О репрезентативности санитарно-гигиенических данных

Санитарно-гигиенические исследования, как правило, связаны с выборочным контролем, при котором решения о количественных характеристиках факторов среды обитания или здоровья населения принимаются по результатам проверки одной или нескольких выборок проб, а оценка качества среды выполняется путём сопоставления этих характеристик с нормативами, прежде всего с предельно допустимыми концентрациями загрязняющих веществ. Необходимо строгое правовое регулирование проведения таких работ, однако действующие нормативные документы неполны и даже противоречивы. Случаются ошибочные решения из-за непрезентативности, обусловленной не только недостаточным объёмом исходных данных, но и неудовлетворительной их обработкой. Такие решения влекут за собой неоправданные требования к предприятиям — загрязнителям окружающей среды, начислениям завышенных платежей за негативное воздействие на окружающую среду и пр. В настоящей работе на примере контроля вариабельных показателей качества природных и сточных вод продемонстрировано, что для корректности вывода о выполнении или нарушении санитарно-гигиенических требований, основанного на сравнении нескольких выборок, необходимо выравнивание их статистических весов. Невыполнение этого условия может привести к тому, что зависимость, которая ориентирована в одном направлении в стратифицирова нных массивах данных, приобретёт противоположное направление после их суммирования. В предупреждении подобных ошибок существенна роль территориальных органов санитарно-эпидемиологического контроля (надзора).

Участие авторов. Все соавторы внесли равнозначный вклад в исследование и подготовку статьи к публикации.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Финансирование. Работа выполнена в рамках государственного задания ФГБУН Институт водных проблем РАН (тема FMWZ-2022-0002).

Поступила: 31.05.2022 / Принята к печати: 08.12.2022 / Опубликована: 25.03.2023

1. WHO. Chemical mixtures in source water and drinking-water. Geneva; 2019. https://apps.who.int/iris/bitstream/10665/255543/1/9789241512374

2. Данилов-Данильян В.И. Водные ресурсы России: состояние, использование, охрана, проблемы управления. Экономика. Налоги. Право. 2019; 12(5): 18–31. https://doi.org/10.26794/1999-849X-2019-12-5-18-31

3. Houck O.A. The regulation of toxic pollutants under the clean water act. Env. Law Rep. News & Analysis. 1991; 21: 10528–60.

4. Grigor’ev A.V., Vasen’kina E., Kravets E.A. Regulation of the permissible discharges of pollutants into water bodies established by the federal legislation and feasible directions of its improvement. Vodosnabzhenie i sanitarnaya tekhnika. 2020; (6): 10–5. https://doi.org/10.35776/MNP.2020.06.03

5. Зорина И.Г., Макарова В.В. Социально-гигиенический мониторинг как основа управления в контрольно-надзорной деятельности Роспотребнадзора. Гигиена и санитария. 2020; 99(1): 13–9. https://doi.org/10.33029/0016-9900-2020-99-1-13-19

6. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Количественная оценка качества природной воды: экспертно-статистический анализ. Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2022; 502(2): 125–30. https://doi.org/10.31857/S2686739722020049

7. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г., Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. СПб.: Наука; 2006.

8. Мойзес Б.Б., Плотникова И.В., Редько Л.А. Статистические методы контроля качества и обработка экспериментальных данных. М.: Юрайт; 2019.

9. Мозжухина Н.А., Еремин Г.Б., Ломтев А.Ю. Противоречия законодательства по регулированию обращения с медицинскими отходами при производстве лекарственных средств. Гигиена и санитария. 2019; 98(1): 38–44. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2019-98-1-38-44

10. Vanbriesen J., Dzombak D.A., Mellon C. Sustainable urban water supply infrastructure. In: Comprehensive Water Quality and Purification. Elsevier; 2013: 427–49.

11. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Нелинейные эффекты формирования качества воды. Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2021; 497(2): 189–92. https://doi.org/10.31857/S2686739721040046

12. Наркевич И.А., Зубов Н.Н., Кувакин В.И. Статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике. М.: КноРус; 2019.

13. Chuang J.S., Rivoire O., Leibler S. Simpson’s paradox in a synthetic microbial system. Science. 2009; 323(5911): 272–5. https://doi.org/10.1126/science.1166739

14. Lang T. Common statistical errors even you can find. Part 1: Errors in descriptive statistics and in interpreting probability values. AMWA J. 2003; 18(2): 67–71.