Статистика и измерение вредных производственных воздействий
Измерение воздействий загрязнённого воздуха на рабочих в производственных условиях - история вопроса.
Одна из наиболее важных целей любой из программ промышленной гигиены - точно определить воздействие воздушных загрязнений на рабочего, и - когда это необходимо - с помощью измерения воздействия. Поскольку такие измерения неизбежно содержат некоторую случайную погрешность, то нужно использовать (статистические методы). То есть, из-за случайных ошибок измерений, любое среднее вычисленное значение результатов измерений на сотрудника является всего лишь оценкой реального воздействия. В этом разделе обсуждается несколько статистических подходов, используемых при обработке результатов измерений производственных воздействий. Затем будут тщательно разобраны источники, причины непостоянства результатов измерений.
Перед тем, как ознакомиться со статистической терминологией, нужно ответить на важный вопрос: ''Почему специалист по промышленной гигиене должен использовать статистику?''. Просто из-за того, что измерения содержат погрешность? Приведёт ли использование статистики к ненужности профессионализма в области промышленной гигиены? Вовсе нет! Во-первых, (нужно) осознать, понять, что статистика используется во всех областях деятельности, где проводятся измерения, анализируются их результаты и - что наиболее важно - на основе анализа результатов измерений принимаются решения. Snedecor and Cochren (1-3) заявили:
''У статистики нет (одной) волшебной формулы для всех (разнообразных) случаев, и для принятия правильного и обоснованного решения нужно серьёзно изучить проблему. Но главная цель статистики - помочь нам правильно понять проблему, и обеспечить нас указаниями - что требуется для получения правильной и обоснованной оценки, и для получения (тех) многих выводов, которые не имеют логического обоснования.''
Можно перефразировать Armitage (1-4) - в отношении причин правильного использования статистических методов. Непостоянство (результатов) измерений производственных воздействий является доводом в пользу (проведения) статистической (обработки) результатов измерений, а не против использования статистики. Если промышленный гигиенист обнаружит, что воздействие ниже допустимого, то это не означает, что оно ниже допустимого во всех случаях. Специалисту нужна статистическая информация показывающая, что воздействие достаточно низкое - в большинстве случаев. Вероятно, тот ''профессиональный опыт'', на который часто ссылаются при оценке результатов измерений - это, отчасти, просто статистические сопоставления, проводившиеся в течение периода работы. Спорный вопрос - должна ли эта информация храниться в голове специалиста (не зарегистрированная), или она должна систематично собираться и регистрироваться? Очень немногие промышленные гигиенисты смогли, благодаря накопленному личному опыту, научиться правильно обрабатывать всю возможную информацию о производственных воздействиях, и они могут это делать отчасти благодаря сбору, анализу и публикации статистической информации, которая собирает накопленные знания. Теперь перейдём к терминологии, используемой при применении статистических методов.
Статистическая популяция - весь класс случаев (item), в отношении которого делается заключение (вывод). Обычно невозможно или неудобно проводить измерения во всех случаях (когда происходит воздействие). Поэтому обычно измерения проводятся в нескольких случаях, которые являются статистической выборкой из всей популяции (всех возможных случаев). Результаты, полученные для выборки, переносят/обобщают на всю популяцию, чтобы можно было сделать выводы/заключение обо всей популяции. После проведения измерений в статистической выборке результаты могут быть ранжированы - разделены на группы со схожими значениями - в таблице или графически. Это подразумевает, что результаты измерений имеют какое-то распределение.
На следующем шаге обработки результатов определяется, какие значения встречаются наиболее часто. Для определения таких значений есть несколько статистических показателей. Используются средние арифметические и средние геометрические значения, а методы их вычисления приводятся в главе 4. Далее определяется, как результаты измерений распределены по отношению к этому среднему значению. Для определения изменчивости/рассеивания результатов есть несколько показателей. Используют стандартное отклонение, стандартное геометрическое отклонение, коэффициент изменчивости (или относительное стандартное отклонение). Методы вычисления приводятся в главе 4.
В этом руководстве слово ''sample'' используется и для обозначения отбора проб воздуха для определения его загрязнённости, и для обозначения статистической выборки, что (на английском языке) может привести к путанице.
Для отбора проб воздуха его определённый объём прокачивается через аэрозольный фильтр, трубку с сорбентом или импинджер, или другое устройство для улавливания воздушных загрязнений. А в настоящем руководстве рассматривается стратегия проведения выборочных измерений производственных воздействий, которая включает и отбор проб воздуха с химическим анализом, и статистическую обработку результатов. В таблице 1.2 приведено несколько примеров (разных) видов популяций (групп результатов измерений), которые могут встретиться при определении производственных воздействий. Для обсуждения нормального и логарифмически-нормального распределений при их использовании (для обработки результатов измерений) обратитесь к техническому приложению М.
