IH Project

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Multilingual IHSTAT+

This file was originaly created by John Mulhausen and then modified in its multilingual version by Daniel Drolet et al.

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A full discussion on how to analyze and interpret exposure monitoring data can be found in the publication

Ignacio, J. and, Bullock, B. (editors) A Strategy for Assessing and Managing Occupational Exposures, 3rd Edition. Fairfax, VA: AIHA Press, 2006

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IHSTAT+ : v. 235, Dec 2013

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&L&"Arial Narrow,Normal"&8Conception: John R. Mulhausen, Ph.D., CIH modified by Daniel Drolet, IRSST&C&"Arial Narrow,Normal"&8&F - &A&R&8&D - &T

Occupational Exposure Limit.

Reference value ( may be a TLV® , PEL, REL …)

max n = 200

The difference between the largest and the smallest values in a measurement data set.

The arithmetic average of the set of data.

The exposure measurement that divides the set of measurements into two equal parts, whith half less half greater than this value.

The positive square root of the variance of a distribution; the parameter measuring spread of values about the mean.

The exponential of the arithmetic mean of the natural logarithms of the data The geometric mean is the theoretical median of lognormaly distributed data.

The exponential of the standard deviation of the natural logarithms of the data. Relation between GSD and Action Level : to ensure a high probability (95%) that no more than 5% of unmeasured exposures exceed the OEL, the Action Level, must be lowered as the GSD increases, as follows: day-to-day variability, GSD ≤ 1.3, OEL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, OEL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, OEL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0, Process out of control or group poorly defined. (Leidel, 1976)

Goodness-of-fit-test; a formal statistical test that evaluates whether sample data are consistent with a statistical distribution

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Indicate if that the exposure profile can reasonably be approximated by a log normal distribution

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Indicate if the exposure profile can or cannot be approximated by a normal distribution.

If the exposure profile indicates that the monitoring data might not come from a lognormal or normal distribution, consider using non parametric statistic.

est. MA = arithmetic mean of a lognormal distribution estimated by the Minimum Variance Unbiased Estimate (MVUE), usually more accurate than the simple arithmetic mean of the data. The arithmetic mean is the appropriate parameter forevaluating long term risk.

LCL1, 95%; Lower confidence limit on the estimated arithmetic mean - Land's exact; Land's exact method provides the most accurate confidence interval for the estimate of the arithmetic mean. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate.

If the arithmetic mean's one sided 95% upper confidence limit(UCL,1,95%) is below the OEL, one would be at least 95% sure that the exposure profile's arithmetic mean is below the OEL.

The 95th percentile point estimate. The 95th percentile, to which 95% of the distribution is inferior , provides a "picture" of the exposure profile's upper tail and is especially important when evaluating the health hazard of agents with acute health effects (such as hydrogen cyanide) or when evaluating the risk of non compliance to an OEL. In the case of an acute agent, the average exposure is not as important as understanding how high the exposure may get because those few high exposures might pose a more important risk to health than average exposures at lower levels. However, there is uncertainty associated with the percentile estimate - that uncertainty can be evaluated by calculating an upper tolerance limit.

The upper limit of a tolerance interval. This parameter can be viewed as an upper confidence limit on the 95th percentile. Thus, we are 95% confident that at least 95% of the distribution are inferior to the UTL1,95%,95% estimate

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. Occupational exposure guideline are established so that with highest certainty permitted by available data most workers will not suffer health effects if exposed at the guideline level, day after day for a working lifetime. Implicit in that description is the possibility that a small fraction may indeed experience health effects at or below the guideline level. This one reason why all exposures should be kept as far below guidelines level as reasonably achievable. Because of the inherent variability of workplace concentrations, guaranteeing that all exposures are below a guideline is impossible. Demonstrating statistically that no more than a given percentage are greater than a standard however is possible. This notion is the basis for a exceedance fraction test. The uncertainty in the exceedance fraction point estimate is delimited by calculating a confidence interval.

95% upper confidence limit on the exceedance fraction. We have an estimate of the exceedance fraction (see above), but this estimate is uncertain, and we are 95% sure that the real exceedance fraction is smaller than the UCL95%. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the exceedance fraction estimate.

The arithmetic mean of the exposure profile based on normal parametric statistic. However ,except in the case of noise measurements expressed in dB, occupational exposure profiles are generally not normally distributed but rather lognormally distributed.

The arithmetic mean one sided 95% lower confidence limit

The arithmetic mean one sided 95% upper confidence limit. The combination of LCL1,95% and UCL1,95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate

Estimate of the 95th percentile of the exposure profile. See definition in the lognormal parameters section.

95% upper tolerance limit on the estimate of the 95th percentile See definition in the lognormal parameters section

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. See definition in the lognormal parameters section

Exposure Profile: Magnitude and variability of exposures for a Similar Exposure Group (SEG). This include some understanding of of the Central Tendency of the exposures (such as the mean exposure) and some understanding of the breadth, or variability, of the exposures (such as the range of exposures). The exposure profile can be represented by a statistical distribution, usually the lognormal distribution in the case of occupational exposure

