基于联系数的食品安全卫生检测结果排序和影响因素分析
[摘要] 目的 探讨联系数在食品安全卫生检测结果排序和影响因素分析中的应用价值。方法 以该市2010—2012年不同季度不同评价指标的合格率和不合格率为基础资料，建立二元联系数，计算非赋权年（季）度和评价指标归一化联系数，计算有效值，按照判定准则对不同年（季）度食品安全卫生检测结果进行排序，并判定不同评价指标的影响程度。结果 根据计算得到的有效值，不同年度食品安全卫生检测结果的排序为2010年>2012年>2011年，不同季度排序为第三季度>第四季度>第一季度>第二季度，三个评价指标影响程度的排序为添加剂>微生物>重金属。结论 该文所得结论与秩和比法完全相同，不能进行两两比较是唯一缺陷，但原理更为明了，计算更为简单，操作性较强，值得推广应用。
[关键词] 联系数；有效值；食品安全；卫生检测；综合评价
[中图分类号] R426.82 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2015）11（a）-0126-03
[Abstract] Objective To discussion the value of sorting and influencing factors analysis based on the connection number of food safety and hygiene test results. Methods In passing rate of the different evaluation of a city quarter of 2010 to 2012 and the failure rate of different basic data， establish contact binary number， calculation of non Empowering years （Quarterly） and Evaluation normalized contact number to calculate RMS according to criterion of different years （Quarterly） food safety and hygiene test results sort and determine the extent of the effects of different evaluation indexes. Results According to the calculated RMS， annual food safety and hygiene different sort of test results for the 2010> 2012> 2011， a different sort for the third quarter quarter> Fourth quarter> First quarter> second quarter， three evaluation affect the degree of ordering as additive> Microbiology> heavy metals. Conclusion The conclusions and RSR identical pairwise comparison is not the only flaw， but the principle is more straightforward calculation more simple， strong operational， should be widely applied.
[Key words] Contact number； RMS； Food safety； Hygiene inspection； Comprehensive evaluation
联系数是集对分析理论中的一个结构函数[1]，是反映系统中确定-不确定性分析的一个重要工具。作为食品卫生监督重要组成部分的食品卫生检测结果，可以用定性二分类（合格-不合格）方法表示，其本身就充满了确定-不确定因素，因为随着人们对检测食品中有害物质的认识不同，合格标准在不同时期可能发生变化，因此可以应用联系数进行进一步分析。为此，作者将某市2010—2012年及其各季度和各检测指标的食品安全卫生检测结果运用联系数进行分析，在对不同年度不同季度食品安全卫生检测结果进行排序的同时，找出影响该市食品安全卫生监测结果的主要因素，为顺利开展食品卫生监督工作奠定坚实的基础。现将结果报告如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
以文献[2]提供的某市2010—2012年食品安全卫生检测超标情况为基本资料，计算得到不同年度不同季度及其不同指标的合计合格率（%）和不合格率（%），具体数值见表1。由于数据来自文献，真实可靠。