Фиг. 1.1. Рекомендуемая NIOSH методика определения и измерения воздействия на сотрудников
Ниже приводится перечень основных причин непостоянства (измеренных концентраций), которые влияют на оценку среднего производственного воздействия.
1) Случайные погрешности пробоотборного устройства (например - случайная нестабильность расхода воздуха у пробоотборного насоса).
2) Случайные погрешности используемого метода анализа (например - погрешности химического анализа).
3) Случайное непостоянство концентрации воздушных загрязнений в течение дня.
4) Случайное непостоянство средних за 1 день концентраций - при сравнивании их значений, измеренных в разные дни.
5) Систематические погрешности измерений (калибровка измерительных приборов, неаккуратное использование оборудования, ошибки при записи результатов и т. д.).
6) Систематические изменения концентрации воздушных загрязнений (из-за перемещений рабочего по местам с разной загрязнённостью воздуха, при изменении режима работы вентиляции и др.).
Таблица 1.2. Статистические популяции при измерении производственных воздействий
Пример популяции
Способ определения воздействия
Показатель среднего значения
Показатель непостоянства
Самый подходящий закон распределения
Значения средних за 1 смену концентраций воздушных загрязнений, воздействующих на рабочего
Серия кратковременных замеров в течение 8-часовой смены
(а) Среднее арифметическое (за 8 часов)
(b) Среднее геометрическое
Геом. стандартн. отклонение (значения в один день)
Логарифмически-нормальное распределение
Среднесменные воздействия на рабочих, измеренные в разные дни
Группа средних за день воздействий
(a) Среднее геометрическое за длительный интервал
(b) Среднее арифметическое за длительный интервал
Геометрическое стандартное отклонение
Логарифмически-нормальное распределение
Средние за смену воздействия на рабочих, измеренные у группы рабочих за 1 день
Результаты измерений средних за день воздействий у нескольких рабочих из группы.
(a) Среднее геометрическое для группы
(b)Среднее арифметическое для группы
Геометрическое стандартное отклонение
Логарифмически-нормальное распределение
Многократный анализ отобранных загрязнений
Повторные анализы одного образца
Среднее арифметическое результатов измерений
Коэффициент изменчивости аналитического метода
Нормальное распределение
Многократные измерения калибровочной постоянной концентрации с помощью конкретного оборудования и способа анализа
Несколько трубок с активированным углём, подвергавшихся воздействию при калибровочной концентрации
Среднее арифметическое результатов измерений
Коэффициент изменчивости методов отбора проб и анализа
Нормальное распределение
Случайные погрешности 1÷4 иногда называют статистическими, так как их можно учитывать (но нельзя предотвратить) при статистическом анализе. Систематические погрешности (5) включают в себя и погрешности оборудования, и ошибки и неточности, возникшие из-за неправильного использования оборудования людьми. Случайные погрешности 1÷2 оцениваются (количественно), и за счёт статистически обоснованной программы контроля качества их влияние сводится к минимуму. Такая программа также позволяет получить представление о типичном непостоянстве (коэффициент изменчивости) методов отбора проб и их анализа. Для дальнейшего обсуждения изменчивости и требований к точности и при отборе проб, и у методов их анализа, смотрите техническое приложение D.(Коэффициент изменчивости и точность, требуемая при отборе проб и их анализе в промышленной гигиене).
Случайное непостоянство концентраций загрязнений в течение дня, и случайное непостоянство средних за день концентраций при их сравнении за разные дни, в первую очередь вызвано, скорее всего, физическим процессом, приводящим к загрязнению воздуха, и особенностями поведения рабочего при выполнении работы (в разных местах и в разное время). Нет причин считать, что это непостоянство зависит от химических свойств вещества, загрязняющего воздух, но вероятно, что это непостоянство зависит от физического состояния загрязнений (пыль, туман или газ).
Важно отметить, что случайное изменение концентрации загрязнений на предприятии может значительно превышать случайную погрешность большинства способов отбора проб (часто - в 10-20 раз). На Фиг. 1.2 показано изменение концентрации угарного газа CO в производственных условиях. Измерения проводились непрерывно, и записывались на ленту самописца. Вертикальные линии проведены через каждые 15 минут. Измеренная изменчивость самого прибора (коэффициент изменчивости) - около 3%. Таким образом, для любого момента времени 95% доверительные пределы результатов измерения концентрации составляют примерно ±6% от измеренной концентрации. В главе 4 это описано более подробно.