&CPage &P

Logprobability Plot and Least-Squares Best-Fit Line

Concentration

99%

98%

95%

90%

84%

75%

50%

25%

16%

10%

5%

2%

1%

7.33

2.5

3.4658794556

7.05

7.33

3.8496506196

6.645

4.112853441

6.28

4.3255102498

6

4.5112235889

5.67

4.681360636

5

4.8426893154

4.33

5

4

5.1573106846

3.72

5.318639364

3.355

5.4887764111

2.95

5.6744897502

2.67

5.887146559

6.1503493804

6.5341205444

&F

Page &P

Idealized Lognormal Distribution

est. AM

LCL

UCL

OEL

95%ile

UTL

Concentration

95%ile

0.0676612802

0

0

0

0

0

0

0.989032798

7.2701204934

10.2277694781

3.0632464307

1.5458754718

0.7788134195

0.0583702273

3.044313405

5.5395564515

7.8653059701

9.7286966757

11.0570378952

11.8886654588

12.3049416805

12.3952845336

12.2416011643

11.9127980993

11.464076485

10.9382503262

10.3677286478

9.7765367154

9.182120532

8.5968565962

8.0292691944

7.4849894797

6.967499552

6.4787034488

6.0193616753

5.5894196178

5.1882542067

4.8148580228

4.4679757721

4.1462046422

3.8480673651

3.5720647297

3.3167126744

3.08056786

2.8622446785

2.6604259372

2.4738689067

2.3014080098

2.1419551075

1.994498103

1.8580983982

1.7318876024

1.6150637862

1.5068874962

1.406677685

1.3138076672

1.2277011769

1.1478285805

1.0737032746

1.0048782903

0.9409431119

0.8815207115

0.8262647975

0.7748572686

0.7270058651

0.6824420073

0.6409188087

0.602209253

0.5661045236

0.5324124736

0.5009562261

0.4715728937

0.4441124083

0.4184364515

0.3944174773

0.3719378187

0.3508888726

0.3311703535

0.3126896127

0.2953610154

0.2791053717

0.2638494161

0.249525331

0.2360703117

0.2234261673

0.2115389559

0.2003586503

0.1898388314

0.1799364077

0.1706113577

0.1618264937

0.1535472447

0.1457414578

0.138379215

0.131432665

0.1248758692

0.1186846589

0.1128365047

0.1073103963

0.1020867312

0.0971472126

0.0924747551

0.0880533978

0.0838682237

0.0799052863

0.0761515402

0.0725947789

0.0692235755

0.0660272291

0.0629957142

0.0601196353

0.057390183

&A

Page &P

n

Concentration

Sequential Data Plot

0.06

0.1

0.05

0.1

0.01

0.09

0.04

0.2

0.04

0.08

0.08

0.03

0.09

0.03

0.07

&CPage &P

Linear Probability Plot and Least-Squares Best-Fit Line

Concentration

99%

98%

95%

90%

84%

75%

50%

25%

16%

10%

5%

2%

1%

7.33

2.5

0.0625

3.4658794556

7.05

7.33

0.125

3.8496506196

6.645

0.1875

4.112853441

6.28

0.25

4.3255102498

6

0.3125

4.5112235889

5.67

0.375

4.681360636

5

0.4375

4.8426893154

4.33

0.5

5

4

0.5625

5.1573106846

3.72

0.625

5.318639364

3.355

0.6875

5.4887764111

2.95

0.75

5.6744897502

2.67

0.8125

5.887146559

0.875

6.1503493804

0.9375

6.5341205444

Axis !

Correct x axis

The 95th percentile point estimate Forming a "picture" of the exposure profile's upper tail is especially important when evaluating the health hazards of agents with acute health effects (such as hydrogen cyanide) or when evaluating the riks of noncompliance associated with exceeding an OEL. In the case of an acute agent, the average exposure is not as important as understanding how high the exposure may get because those few high exposures might pose a more important risk to health than average exposures at lower levels. Interpretation: the most likely estimate of the 95th percentile concentration is 0.187. We would expect 95% of all exposures in the exposure profile to be less than 0.187 µg/m³. This is below the OEL 0.2 µg/m³ ; however, there is uncertainty associated with the percentile estimate - to that uncertainty, we can calculate an upper tolerance limit.

The upper or lower limits of a tolerance interval. A tolerance limit enables one to quantify confdience in a percentile estimate. We can be confident that 95 % of the exposures in the exposure distribution are less than 0.359 microgram per cubic meter. This is greater than our OEL of 0.2 microgram per cubic meter. Therefore we are not 95% certain that the exposure is less than the OEL 95% of the time.

Also called Exceedance Fraction; it is the proportion of an exposure profile that exceeds a criterion such as an OEL (Occupational Exposure Limit). The uncertainty in th exceedance fraction point estimate is characterized by calculating a confidence interval. Interpretation: Our most likley estimate is that 4.1% of the exposures in the exposure profile will exceed the OEL; however, there is some error associated with that estimate - to quantify the confidence in the exceedance fraction estimate, we can calculate cofidence limits

Interpretation: we are 95% certain that the exposures may exceed the 0.2 microgram per cubic meter OEL 15 % of the time or less.

The artihmetic mean of the exposure profile base on normal parametric statistic. However one recall that the exposure profile is not normally distributed but rather lognormally distributed.

The artihmetic mean one sided lower confidence limit LCL1,95%

The arithmetic mean one sided upper confidence limit.

Occupational Exposure Limit.

Reference value ( may be a TLV® , PEL, REL …)

max n = 200

The difference between the largest and the smallest values in a measurement data set.

The arithmetic average of the set of data.

The exposure measurement that divides the set of measurements into two equal parts, whith half less half greater than this value.

The positive square root of the variance of a distribution; the parameter measuring spread of values about the mean.

The exponential of the arithmetic mean of the natural logarithms of the data The geometric mean is the theoretical median of lognormaly distributed data.

