L’arôme et le goût sont des variables importantes dans l’appétence des aliments pour animaux de compagnie. Cependant, nos compagnons canins et félins ne peuvent pas nous dire quel arôme ils sentent ou quelles saveurs ils goûtent, alors comment savoir quelle nourriture pour animaux ils préfèrent ? En plus des essais d'alimentation traditionnels utilisés pour évaluer l'appétence chez les chiens et...
L'importance de la valeur p dans les évaluations de l'appétence
Dans l’industrie des aliments pour animaux de compagnie, les décisions commerciales concernant l’avancement des produits sont basées sur des évaluations comparatives de l’appétence utilisant des données. Les préférences des animaux de compagnie sont le plus souvent déterminées à l’aide d’essais à deux bols. Les données de ces comparaisons ou de toute autre comparaison doivent être soigneusement analysées pour raconter une histoire précise. La première étape de cette analyse consiste à définir quelle mesure vous utiliserez de préférence. L'étape suivante consiste à déterminer la valeur p, une statistique qui indique si une situation hypothétique semble raisonnable après la collecte et l'analyse des données.
MÉTHODE
Chez AFB, la méthode la plus courante pour déterminer les préférences en matière de produits alimentaires pour animaux de compagnie est un essai de préférence par paires. Des quantités égales des deux aliments à comparer sont présentées simultanément à chaque chat ou chien. Après une durée ou une quantité prédéfinie de nourriture, les aliments sont retirés et pesés pour déterminer la quantité restante. Les deux mêmes aliments sont présentés le lendemain de la même manière, sauf que les positions des aliments sont inversées de gauche à droite. Ce changement est important afin d’éviter ce que l’on appelle le « biais latéral ». Un biais latéral se produit lorsqu'un animal démontre une préférence en raison de sa position gauche/droite plutôt que de sa saveur. Il est vital, statistiquement, que les données des deux jours soient combinées et non traitées individuellement. Les deux jours doivent être considérés comme un seul essai dans l'analyse statistique.
COMMENT CHOISIR UNE TAILLE D'ÉCHANTILLON
La taille de l'échantillon correspond au nombre de chats ou de chiens qui ont le choix lors de l'essai de préférence. Cet échantillon de groupe est censé être représentatif d’un groupe plus large. Dans cet exemple, l'échantillon est constitué des chiens utilisés pour les essais de préférence et représente le plus grand groupe de chiens dans les foyers qui pourraient être intéressés par ce produit. Avec un échantillon plus grand, la confiance dans les résultats est accrue. Il existe plusieurs manières de définir une taille d'échantillon :
Détermination du niveau de confiance nécessaire : avec un échantillon plus grand, la confiance dans les résultats est accrue. Cela dépend de la petite différence que vous devez trouver. Il est plus facile de faire la différence entre 2 grammes et 20 grammes d’aliments consommés qu’entre 2 grammes et 4 grammes.
Par expérience : dans le cas des tests de préférences alimentaires pour animaux de compagnie, la norme industrielle est de 20 à 30 chats ou chiens.
Analyse de puissance : l'analyse de puissance est un calcul qui peut être effectué sur une expérience proposée et qui permet de minimiser les risques de parvenir à des conclusions erronées après des tests statistiques. L'analyse de puissance nécessite au départ certaines estimations des paramètres et changera en fonction des méthodes statistiques.
Mesurer
Le taux d'apport (RI) est la mesure la plus souvent utilisée à l'AFB pour tirer des conclusions sur les préférences alimentaires.
Un IR(A) de 0.5 indique aucune préférence, tandis qu'un IR(A) de 1 indique une préférence totale pour la ration A et un IR(A) de 0 indique une préférence totale pour la ration B. La plupart des tests
se situent dans la plage de IR(A) = 0.3 à 0.7. Le rapport d’ingestion compense les différentes tailles corporelles et les différents appétits des animaux participant à un essai.