При проведении серии измерений систематические погрешности могут или оставаться постоянными (из-за неправильной калибровки приборов), или резко изменяться из-за изменения технологического производственного процесса. С помощью статистических методов систематические погрешности учесть нельзя. Если они были обнаружены при проведении измерений, то нужно сначала откорректировать результаты измерений, а уже потом проводить их статистический анализ. Но много раз они оставались не обнаруженными, и это делало изменчивость результатов измерений гораздо большей, чем при наличии только ожидаемый случайных погрешностей и непостоянства. Со статистической точки зрения, систематическая погрешность (или изменение среднего значения результатов серии измерений) создают вторую популяцию, у которой другое среднее значение. Если систематическое изменение остаётся не обнаруженным, то две такие популяции анализируются как одна, что значительно увеличивает изменчивость. Статистические методы, описанные в этом руководстве, не обнаруживают, и не позволяют анализировать очень неточные результаты, возникшие из-за систематических погрешностей или ошибок. Для уменьшения систематических погрешностей нужно уделять больше внимания технике проведения измерений, а не статистической обработке их результатов.
Систематические измерения концентрации воздушных загрязнений, воздействующих на рабочего, могут происходить из-за:
1) Перемещения рабочего в разные места работы (с разной концентрацией загрязнений).
2) Открывания/закрывания дверей и окон помещения (цеха и т. д.).
3) Изменения эффективности технических средств снижения загрязнённости воздуха (засорение вентиляционных воздуховодов пылью и т. п.).
4) Изменения технологического процесса или поведения рабочего во время работы.
Фиг. 1.2
Одна из самых важных причин проведения периодических измерений воздействий на рабочего каждые несколько месяцев - выявление систематических долгосрочных изменений воздействия, или тенденций. Другая (причина) - более точное определение изменчивости воздействия в течение длительных периодов, но (эта причина) - не главная. Периодические измерения - один из наиболее продуктивных способов определения опасных изменений вредного воздействия, или (выявления того, что) достигнут опасный уровень.
Полезная информация:
Измерение воздействий загрязнённого воздуха на рабочих в производственных условиях - история вопроса.
Одна из наиболее важных целей любой из программ промышленной гигиены - точно определить воздействие воздушных загрязнений на рабочего, и - когда это необходимо - с помощью измерения воздействия. Поскольку такие измерения неизбежно содержат некоторую случайную погрешность, то нужно использовать (статистические методы). То есть, из-за случайных ошибок измерений, любое среднее вычисленное значение результатов измерений на сотрудника является всего лишь оценкой реального воздействия. В этом разделе обсуждается несколько статистических подходов, используемых при обработке результатов измерений производственных воздействий. Затем будут тщательно разобраны источники, причины непостоянства результатов измерений.
Перед тем, как ознакомиться со статистической терминологией, нужно ответить на важный вопрос: ''Почему специалист по промышленной гигиене должен использовать статистику?''. Просто из-за того, что измерения содержат погрешность? Приведёт ли использование статистики к ненужности профессионализма в области промышленной гигиены? Вовсе нет! Во-первых, (нужно) осознать, понять, что статистика используется во всех областях деятельности, где проводятся измерения, анализируются их результаты и - что наиболее важно - на основе анализа результатов измерений принимаются решения. Snedecor and Cochren (1-3) заявили:
''У статистики нет (одной) волшебной формулы для всех (разнообразных) случаев, и для принятия правильного и обоснованного решения нужно серьёзно изучить проблему. Но главная цель статистики - помочь нам правильно понять проблему, и обеспечить нас указаниями - что требуется для получения правильной и обоснованной оценки, и для получения (тех) многих выводов, которые не имеют логического обоснования.''
Можно перефразировать Armitage (1-4) - в отношении причин правильного использования статистических методов. Непостоянство (результатов) измерений производственных воздействий является доводом в пользу (проведения) статистической (обработки) результатов измерений, а не против использования статистики. Если промышленный гигиенист обнаружит, что воздействие ниже допустимого, то это не означает, что оно ниже допустимого во всех случаях. Специалисту нужна статистическая информация показывающая, что воздействие достаточно низкое - в большинстве случаев. Вероятно, тот ''профессиональный опыт'', на который часто ссылаются при оценке результатов измерений - это, отчасти, просто статистические сопоставления, проводившиеся в течение периода работы. Спорный вопрос - должна ли эта информация храниться в голове специалиста (не зарегистрированная), или она должна систематично собираться и регистрироваться? Очень немногие промышленные гигиенисты смогли, благодаря накопленному личному опыту, научиться правильно обрабатывать всю возможную информацию о производственных воздействиях, и они могут это делать отчасти благодаря сбору, анализу и публикации статистической информации, которая собирает накопленные знания. Теперь перейдём к терминологии, используемой при применении статистических методов.