The exponential of the standard deviation of the natural logarithms of the data. Relation between GSD and Action Level : to ensure a high probability (95%) that no more than 5% of unmeasured exposures exceed the OEL, the Action Level, must be lowered as the GSD increases, as follows: day-to-day variability, GSD ≤ 1.3, OEL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, OEL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, OEL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0, Process out of control or group poorly defined. (Leidel, 1976)

Goodness-of-fit-test; a formal statistical test that evaluates whether sample data are consistent with a statistical distribution

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Indicate if that the exposure profile can reasonably be approximated by a log normal distribution

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Indicate if the exposure profile can or cannot be approximated by a normal distribution.

If the exposure profile indicates that the monitoring data might not come from a lognormal or normal distribution, consider using non parametric statistic.

est. MA = arithmetic mean of a lognormal distribution estimated by the Minimum Variance Unbiased Estimate (MVUE), usually more accurate than the simple arithmetic mean of the data. The arithmetic mean is the appropriate parameter forevaluating long term risk.

LCL1, 95%; Lower confidence limit on the estimated arithmetic mean - Land's exact; Land's exact method provides the most accurate confidence interval for the estimate of the arithmetic mean. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate.

If the arithmetic mean's one sided 95% upper confidence limit(UCL,1,95%) is below the OEL, one would be at least 95% sure that the exposure profile's arithmetic mean is below the OEL.

The 95th percentile point estimate. The 95th percentile, to which 95% of the distribution is inferior , provides a "picture" of the exposure profile's upper tail and is especially important when evaluating the health hazard of agents with acute health effects (such as hydrogen cyanide) or when evaluating the risk of non compliance to an OEL. In the case of an acute agent, the average exposure is not as important as understanding how high the exposure may get because those few high exposures might pose a more important risk to health than average exposures at lower levels. However, there is uncertainty associated with the percentile estimate - that uncertainty can be evaluated by calculating an upper tolerance limit.

The upper limit of a tolerance interval. This parameter can be viewed as an upper confidence limit on the 95th percentile. Thus, we are 95% confident that at least 95% of the distribution are inferior to the UTL1,95%,95% estimate

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. Occupational exposure guideline are established so that with highest certainty permitted by available data most workers will not suffer health effects if exposed at the guideline level, day after day for a working lifetime. Implicit in that description is the possibility that a small fraction may indeed experience health effects at or below the guideline level. This one reason why all exposures should be kept as far below guidelines level as reasonably achievable. Because of the inherent variability of workplace concentrations, guaranteeing that all exposures are below a guideline is impossible. Demonstrating statistically that no more than a given percentage are greater than a standard however is possible. This notion is the basis for a exceedance fraction test. The uncertainty in the exceedance fraction point estimate is delimited by calculating a confidence interval.

95% upper confidence limit on the exceedance fraction. We have an estimate of the exceedance fraction (see above), but this estimate is uncertain, and we are 95% sure that the real exceedance fraction is smaller than the UCL95%. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the exceedance fraction estimate.

The arithmetic mean of the exposure profile based on normal parametric statistic. However ,except in the case of noise measurements expressed in dB, occupational exposure profiles are generally not normally distributed but rather lognormally distributed.

The arithmetic mean one sided 95% lower confidence limit

The arithmetic mean one sided 95% upper confidence limit. The combination of LCL1,95% and UCL1,95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate

Estimate of the 95th percentile of the exposure profile. See definition in the lognormal parameters section.

95% upper tolerance limit on the estimate of the 95th percentile See definition in the lognormal parameters section

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. See definition in the lognormal parameters section

Exposure Profile: Magnitude and variability of exposures for a Similar Exposure Group (SEG). This include some understanding of of the Central Tendency of the exposures (such as the mean exposure) and some understanding of the breadth, or variability, of the exposures (such as the range of exposures). The exposure profile can be represented by a statistical distribution, usually the lognormal distribution in the case of occupational exposure

Example

With a GSD value of 2.1, the action level should be set at 0,1 times 0,15 µg/m³ equal to 0,015 µg/m³ (Leidel, 1976)

est. AM = arithmetic mean (0.074) of a lognormal distribution calculated by the Minimum Variance Unbiased Estimate (MVUE). The arithmetic mean is the correct parameter for evaluating cumulative exposure.

The arithmetic mean's one sided 95% upper confidence limit (UCL1,95%) is calculated (0.116) and found to be below the OEL, one would be at least 95% sure that the exposure profile's AM was below the OEL.

A tolerance limit enables one to quantify confidence in a percentile estimate. We can be confident that 95 % of the exposures in the exposure distribution are less than 0.359 µg/m³.

This is greater than our OEL of 0.15 µg/m³. Therefore we are not 95% certain that the exposure is less than the OEL 95% of the time. (See also Exceedance Fraction)

Exceedance Fraction is the proportion of an exposure profile that exceeds a criterion such as an OEL. The uncertainty in the exceedance fraction point estimate is delimited by calculating a confidence interval.

In the present case our most likley estimate is that 9.1% of the exposures in the exposure profile will exceed the OEL; however, there is some error associated with that estimate.

To quantify the confidence in the exceedance fraction estimate, we can calculate confidence limits (2.83%; 23.4%)

The Occupational Exposure Limit, an upper limit chosen to provide adequate protection of workers' health and safety; normally the TLV (PEL or VLE) is used for this limit.

The 95th percentile (0.187) point estimate forming a "picture" of the exposure profile's upper tail is important when evaluating the health hazards of agents with acute health effects or when evaluating noncompliance associated with exceeding an OEL.

For acute agents, the average exposure is not as important as understanding how high the exposure may get because those few high exposures might pose a more important risk to health than average exposures at lower levels.

However, there is uncertainty associated with the percentile estimate - to that uncertainty, we can calculate an UTL.