Autres mesures
L'AFB inclut également des mesures telles que le taux de consommation et le premier choix dans nos rapports d'appétence. Ces mesures peuvent contribuer à fournir plus d’informations sur le comportement du chat ou du chien pendant le repas. Nous ne proposons pas de test statistique pour ces derniers pour plusieurs raisons.
Calcul du taux d'admission (IR)
(toutes les mesures en grammes consommés)
COMMENT INTERPRÉTER UNE VALEUR P
Dans la recherche sur les aliments pour animaux de compagnie, lors de la comparaison de deux rations avec un test statistique :
- Une valeur p élevée signifie que l'expérience n'a pas fourni de preuve convaincante que les deux rations étaient différentes en termes de préférence dans la population d'animaux de compagnie.
- Une petite valeur p signifie qu’il existe suffisamment de preuves pour étayer l’idée selon laquelle les deux rations sont différentes. De cette façon, une petite valeur p démontre qu’il est peu probable que nous observions une différence aussi importante entre les deux rations si, en fait, elles sont également préférées dans la population d’animaux de compagnie.
- Le « seuil » historiquement accepté de 0.05 signifie que les valeurs p inférieures à 0.05 sont considérées comme statistiquement significatives. Ce seuil est basé sur la tradition et a été initialement influencé par la commodité informatique avant que les ordinateurs ne deviennent largement disponibles.
EXEMPLES
Différence significative – les résultats d’un essai nous amènent à conclure que les deux aliments testés sont significativement différents.
La figure 1 est un exemple de notre rapport standard pour les essais de préférences appariées.
La figure 2 montre les résultats par chien. L'IR(A) est de 0.62 (Figure 1) et est représenté par le carré orange. Les lignes partant du carré orange représentent l'intervalle de confiance à 95 % (0.51-0.73), qui mesure notre confiance dans les résultats. La valeur p est de 0.039, ce qui indique qu’il est peu probable que cette tendance soit due au hasard.
Aucune différence significative – résultats d’un essai qui ne permet pas de conclure que les deux aliments testés sont significativement différents.
L'IR(A) est de 0.50 (Figure 3) et est représenté par le carré orange sur la Figure 4. Les lignes partant du carré orange représentent l'intervalle de confiance à 95 % (0.35-0.65), qui est une mesure de notre confiance dans le résultats. La valeur p pour le test t bilatéral sur un échantillon est de 0.49, ce qui indique que ce modèle ne peut pas être distingué du hasard.
COMPRENDRE LES VALEURS P
La valeur p est compliquée. Une confusion, voire une conclusion incorrecte, peut survenir lorsque la valeur p est trop simpliste.
Par exemple, une affirmation courante est qu’une valeur p supérieure au seuil de 0.05 indique que les deux rations avaient les mêmes préférences. En fait, cela indique simplement qu’il n’y avait pas suffisamment de preuves dans les données pour conclure que les rations étaient différentes. La situation est similaire à celle d'un groupe de biologistes qui étudient un lac. Ils pensent que le lac contient des poissons, alors ils jettent un filet dans l'eau. 
De plus, la valeur p ne dit pas tout. Prenons le deuxième exemple (Figure 4) : les chiens participant à cet essai d'aliments pour animaux de compagnie présentent une forte variation, certains montrant une forte préférence pour une ration et d'autres préférant l'autre ration. Cela a abouti à une valeur p élevée, n’indiquant aucune différence significative entre les rations.
Cependant, plutôt que de rejeter les résultats, il serait sage de rechercher plus en détail s'il existait une caractéristique identifiable potentiellement responsable des préférences, par exemple des chiens plus âgés préférant une ration et des chiens plus jeunes préférant l'autre. La découverte de cette caractéristique pourrait aider les fabricants d’aliments pour animaux de compagnie à développer une stratégie visant à cibler différents segments de consommateurs pour cette ration particulière, malgré l’absence de différence statistiquement significative entre les rations. Le résultat pourrait exploiter au maximum les données de la recherche et offrir de nouvelles opportunités pour servir plus efficacement les propriétaires d’animaux de compagnie.