Статистическая популяция - весь класс случаев (item), в отношении которого делается заключение (вывод). Обычно невозможно или неудобно проводить измерения во всех случаях (когда происходит воздействие). Поэтому обычно измерения проводятся в нескольких случаях, которые являются статистической выборкой из всей популяции (всех возможных случаев). Результаты, полученные для выборки, переносят/обобщают на всю популяцию, чтобы можно было сделать выводы/заключение обо всей популяции. После проведения измерений в статистической выборке результаты могут быть ранжированы - разделены на группы со схожими значениями - в таблице или графически. Это подразумевает, что результаты измерений имеют какое-то распределение.
На следующем шаге обработки результатов определяется, какие значения встречаются наиболее часто. Для определения таких значений есть несколько статистических показателей. Используются средние арифметические и средние геометрические значения, а методы их вычисления приводятся в главе 4. Далее определяется, как результаты измерений распределены по отношению к этому среднему значению. Для определения изменчивости/рассеивания результатов есть несколько показателей. Используют стандартное отклонение, стандартное геометрическое отклонение, коэффициент изменчивости (или относительное стандартное отклонение). Методы вычисления приводятся в главе 4.
В этом руководстве слово ''sample'' используется и для обозначения отбора проб воздуха для определения его загрязнённости, и для обозначения статистической выборки, что (на английском языке) может привести к путанице.
Для отбора проб воздуха его определённый объём прокачивается через аэрозольный фильтр, трубку с сорбентом или импинджер, или другое устройство для улавливания воздушных загрязнений. А в настоящем руководстве рассматривается стратегия проведения выборочных измерений производственных воздействий, которая включает и отбор проб воздуха с химическим анализом, и статистическую обработку результатов. В таблице 1.2 приведено несколько примеров (разных) видов популяций (групп результатов измерений), которые могут встретиться при определении производственных воздействий. Для обсуждения нормального и логарифмически-нормального распределений при их использовании (для обработки результатов измерений) обратитесь к техническому приложению М.
Фиг. 1.1. Рекомендуемая NIOSH методика определения и измерения воздействия на сотрудников
Ниже приводится перечень основных причин непостоянства (измеренных концентраций), которые влияют на оценку среднего производственного воздействия.
1) Случайные погрешности пробоотборного устройства (например - случайная нестабильность расхода воздуха у пробоотборного насоса).
2) Случайные погрешности используемого метода анализа (например - погрешности химического анализа).
3) Случайное непостоянство концентрации воздушных загрязнений в течение дня.
4) Случайное непостоянство средних за 1 день концентраций - при сравнивании их значений, измеренных в разные дни.
5) Систематические погрешности измерений (калибровка измерительных приборов, неаккуратное использование оборудования, ошибки при записи результатов и т. д.).
6) Систематические изменения концентрации воздушных загрязнений (из-за перемещений рабочего по местам с разной загрязнённостью воздуха, при изменении режима работы вентиляции и др.).
