II. Результаты исследований воды, полученные в течение календарного года

Для оценки обеспеченности населения качественной питьевой водой из централизованных систем холодного водоснабжения органами и учреждениями Роспотребнадзора проводится статистическая обработка результатов содержания микробиологических (общее микробное число, общие колиформные бактерии, термотолерантные колиформные бактерии), неорганических и органических веществ, а также органолептических и обобщенных показателей в пробах питьевой воды, отобранных в течение календарного года.

Результаты исследования следует представлять в виде среднего арифметического значения, при этом для показателей, контролируемых 1 раз в квартал, дополнительно следует указывать медиану. В случае, если показатели контролируются 1 раз в год, расчет средних значений и медиан следует проводить за предыдущие 5 лет. Результаты исследований органолептических показателей, выраженные в баллах, следует представлять в виде модального значения <14>.

--------------------------------

<14> В случае, если получено два и более модальных значений, следует указывать наибольшее значение.

Помимо расчета средних и, при необходимости, медианных или модальных уровней показателей проб питьевой воды после водоподготовки, отобранных в течение календарного года, требуется расчет удельного веса проведенных исследований по показателям микробной безопасности (общее микробное число, общие колиформные бактерии, термотолерантные колиформные бактерии), органолептическим, обобщенным показателям, концентрациям неорганических и органических веществ, не соответствующих гигиеническим нормативам по данным исследований в течение календарного года.

Расчет средних уровней показателей проб питьевой воды после водоподготовки, отобранных в течение календарного года, следует проводить с одинаковым временным интервалом. В противном случае требуется расчет средневзвешенных по времени результатов. Например, измерения уровней показателя X проводятся 15 числа каждого месяца, но в ноябре проведены два дополнительных исследования. В этом случае значения измерений в ноябре должны быть усреднены, и для расчета среднего значения за год следует использовать "среднее значение за ноябрь".

Если уровни исследуемых показателей или результаты измерения других показателей в данной пробе ниже предела определения, результаты измерения должны быть установлены на уровне половины значения предела определения для расчета средних значений. Это правило не применяется к веществам однонаправленного действия и иным веществам (факторам), оцениваемым суммарно. В этих случаях результаты измерений ниже предела определения отдельных веществ должны быть равны нулю.

Если рассчитанное среднее значение результатов измерений в течение года ниже предела определения, то среднее значение за год для данного показателя должно быть указано как "ниже предела определения".

При числе проб меньше рекомендуемого в течение календарного года распределение в выборке может отличаться от нормального распределения. В этом случае предпочтительным будет представление результатов за год в виде медианы. Для оценки нормальности распределения в выборке можно использовать критерий Колмогорова-Смирнова (при p меньше или равной 0,05 выборка считается несоответствующей нормальному распределению), алгоритм вычисления которого заложен в специализированных прикладных программных продуктах. В качестве ориентировочной оценки можно использовать сравнение среднего значения и медианы (в случае, если они приблизительно равны, распределение в выборке, скорее всего, подчиняется закону нормального распределения).

Водородный показатель pH является логарифмической величиной, поэтому для корректного расчета средних значений или медиан необходимо перевести значения pH в концентрации ионов водорода, возведя 10 в отрицательную степень, равную величине pH, по формуле: C_H+ = 10^-pH. Затем средние значения (медианы) обратно переводятся в логарифмические величины по формуле: pH= -lg [H⁺].

В рамках углубленных научных исследований возможно установление причинно-следственных связей между показателями качества питьевой воды и состоянием здоровья населения <15>. Причинно-следственная связь между качеством питьевой воды и здоровьем подтверждается выявленными зависимостями "доза-эффект", "время-эффект", силой статистической связи и ее постоянством, специфичностью эффекта и биологической правдоподобностью, образованием кластера (сгущение) числа случаев заболеваний обычно редко встречающейся в мониторируемой популяции, наличием приоритетных веществ в биосредах (моча, волосы, кровь).

--------------------------------

<15> Гржибовский А.М., Унгуряну Т.Н. Анализ биомедицинских данных с использованием пакета статистических программ SPSS: учебное пособие/А.М. Гржибовский, Т.Н. Унгуряну. Архангельск: Изд-во Северного государственного медицинского университета, 2017. - 293 с.

Для установления связей между качеством питьевой воды и острыми заболеваниями (при условии, что данная связь не очевидна) следует проводить корреляционный анализ с использованием параметрических (коэффициент корреляции Пирсона - при нормальном распределении) или непараметрических критериев (po Спирмена). Количество наблюдений должно быть не менее 10, при этом необходимо анализировать наблюдения, полученные в равные промежутки времени, но не более чем 1 месяц. При наличии данных рекомендуется сократить анализируемые промежутки времени (например, до одних суток), не уменьшая количества наблюдений.

Для установления связей между качеством питьевой воды и хроническими заболеваниями может быть применен кросс-корреляционный анализ (с числом лет наблюдения не менее 10, а в случае отдаленных эффектов действия какого-либо фактора - не менее 20 лет), где определяется наиболее сильная корреляция на определенном лаге (сдвиг эффекта от действия причины на п количество лет).

При наличии сильной прямой связи (коэффициент корреляции 0,7 и выше) необходимо проведения углубленного эпидемиологического анализа с целью доказательства причинно-следственных связей. Также требуют внимания и наличие прямых средних по силе корреляционных связей (коэффициент корреляции 0,3 - 0,7), если подобная связь может быть объяснена логически. В то же время слабая корреляционная связь еще не означает отсутствие зависимости состояния здоровья от качества питьевой воды. Подобная зависимость может быть, но иметь сложный нелинейный характер. В таких случаях следует применять регрессионный анализ с использованием нелинейных моделей.

Использование корреляционных моделей возможно лишь при количественном типе данных (например, уровни показателей и показатели заболеваемости), при этом показатели, между которыми устанавливается корреляция, должны относиться к одинаковым временным промежуткам (как правило, показатели заболеваемости и средние уровни показателей за год). Для анализа категориальных и номинальных переменных следует применять другие типы статистической обработки данных <16>, основанных на вычислении критерия хи-квадрат и его производных.

--------------------------------

<16> Ланг Т.А. Как описывать статистику в медицине. Аннотированное руководство для авторов, редакторов и рецензентов/Т.А. Ланг, М. Сесик; пер. с англ, под ред. В.П. Леонова. - М: Практическая медицина, 2011.- 480 с.

Простейшим вариантом оценки динамики количественных показателей является построение многолетних трендов. При коэффициенте детерминации модели (R²) выше 0,5 качество модели признается приемлемым, что позволяет сделать прогноз относительно дальнейшего изменения показателя.

Более сложные методы статистического анализа предполагают установление статистической и практической значимости различий показателей качества питьевой воды. Для подобного анализа следует формировать выборки за одинаковый промежуток времени (например, возможно сравнение массива данных прошлого года с позапрошлым, а при небольшом количестве наблюдений в течение года возможно объединение результатов за одинаковое n количество лет). Отличия считаются статистически значимыми, если значимость критерия (величина ошибки p) равна или меньше 0,05.

Анализ количественных данных на одной и той же территории в динамике возможен по Т-критерию для связанных выборок (в случае нормального распределения в выборках), критерию Уилкоксона (при отсутствии нормального распределения) или критерию Фридмана (при сравнении 3 и более периодов наблюдения). Анализ категориальных или номинальных переменных проводится на основе таблиц сопряженности. Например, при анализе связи инфекционных заболеваний с содержанием воде того или возбудителя, определенного качественно (да/нет), необходимо рассчитывать критерий Мак-Немара.

Возможно проведение сравнительного анализа качества питьевой воды на разных территориях за один и тот же промежуток времени. В случае анализа количественных показателей и наличии нормального распределения следует использовать параметрические критерии (Т-критерий для независимых выборок), при отсутствии нормального распределения - непараметрические критерии (критерий Манна-Уитни, а при сравнении 3 и более территорий - критерий Краскела-Уоллиса). Для анализа номинальных или категориальных переменных необходимо использование статистик на основе критерия хи-квадрат или его модификаций (хи-квадрат с поправкой Йейтса, точный критерий Фишера), таблиц сопряженности (коэффициент сопряженности, Фи и V Крамера, Гамма, Эта, d Сомерса и т.д.).

Для оценки эффективности мероприятий по повышению качества питьевой воды возможно применение методологии оценки риска для здоровья населения в соответствии с методиками на основе действующих нормативно-методических документов. Рекомендуется проводить оценку риска здоровью населения в целом по конкретной системе водоснабжения с целью определения критических точек (факторов, показателей), ухудшающих и наиболее негативно влияющих на качество воды и здоровье населения, что позволит выявлять приоритетные, в данный конкретный период времени, вопросы, решение которых необходимо для приведения качества воды в соответствие с установленными требованиями и снижения рисков здоровью населения, например: модернизация систем водоподготовки и/или замена разводящих сетей, и/или проведение мероприятий, направленных на стабилизацию качества воды источника водоснабжения, недопущение его дальнейшего загрязнения.