Reference value ( may be a TLV® , PEL, REL …)

max n = 200

The difference between the largest and the smallest values in a measurement data set.

The arithmetic average of the set of data.

The exposure measurement that divides the set of measurements into two equal parts, whith half less half greater than this value.

The positive square root of the variance of a distribution; the parameter measuring spread of values about the mean.

The exponential of the arithmetic mean of the natural logarithms of the data The geometric mean is the theoretical median of lognormaly distributed data.

The exponential of the standard deviation of the natural logarithms of the data. Relation between GSD and Action Level : to ensure a high probability (95%) that no more than 5% of unmeasured exposures exceed the OEL, the Action Level, must be lowered as the GSD increases, as follows: day-to-day variability, GSD ≤ 1.3, OEL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, OEL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, OEL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0, Process out of control or group poorly defined. (Leidel, 1976)

Goodness-of-fit-test; a formal statistical test that evaluates whether sample data are consistent with a statistical distribution

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Indicate if that the exposure profile can reasonably be approximated by a log normal distribution

Indicate if the exposure profile can or cannot be approximated by a normal distribution.

If the exposure profile indicates that the monitoring data might not come from a lognormal or normal distribution, consider using non parametric statistic.

est. MA = arithmetic mean of a lognormal distribution estimated by the Minimum Variance Unbiased Estimate (MVUE), usually more accurate than the simple arithmetic mean of the data. The arithmetic mean is the appropriate parameter forevaluating long term risk.

LCL1, 95%; Lower confidence limit on the estimated arithmetic mean - Land's exact; Land's exact method provides the most accurate confidence interval for the estimate of the arithmetic mean. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate.

If the arithmetic mean's one sided 95% upper confidence limit(UCL,1,95%) is below the OEL, one would be at least 95% sure that the exposure profile's arithmetic mean is below the OEL.

The 95th percentile point estimate. The 95th percentile, to which 95% of the distribution is inferior , provides a "picture" of the exposure profile's upper tail and is especially important when evaluating the health hazard of agents with acute health effects (such as hydrogen cyanide) or when evaluating the risk of non compliance to an OEL. In the case of an acute agent, the average exposure is not as important as understanding how high the exposure may get because those few high exposures might pose a more important risk to health than average exposures at lower levels. However, there is uncertainty associated with the percentile estimate - that uncertainty can be evaluated by calculating an upper tolerance limit.

The upper limit of a tolerance interval. This parameter can be viewed as an upper confidence limit on the 95th percentile. Thus, we are 95% confident that at least 95% of the distribution are inferior to the UTL1,95%,95% estimate

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. Occupational exposure guideline are established so that with highest certainty permitted by available data most workers will not suffer health effects if exposed at the guideline level, day after day for a working lifetime. Implicit in that description is the possibility that a small fraction may indeed experience health effects at or below the guideline level. This one reason why all exposures should be kept as far below guidelines level as reasonably achievable. Because of the inherent variability of workplace concentrations, guaranteeing that all exposures are below a guideline is impossible. Demonstrating statistically that no more than a given percentage are greater than a standard however is possible. This notion is the basis for a exceedance fraction test. The uncertainty in the exceedance fraction point estimate is delimited by calculating a confidence interval.

95% upper confidence limit on the exceedance fraction. We have an estimate of the exceedance fraction (see above), but this estimate is uncertain, and we are 95% sure that the real exceedance fraction is smaller than the UCL95%. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the exceedance fraction estimate.

The arithmetic mean of the exposure profile based on normal parametric statistic. However ,except in the case of noise measurements expressed in dB, occupational exposure profiles are generally not normally distributed but rather lognormally distributed.

The arithmetic mean one sided 95% lower confidence limit

The arithmetic mean one sided 95% upper confidence limit. The combination of LCL1,95% and UCL1,95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate

Estimate of the 95th percentile of the exposure profile. See definition in the lognormal parameters section.

95% upper tolerance limit on the estimate of the 95th percentile See definition in the lognormal parameters section

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. See definition in the lognormal parameters section

Exposure Profile: Magnitude and variability of exposures for a Similar Exposure Group (SEG). This include some understanding of of the Central Tendency of the exposures (such as the mean exposure) and some understanding of the breadth, or variability, of the exposures (such as the range of exposures). The exposure profile can be represented by a statistical distribution, usually the lognormal distribution in the case of occupational exposure

Valor de referencia (puede ser TLV® , PEL, REL …)

max n = 200

Valeur de référence (peut être TLV® , PEL, REL …)

max n = 200

Referenzwerte (z.B. TLV® , PEL, REL …)

Valore di referenza (per esempio TLV®, PEL, REL …)

max n = 200

max n = 200

Occupational Exposure Limit.

Valor Límite de Exposición Ocupacional (LEO)

Valeur limite d'exposition professionnelle

Maximale Arbeitsplatz-Konzentration

Valori limite d'esposizione professionale

La diferencia entre el mayor y el menor valor en un conjunto de datos.

El promedio aritmético de un conjunto de datos.

Medida de exposición que divide un conjunto de mediciones en dos partes iguales, siendo la mitad menor y la mitad mayor de dicho valor.

La raíz cuadrada positiva de la varianza de una distribución; el parámetro que mide la dispersión de valores desde la media.

Exponencial de la media aritmética de los logaritmos naturadesde los datos. La media geométrica es la mediana teórica de una distribución log-normal.

Prueba de "ajuste"; es una prueba estadística formal que evalúa si la muestra de datos es consistente con una distribución estadística normal.