Таблица 1.2. Статистические популяции при измерении производственных воздействий
|
Пример популяции |
Способ определения воздействия |
Показатель среднего значения |
Показатель непостоянства |
Самый подходящий закон распределения |
|
Значения средних за 1 смену концентраций воздушных загрязнений, воздействующих на рабочего |
Серия кратковременных замеров в течение 8-часовой смены |
(а) Среднее арифметическое (за 8 часов) (b) Среднее геометрическое |
Геом. стандартн. отклонение (значения в один день) |
Логарифмически-нормальное распределение |
|
Среднесменные воздействия на рабочих, измеренные в разные дни |
Группа средних за день воздействий |
(a) Среднее геометрическое за длительный интервал (b) Среднее арифметическое за длительный интервал |
Геометрическое стандартное отклонение |
Логарифмически-нормальное распределение |
|
Средние за смену воздействия на рабочих, измеренные у группы рабочих за 1 день |
Результаты измерений средних за день воздействий у нескольких рабочих из группы. |
(a) Среднее геометрическое для группы (b)Среднее арифметическое для группы |
Геометрическое стандартное отклонение |
Логарифмически-нормальное распределение |
|
Многократный анализ отобранных загрязнений |
Повторные анализы одного образца |
Среднее арифметическое результатов измерений |
Коэффициент изменчивости аналитического метода |
Нормальное распределение |
|
Многократные измерения калибровочной постоянной концентрации с помощью конкретного оборудования и способа анализа |
Несколько трубок с активированным углём, подвергавшихся воздействию при калибровочной концентрации |
Среднее арифметическое результатов измерений |
Коэффициент изменчивости методов отбора проб и анализа |
Нормальное распределение |
Случайные погрешности 1÷4 иногда называют статистическими, так как их можно учитывать (но нельзя предотвратить) при статистическом анализе. Систематические погрешности (5) включают в себя и погрешности оборудования, и ошибки и неточности, возникшие из-за неправильного использования оборудования людьми. Случайные погрешности 1÷2 оцениваются (количественно), и за счёт статистически обоснованной программы контроля качества их влияние сводится к минимуму. Такая программа также позволяет получить представление о типичном непостоянстве (коэффициент изменчивости) методов отбора проб и их анализа. Для дальнейшего обсуждения изменчивости и требований к точности и при отборе проб, и у методов их анализа, смотрите техническое приложение D.(Коэффициент изменчивости и точность, требуемая при отборе проб и их анализе в промышленной гигиене).
Случайное непостоянство концентраций загрязнений в течение дня, и случайное непостоянство средних за день концентраций при их сравнении за разные дни, в первую очередь вызвано, скорее всего, физическим процессом, приводящим к загрязнению воздуха, и особенностями поведения рабочего при выполнении работы (в разных местах и в разное время). Нет причин считать, что это непостоянство зависит от химических свойств вещества, загрязняющего воздух, но вероятно, что это непостоянство зависит от физического состояния загрязнений (пыль, туман или газ).
Важно отметить, что случайное изменение концентрации загрязнений на предприятии может значительно превышать случайную погрешность большинства способов отбора проб (часто - в 10-20 раз). На Фиг. 1.2 показано изменение концентрации угарного газа CO в производственных условиях. Измерения проводились непрерывно, и записывались на ленту самописца. Вертикальные линии проведены через каждые 15 минут. Измеренная изменчивость самого прибора (коэффициент изменчивости) - около 3%. Таким образом, для любого момента времени 95% доверительные пределы результатов измерения концентрации составляют примерно ±6% от измеренной концентрации. В главе 4 это описано более подробно.
При проведении серии измерений систематические погрешности могут или оставаться постоянными (из-за неправильной калибровки приборов), или резко изменяться из-за изменения технологического производственного процесса. С помощью статистических методов систематические погрешности учесть нельзя. Если они были обнаружены при проведении измерений, то нужно сначала откорректировать результаты измерений, а уже потом проводить их статистический анализ. Но много раз они оставались не обнаруженными, и это делало изменчивость результатов измерений гораздо большей, чем при наличии только ожидаемый случайных погрешностей и непостоянства. Со статистической точки зрения, систематическая погрешность (или изменение среднего значения результатов серии измерений) создают вторую популяцию, у которой другое среднее значение. Если систематическое изменение остаётся не обнаруженным, то две такие популяции анализируются как одна, что значительно увеличивает изменчивость. Статистические методы, описанные в этом руководстве, не обнаруживают, и не позволяют анализировать очень неточные результаты, возникшие из-за систематических погрешностей или ошибок. Для уменьшения систематических погрешностей нужно уделять больше внимания технике проведения измерений, а не статистической обработке их результатов.
Систематические измерения концентрации воздушных загрязнений, воздействующих на рабочего, могут происходить из-за:
1) Перемещения рабочего в разные места работы (с разной концентрацией загрязнений).
2) Открывания/закрывания дверей и окон помещения (цеха и т. д.).
3) Изменения эффективности технических средств снижения загрязнённости воздуха (засорение вентиляционных воздуховодов пылью и т. п.).
4) Изменения технологического процесса или поведения рабочего во время работы.
Фиг. 1.2
Одна из самых важных причин проведения периодических измерений воздействий на рабочего каждые несколько месяцев - выявление систематических долгосрочных изменений воздействия, или тенденций. Другая (причина) - более точное определение изменчивости воздействия в течение длительных периодов, но (эта причина) - не главная. Периодические измерения - один из наиболее продуктивных способов определения опасных изменений вредного воздействия, или (выявления того, что) достигнут опасный уровень.
Полезная информация: