derive adequate panel size consisted in removing k subjects from the N of the original panel and then measuring the loss of information in product comparisons. For descriptive panels, panel size could be reduced by a quarter but this reduction strongly depends on the type of attributes. For hedonic panels, panel sizes varied extremely and depended mainly on the size of the liking differences between products to be compared. We expect that this difference is directly affected by the level of sensory complexity of the products. Finally, the resampling approach was applied to examine the need to replicate with trained sensory panels. Results suggested that replicates are no longer necessary at the testing phase, that is once the panel is trained" . . . . . "Aliments -- Analyse sensorielle" . "Le nombre de sujets du panel d\u00E9termine en grande partie le co\u00FBt des \u00E9tudes descriptives et h\u00E9doniques de l'analyse sensorielle. Une fois les risques \u03B1 et \u03B2 fix\u00E9s, ce nombre peut th\u00E9oriquement \u00EAtre calcul\u00E9, d\u00E9s lors que l'on connait la variabilit\u00E9 de la mesure due \u00E0 l'h\u00E9t\u00E9rog\u00E9n\u00E9it\u00E9 de la population vis\u00E9e et que l'on fixe la taille de la diff\u00E9rence que l'on d\u00E9sire mettre en \u00E9vidence. En g\u00E9n\u00E9ral, l'ordre de grandeur du premier de ces param\u00E8tres est inconnu alors que celui du second est d\u00E9licat \u00E0 pr\u00E9ciser pour l'exp\u00E9rimentateur. Ce travail propose une documentation syst\u00E9matique des valeurs prises dans la r\u00E9alit\u00E9 par ces deux param\u00E8tres gr\u00E2ce \u00E0 l'exploitation de deux bases de donn\u00E9es, SensoBase et PrefBase, contenant respectivement un millier de jeux de donn\u00E9es descriptives et quelques centaines de jeux de donn\u00E9es h\u00E9doniques. Pratiquement, des recommandations pour la taille de panel sont \u00E9tablies sous forme d'abaques prenant en compte trois niveaux pour chacun des deux risques et des deux param\u00E8tres.D'autre part, ce travail \u00E9tudie le nombre de sujets dans chacun des deux types de panel par une approche de r\u00E9-\u00E9chantillonnage qui consiste \u00E0 r\u00E9duire progressivement le nombre de sujets tant que les r\u00E9sultats de l'analyse statistique demeurent stables. En moyenne, la taille des panels descriptifs pourrait \u00EAtre r\u00E9duite d'un quart du nombre de sujets, mais cette moyenne cache une forte h\u00E9t\u00E9rog\u00E9n\u00E9it\u00E9 selon le type de descripteurs consid\u00E9r\u00E9. La taille optimale des panels h\u00E9doniques serait elle tr\u00E8s variable et cette variabilit\u00E9 est induite beaucoup plus par la nature et l'importance des diff\u00E9rences entre les produits que par l'h\u00E9t\u00E9rog\u00E9n\u00E9it\u00E9 des pr\u00E9f\u00E9rences individuelles. De plus, une m\u00EAme approche de r\u00E9-\u00E9chantillonnage appliqu\u00E9e aux r\u00E9p\u00E9titions en tests descriptifs sugg\u00E8re que les r\u00E9p\u00E9titions ne sont plus n\u00E9cessaires en phase de mesure, c'est-\u00E0-dire une fois le panel entra\u00EEn\u00E9" . "Comportement des consommateurs -- Bases de donn\u00E9es" . "Analyse sensorielle" . . . . "H\u00E9donisme -- Tests" . . "Panel" . "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" . . . . "Panels -- Bases de donn\u00E9es" . .