Test de Shapiro y Wilk (conocida como la Prueba o Test W)

Indica si el perfil de exposición puede o no ser razonablemente estimado como una distribución log-normal.

Indica si el perfil de exposición puede o no se razonablemente estimado como una distribución normal.

Si el perfil de exposición indica que los datos del monitoreo no proceden de una distribución log-normal o normal, considere la utilización de pruebas estadísticas no paramétricas.

MA est = Media aritmética de una distribución log-normal estimada por el método Varianza Minima Estimada No-sesgada (VMEN-S), usualmente más precisa que la Media Aritmética simple. La media Aritmética es el parámetro correcto para evaluar la exposición a largo plazo..

LCI1, 95%; Límite de Confianza Inferior de la media aritmética - Land's exacto; el método Land's exacto provee la estimación más precisa del intervalo de confianza. La combinación de LCI95% y el LCS95% conforman un intervalo de confianza de 90% alrededor de la media aritmética.

Si se calcula el límite superior de confianza en 95% (UCL,1,95%) de la media aritmética y se encuentra por debajo del LEO, el higienista puede estar al menos 95 % seguro que el perfil de exposición es menor que el LEO.

Estimación del percentil 95 del perfil de exposición. Es el percentil en el cual el 95% es inferior, forma un imagen de la región superior de la distribución. Es particularmente importante para la evaluación de riesgos asociados a ganetes con efectos agudos para la salud (como el cianuro de hidrógeno) o para evaluar el riesgo de no-conformidad de un LEO. En el caso de los agentes agudos, las exposiciones elevadas transitorias tiene mayor riesgo de afectar la salud que la exposición promedio a concentraciones más bajas. Sin embargo, hay incertidumbre en la estimación del percentil, la cual puede ser evaluada calculando el límite de toleracia superior LTS.

Límite superior de un intervalo de tolerancia. Este parámetro puede interpretarse como el Límite de Confianza Superior. Por tanto, tenemos 95% de confianza que por lo menos el 95% de la distribución es inferior al LTS, 95%, 95% estimado.

Fracción excedente: es la proporción del perfil de exposición que excede el valor criterio como el LEO. Los valores límites de exposición en el lugar de trabajo son establecidos de manera que con la mayor certeza posible se protege la salud de la mayoría de los trabajadores expuestos a esa concentración día a día, durante su vida laboral activa. Queda implícita la probabilidad de que alguna proporcion de trabajadores pueda tener efectos sobre su salud a concentraciones iguales o inferiores al LEO. Es por esta razon que las exposiciones deben mantenerse a los niveles más bajos posibles. Es imposible garantizar que todas las concentraciones estén por debajo del LEO debido a la variabilidad inherente de las concentraciones en el lugar de trabajo. Por tanto, es posible demostrar estadísticamente que no más de cierto porcentaje es mayor del estándar. Esta es la base de la estimaciòn de la fracción excedente. La incertidumbre de la fracción excedente estimada se delimita mediante el cálculo de los límites de confianza.

Límite superior de confianza de la fracción excedente: Tenemos una estimación del la fracción excendete (Ver arriba), que sabemos tiene incertidumbre, pero estamos seguros que 95% que la fraccion excedente real es menor que e LCS95%. La combinación de LCI95% y el LCS95%, conforma un intervalo de confianza de 90% alrededor de la fracción excedente estimada.

La media aritmética del perfil de exposición basado en estadística paramétrica normal. Sin embargo, excepto los niveles de ruido expresados en dB, los perfiles de exposición ocupacional tiene una distribución logarítmica, en lugar de una distibución normal.

El límite de confianza inferior de la media aritmética de unilateral LCI1,95%

Límite superior unilateral de confianza de 95% de la media aritmética. La combinación de los límites de confianza unilaterales superiores o inferiores de 95% forman un intervalo de confianza de 90% alrededor de la estimación de la media aritmética.

Estimación del percentil 95 del perfil de exposición. Ver la definición en la sección de los parametros de la distribuión logarítmica.

Lìmite de Tolerancia Superior a 95% del percentil 95. Ver la definición en la sección de los parametros de la distribuión logarítmica.

Fracción Excendente: es la porporción del perfil de esxposición que excede el LEO. Ver la definición en la sección de los parametros de la distribuión logarítmica.n

Perfil de exposición: es la magnitud y variabilidad de exposiciones para un Grupo de Exposición Similar (GES). Esto incluye el entendimiento de las tendencias centrales de exposición (tal como la exposición media), y algún entendimiento sobre la amplitud o variabilidad de las exposiciones (tal como el rango de exposición). El perfil de esposición puede ser representado por una distribución estadística, usualmente la distribución log-normal en el caso de las exposiciones ocupacionales.

La différence entre la valeur la plus élevée et la valeur la plus faible dans un ensemble de données.

La moyenne arithmétique des données.

La valeur qui partage l'ensemble des données en deux parties égales, une moitié étant inférieure et l'autre moitié étant supérieure à cette valeur.

La racine carrée de la variance d'une distribution; ce paramètre mesure la dispersion des valeurs autour de la moyenne.

L'exponentiel de la moyenne arithmétique des logarithmes népériens des valeurs. La moyenne géométrique est la médiane théorique d'une distribution log-normale.

Test d'ajustement; un test statistique qui évalue si les données sont conformes à une distribution statistique

Test de Shapiro et Francia (connu sous le nom test W)

Indique si le profil d'exposition est conforme ou non à une distribution log-normale

Indique si le profil d'exposition est conforme ou non à une distribution normale

Si le profil d'exposition indique que les données d'échantillonnage ne proviennent probablement pas d'une distribution normale ou log-normale, utiliser alors les statistiques non paramétriques

MA est. = moyenne arithmétique d'une distribution log-normale, estimée par la méthode dite sans biais et de variance minimale (MVUE), généralement plus exacte que la moyenne arithmétique simple des données. La moyenne arithmétique est le paramètre approprié pour estimer le risque à long terme.