表1 不同年度不同季度和不同检测指标检测结果（%）
1.2 统计方法
对于表1资料，应采用同-反型二元联系数表示，并计算各联系数的有效值[3-5]，判定各年（季）度食品安全卫生检测结果的排序结论，判定各评价指标对食品安全卫生检测结果的影响程度。
第一步，依据表1给出数据中的合格率作为二元联系数的同部，不合格率作为反部，写出各年（季）度各评价指标的归一化联系数umn=amn±cmnj，式中m表示年（季）度，n表示评价指标。
第二步，计算非赋权年（季）度归一化联系数um。由于同一年（季）度的抽检样本数量相同，所以联系数计算公式为Um=（am1±cm1j）+（am2±m2j）+（am3±cm3j），经过归一化处理得到非赋权年（季）度联系数um。
第三步，计算非赋权评价指标归一化联系数un。将表1数据的最后一列各指标的合计合格率作为同-反型二元联系数的同部，不合格率作为反部，得到非赋权评价指标归一化联系数un=an±cnj。
第四步，判定结果。令j=-1计算各联系数的有效值[3-4]，根据数值越大排序越靠前的准则判定各年（季）度食品安全卫生检测结果的排序，根据数值越大影响程度越低的准则判定各评价指标对食品安全卫生检测结果的影响程度。
2 结果
2.1 各年（季）度各评价指标归一化联系数的表示
依据方法中的第一步，各年（季）度各评价指标归一化联系数见表2。
表2 各年（季）度各评价指标归一化联系数
2.2 不同年度（季度）食品安全卫生检测结果的排序
按照方法中的第二步和第四步，计算不同年（季）度非赋权归一化联系数及其有效值，按照大小顺序分别对年度和季度排序，见表3。
表3 不同年（季）度非赋权归一化联系数及其有效值
2.3 不同评价指标影响程度的比较
计算表2中最后一列给出的不同评价指标非赋权归一化联系数的有效值，按照从小到大的顺序判定各评价指标对食品安全情况的影响程度，见表4。
表4 不同评价指标对食品安全情况影响程度的比较
3 讨论
联系数是集对分析的一个特征函数和重要的数学分析工具，可用来全面和深入地研究两个集合的确定性和不确定性关系的联系、可变和转化，在卫生监督中已经得到一定应用[3-4，6-9]。但上述文献均从不同角度运用三元联系数或多元联系数进行不同的统计分析，获得较为理想的结果，但尚未见有用同反型联系数对食品安全卫生检测结果进行排序和影响因素分析的文献，因此作者运用集对分析的基本理论，建立归一化同反型联系数并计算其有效值，做以上分析，以指导食品卫生监督工作，保证食品安全，维护和保障人群健康水平。
从不同年度（季度）食品安全卫生检测结果的分析看，2010—2012年的归一化联系数分别为u2010=99.31±0.69j、u2011=97.82±2.18j和u2012=98.90±+1.10j，其有效联系值分别为98.62、95.64和97.80，依据判定准则可知不同年度食品安全卫生检测结果的排序为2010年>2012年>2011年；第一季度至第四季度的归一化联系数分别为u1=98.48±1.52j、u2=98.07±1.93j、u3=99.56±0.44j和u4=98.64±1.36j，其有效联系值分别为96.96、96.14、99.12和97.28，依据判定准则可知不同季度食品安全卫生检测结果的排序为第三季度>第四季度>第一季度>第二季度，与秩和比法的分析结论完全相同，但对不同年度的排序与文献[2]的结论不同。
从不同检测指标影响该市食品安全情况的评价看，微生物的归一化联系数为98.45±1.55j，重金属为99.14±0.86j，添加剂为98.33±1.67j，其有效联系值分别为96.90、98.28和96.66，依据判定准则可知各指标的影响程度排序为添加剂>微生物>重金属，与秩和比法[10]的分析结论完全相同，所以应重视添加剂和微生物对食品安全情况的影响，并重点加强食品卫生监测。
在计算各评价指标归一化联系数时，其实质是计算合计（平均）检测合格率和不合格率。这时不能简单地由不同年度或不同季度计算得到的率相加后求平均。因为不同年度或不同季度的检测样本数量是不同的，所以必须按照率的定义，计算不同年度或不同季度总的合格样本数量和不合格样本数量，之后去除3个年度采样的总数量得到合计（平均）合格率和不合格率，据此来建立二元联系数。而计算非赋权年（季）度归一化联系数时，由于同一年（季）度的抽检样本数量相同，所以可以按照将几个率相加后，取其平均值作为几个率的平均（合计）率。这是应用此方法进行排序和影响因素分析应该注意的问题，以免出现错误结论，误导卫生监督实践。
综上所述，该文所得结论与秩和比法完全相同，唯一缺陷是不能进行多重比较，但原理更为明了，计算更为简单，操作性较强，值得在食品卫生监测结果排序和影响因素分析中得到推广应用。
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（收稿日期：2015-08-02）
