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暴露评估中处理未检出值的多检出限回归方法及其应用
目的 探索暴露评估中多检出限回归在存在多个检出限的情况下未检出值数据填补中的应用.方法 介绍多检出限回归方法中次序统计量的计算方法,并将方法应用与于处理2004年全国淡水鱼重金属镉残留量数据,对未检出值进行填补,并将填补后的参数估计与简单替换的方法进行比较分析.结果 多检出限回归填补数据后估计的2004年全国镉残留平均值(mg/kg)为0.01509,3种不同替换值(0、1/2和1倍检出限)的估计结果分别为0.014759、0.015270和0.015781.结论 多检出限回归填补估计方法利用检出值的信息对未检出值进行填补,较简单替换法更为合理.通过SAS宏程序可以方便得以实现,值得在食品暴露评估中推广应用.
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次序统计量回归及其在食品暴露评估未检出值估计中的应用
目的 探讨次序统计量回归并将其应用于食品重金属残留的估计.方法 应用次序统计量回归来处理全国食品化学污染物监测数据库未检出值资料,应用SAS编制程序来计算次序统计量,对未检出值进行填补,并对残留水平进行估计.结果 与经典替换方法相比,次序统计量回归方法估计的镉残留水平更为稳健,且便于后期的分析.结论 次序统计量回归是处理未检出值数据值得推荐使用的方法,具体的使用还需要进一步的应用研究.
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痕量测定中两种处理未检出值资料的统计方法比较
目的:比较用于处理包含未检出值的痕量测定数据的次序统计量回归方法与经典替换方法的估计效果.方法:应用Bootstrap方法设计模拟试验生成服从正态和非正态分布的模拟数据.分别用次序统计量回归与经典替换方法进行统计量的估计,与相应的原完整数据估计值进行比较.计算相对估计误差作为考核指标.结果:在数据服从正态和对数正态分布时,次序统计量回归效果明显优于简单替换法;资料服从非正态分布资料时,次序统计量回归方法没有明显优势.结论:次序统计回归是处理左截尾数据更为有效和稳健的方法,但是,计算经典平均水平统计量时,需要考虑合适的正态分布假定.
关键词： 未检出值 Bootstrap模拟研究 次序统计量回归 替换法 -
结合Kaplan-Meier法与Bootstrap法处理膳食暴露评估中的未检出值
目的:探讨应用Kaplan-Meier方法与bootstrap方法相结合处理膳食暴露评估中多个检出限存在时的未检出值数据.方法:以大米中的镉残留数据为例,应用Kaplan-Meier方法对数据拟合累积概率分布曲线,并且应用bootstrap方法估计残留值的均数和中位数的标准误以及累积概率的区间.结果:Kaplan-Meier方法处理多个检出限存在时的未检出值简单,便于计算机实现,Bootstrap估计的区间与近似估计区间一致性好.结论:对环境暴露评估中包含未检出值的左截尾数据的处理,结合bootstrap区间估计的Kaplan-Meier方法是值得推荐的有效方法.
关键词： 未检出值 多检出限 Kaplan-Meier方法 Bootstrap 镉残留