LC inf. 1,95%; limite de confiance inférieure sur la moyenne arithmétique - Méthode "exacte" de Land; la méthode de Land fournit l'intervalle de confiance le plus exact autour de l'estimé de la moyenne arithmétique. La combinaison des deux limites de confiances LCinf 95% et LCsup 95% forme un intervalle de confiance à 90% autour de l'estimé de la moyenne arithmétique

Si la limite de confiance supérieure à 95% (unilatérale) sur la moyenne arithmétique est inférieure à la VLE, on est assuré qu'il y a au moins 95 % de chances que la moyenne arithmétique du profil d'exposition est inférieure à la VLE.

L'estimé du 95e percentile du profil d'exposition. Ce percentile, auquel 95% des valeurs du profil sont inférieures, fournit une image de la région supérieure de la distribution. Il est particulièrement important lors de l'évaluation du risque associé à des agents ayant des effets aigus sur la santé (tel que le cyanure d'hydrogène) ou pour estimer le risque de non-conformité à une VLE. Dans le cas d'un agent ayant des effets aigus, des expositions élevées transitoires sont plus à risque d'affecter la santé qu'une exposition moyenne à une concentration plus basse. Il y a cependant une incertitude liée à l'estimation des percentiles, incertitude que l'on évalue en calculant une limite supérieure de tolérance.

La limite supérieure d'un intervalle de tolérance. La limite de tolérance permet de quantifier la confiance dans l'estimation d'un percentile. Ainsi, on peut être certain à 95 % qu'au moins 95% des valeurs du profil sont inférieures à l'estimé de LTsup1 ,95%,95%

Fraction de dépassement; c'est la proportion des valeurs du profil d'exposition qui dépassent la VLE. Les valeurs limites d'exposition en milieu de travail sont établies en fonction des connaissances disponibles et permettent que la santé de la majorité des travailleurs soit protégée s'ils sont exposés jusqu'à de telles concentrations, jour après jour durant toute leur vie active. Cette définition sous-entend qu'un faible nombre de travailleurs pourront subir des effets à une concentration égale ou inférieure à ces valeurs. Pour cette raison, les expositions doivent être maintenues aussi basses que possible. Vu la variabilité dans les concentrations mesurées dans un milieu de travail, il est impossible de garantir que toutes les expositions sont inférieures aux VLE. Il est cependant possible de démontrer statistiquement que pas plus d'un certain pourcentage leur sera supérieur. Cette notion est à la base de l'estimation de la fraction de dépassement. L'incertitude associée à l'estimé de la fraction de dépassement est déterminée par le calcul d'un intervalle de confiance.

Limite supérieure de confiance à 95% sur la fraction de dépassement. Nous avons un estimé de cette fraction, mais il est entouré d'incertitude, et nous sommes surs à 95% que la fraction réelle est inférieure à LCsup.1,95%. La combinaison de LCinf.1,95% et LCsup.1,95% forme un intervalle de confiance à 90% autour de l'estimé de la fraction de dépassement.

La moyenne arithmétique du profil d'exposition basée sur une distribution normale. À noter que, excepté dans le cas de mesures de bruit exprimées en dB, les données d'exposition en milieu de travail sont distribuées conformément à un profil log-normal plutôt que normal.

La limite inférieure de confiance unilatérale à 95% sur la moyenne arithmétique.

La limite supérieure de confiance unilatérale à 95% sur la moyenne arithmétique. La combinaison des limites de confiances unilatérales à 95% inférieures et supérieures forme un intervalle de confiance à 90% autour de l'estimé de la moyenne arithmétique.

Estimé du 95e percentile du profil d'exposition. Voir définition dans la section des paramètres de la distribution log-normale.

Limite de tolérance à 95% sur le 95e percentile. Voir définition dans la section des paramètres de la distribution log-normale.

Fraction de dépassement; c'est la proportion des valeurs du profil d'exposition qui dépassent la VLE. Voir définition dans la section des paramètres de la distribution log-normale.

Profil d'exposition : ampleur et variabilité des expositions pour un groupe d'exposition similaire (GES). Cela inclut la connaissance de la tendance centrale des expositions (telle que la valeur d'exposition moyenne) et de la gamme ou variabilité des expositions (telle que l'étendue des expositions). Le profil d'exposition peut être représenté par une distribution statistique, généralement la distribution lognormale dans le cas des mesures d'exposition professionnelle.

Der Unterschied zwischen dem höchsten Wert und dem kleinsten Wert in einer Datengruppe von Messwerten.

Der arithmetische Mittelwert der Datengruppe.

Der Expositionsmesswert, der die Messwertegruppe in zwei gleiche Gruppen einteilt, eine Hälfte mit kleineren Werte und eine Hälfte mit grösseren Werte als dieser Expositionsmesswert.

Die positive Quadratwurzel einer Varianzverteilung; dieser Parameter misst die Streuung der Werte um den Mittelwert.

Die Exponential des arithmetischen Mittelwertes der natürlichen Logarithmender Daten. Das geometrische Mittel ist der theoretische Median lognormalen verteilten Daten.

Anpassungstest: ein statistischer Test der prüft, ob die Daten mit einer statistischer Verteilung übereinstimmen.

Der Shapiro-Wilk-Test (gewöhnlich als W-Test bekannt)

Deutet an ob das Expositionsprofil durch eine logarithmische Normalverteilung angenähert werden kann

Deutet an ob das Expositionsprofil durch eine Normalverteilung angenähert werden kann

Wenn das Expositionsprofil andeutet dass die Monitoring-Daten nicht mit einer logarithmischen Normalverteilung oder mit einer Normalverteilung übereinstimmen, dann parameterfreie Statistik anwenden.

est. AM = arithmetischer Mittelwert einer logarithmischen Normalverteilung berechnet mit Hilfe des erwartungstreuen Schätzer mit kleinster Varianz (MVUE), gewöhnlich genauer als der einfache arithmetische Mittelwert der Daten. Das arithmetische Mittelwert ist der entsprechende Parameter zur Beurteilung des Langzeitrisikos.

UKG, 95%; Untere Konfidenzgrenze für das geschätzte arithmetische Mittelwert - Lands "genaue" Methode; Lands "genaue" Methode bietet einen der genausten Konfidenzintervall für die Schätzung des arithmetischen Mittelwertes. Die Bindung der UKG95% und der OKG95% bildet einen 90%-Konfidenzintervall um den geschätzten AM.

Wenn die obere 95%-Konfidenzgrenze des arithmetischen Mittelwertes (einseitig) kleiner ist als das MAK, dann ist man zu wenigstens 95% sicher dass das Expositionsprofil des arithmetischen Mittelwertes unter dem MAK liegt.

Die 95. Perzentile Punktschätzung. Die 95. Perzentile, dem 95% der Werte der Verteilung kleiner ist, bietet ein "Bild" des oberen Gebietes des Expositionsprofils. Sie ist äusserst wichtig bei der Risikobeurteilung von Wirkstoffen mit akuten Wirkungen für die Gesundheit (wie z.B. der Cyanwasserstoff) oder bei der Risikoeinschätzung einer Nichtübereinstimmung der MAK. Im Falle eines Wirkstoffes mit akuten Wirkungen für die Gesundheit ist die Durchschnittsexposition nicht so wichtig als die Einsicht wie hoch eine Exposition werden kann, weil diese wenigen hohen Expositionen können ein bedeutenderes Risiko hervorrufen als Durchschnittsexpositionen mit niedrigeren Konzentrationen. Allerdings gibt es eine Unsicherheit mit der 95. Perzentile Punktschätzung - diese Unsicherheit kann mit dem Rechnen einer oberen Toleranzgrenze geschätzt werden.

Die obere Grenze eines Toleranzintervalls. Dieser Parameter kann als eine obere Konfidenzgrenze des 95. Perzentiles angesehen werden. Daher können wir mit 95 % sicher sein dass wenigstens 95% der Verteilung kleiner sind als die geschätzte OTG, 95%, 95%.

Überschreitungsanteil: es ist der Anteil des Expositionsprofils der die MAK überschreitet. Es gibt Richtlinien für die Expositionen auf dem Arbeitsplatz so dass die meisten Arbeiter, mit höchster Sicherheit erlaubt durch gültigen Daten, nicht an Gesundheitsschäden leiden werden, wenn sie an der MAK ausgesetzt sind, Tag für Tag während dem ganzen Arbeitsleben. Diese Bezeichnung ergibt die Möglichkeit dass ein kleiner Anteil allerdings an Gesundheitsschäden erleiden kann wenn dem MAK-Wert oder unter dem MAK-Wert ausgesetzt sind. Deswegen sollten die Expositionen so niedrig wie möglich gehalten werden. Da es eine gewisse Variabilität von den Konzentrationen auf dem Arbeitsplatz gibt, ist es unmöglich sicherzustellen dass alle Expositionen unter den MAK-Werten bleiben. Allerdings ist es möglich statistisch zu beweisen dass nicht mehr als einen gewissen Anteil über den MAK-Werten liegt. Diese Kenntnis ist die Basis für einen Überschreitungsanteiltest. Die Unsicherheit der Punktschätzung des Überschreitungsanteils ist durch das Rechnen eines Konfidenzintervalls begrenzt.

Obere 95%-Konfidenzgrenze beim Überschreitungsanteil. Wir haben eine Schätzung des Überschreitungsanteils (siehe oben), aber diese Schätzung ist unsicher, und wir sind zu 95% sicher dass der richtige Überschreitungsanteil kleiner ist als die OKG95%. Die Vereinigung von der UKG95% und der OKG95% bilden einen 90%-Konfidenzintervall um die Schätzung des Überschreitungsanteils.

Der arithmetische Mittelwert des Expositionsprofils auf Grund der Parameterstatistiken für die logarithmische Normalverteilung. Dennoch, abgesehen von Lärmmessungen die in dB ausgedrückt sind, sind Expositionsprofile auf dem Arbeitsplatz hauptsächlich nicht normal verteilt sondern eher lognormal verteilt.

Der arithmetische Mittelwert mit einseitiger unteren 95%-Konfidenzgrenze.

Der arithmetische Mittelwert mit einseitiger oberen 95%-Konfidenzgrenze. Die Vereinigung von der UKG1,95% und der OKG1,95% bilden einen 90%-Konfidenzintervall um den geschätzten arithmetischen Mittelwert.

Die 95. Perzentile Schätzung des Expositionsprofils. Siehe Definition im Abschnitt über den lognormalen Parametern.

Obere 95%-Konfidenzgrenze für die Schätzung des 95. Perzentiles. Siehe Definition im Abschnitt über den lognormalen Parametern.

Überschreitungsanteil: es ist der Anteil des Expositionsprofils der die MAK überschreitet. Siehe Definition im Abschnitt über den lognormalen Parametern.

Expositionsprofil: Ausmass und Variabilität von Expositionen für eine gleichartige Expositionsgruppe. Dies bezieht ein gewisses Verstehen von einer Mitteltendenz der Expositionen (so wie die Durchschnittsexposition) und von der Weite, oder der Variabilität, der Expositionen (so wie den Bereich der Expositionen) ein. Der Expositionsprofil kann mit einer statistischer Verteilung dargestellt werden, üblicherweise mit der logarithmischen Normalverteilung im Fall der Expositionen am Arbeitsplatz.

La differenza tra il valore piu' alto e piu' basso per un insieme di dati.

La media aritmetica dei dati.

Il valore che divide l'insieme ordinato dei valori in due parti uguali, una metà inferiore e l'altra superiore a questo valore.

La radice quadrata della varianza di una distribuzione: questo parametro misura la dispersione dei valori intorno alla media

L'esponenziale della media aritmetica del logaritmo neperiano dei valori. La media geometrica é la mediana teorica di una distribuzione log-normale.

Test di conformità : un test statistico che valuta se i dati sono conformi a una distribuzione statistica

Test di Shapiro e Wilk (piu' noto come W-test)

Indica se il profilo d'esposizione é conforme a una distribuzione log-normale

Indica se il profile d'esposizione é conforme a una distribuzione normale

Se il profilo d'esposizione indica che i dati di campionamento non provengono probabilmente da una distribuzione normale o log-normale, utilizzare test non parametrici

MA est.= stimatore della media aritmetica di una distribuzione log-normale, stimato attraverso il metodo dello stimatore corretto di varianza minima (dall'inglese Minimum Variance Unbiased Estimator MVUE), generalmente piu' esatto che la semplice media aritmetica dei dati. La media aritmetica é il parametro appropriato per stimare un rischio a lungo termine

LC inf. 1,95%; limite inferiore dell'intervallo di confidenza per la media aritmetica - Metodo "esatto" di Land; il metodo "esatto" di Land fornisce l'intervallo di confidenza piu' preciso per lo stimatore della media aritmetica. La combinazione dei due limiti di confidenza LCinf 95% e LCsup 95% definisce un intervallo di confidenza del 90% intorno al valore stimato per la media aritmetica

Se il limite superiore dell'intervallo di confidenza al 95% (unilaterale) per la media aritmetica é inferiore al valore di soglia (TLV), il profilo d'esposizione sarà inferiore al valore di soglia con probabilità 95%

Il 95simo percentile stimato del profilo d'esposizione. Il 95simo percentile, punto al di sotto del quale si trova il 95% dei valori d'un profilo, fornisce un'immagine della region superiore della distribuzione. É particolarmente importante per la valutazione del rischio correlato all'esposizione a sostanze aventi effetto acuto sulla salute (come il cianuro di idrogeno) o per stimare il rischio di non conformità rispetto al limite di soglia (TLV). Nel caso di sostanze aventi un effetto acuto, una breve esposizione a picchi di concentrazione puo' avere un rischio piu' importante che una piu' lunga esposizione a un livello medio piu' basso. Esiste comunque un'incertezza legata alla stima dei percentili, incertezza che si puo' valutare calcolando un limite superiore di tolleranza.

Il limite superiore dell'intervallo di tolleranza. Il limite di tolleranza permette di valutare la confidenza della stima di un percentile. Quindi possiamo essere certi al 95% che almeno il 95% dei valori di un profilo sono inferiori al limite superiore LTsup. 1.95%,95%

Frazione eccedente: rappresenta la percentuale dei valori di un profilo superiori al valore limite di soglia (TLV). I valori limite di esposizione sono fissati in modo tale che la maggior parte dei lavoratori possa rimanere esposta ripetutamente giorno per giorno senza effetti negativi per la salute, per tutta la durata della vita lavorativa. In questa definizione é implicita la possibilità che una ridotta percentuale di lavoratori possa presentare effetti anche a livelli d'esposizione inferiore al limite di soglia. Per questo motivo l'esposizione deve essere mantenuta ai livelli piu' bassi possibili. Data la variabilità delle concentrazioni misurate negli ambienti lavorativi, garantire che tutte le esposizioni siano inferiori al limite raccomandato é impossibile. Resta comunqe possibile dimostrare statisticamente che non piu' di una certa percentuale sarà superiore. Questo concetto é alla base della stima della frazione eccedente. L'incertezza associata alla stima della frazione eccedente é determinata grazie all'intervallo di confidenza.

Limite superiore dell'intervallo di confidenza 95% della frazione eccedente. Il nostro stimatore della frazione eccedente é incerto, ma possiamo essere sicuri al 95% che la frazione eccedente effettiva sarà inferiore al Lcsuo.1.95%. La combinazione dei due limiti di confidenza LCinf 1.95% e LCsup 1.95% definisce un intervallo di confidenza del 90% intorno al valore stimato della frazione eccedente

La media aritmetica del profilo d'esposizione basata su una distribuzione normale. Da notare che, a parte le misure del rumore espresse in dB, i valori d'esposizione nell'ambiente di lavoro presentano piuttosto una distribuzione log-normale.

Il limite inferiore dell'intervallo di confidenza unilaterale 95% per la media aritmetica

Il limite superiore dell'intervallo di confidenza unilaterale 95% per la media aritmetica. La combinazione dei due limiti di confidenza inferiore e superiore definisce un intervallo di confidenza del 90% intorno al valore stimato della media aritmetica.

Stimatore del 95simo percentile del profilo d'esposizione. Vedi definizione nella sezione Parametri statistici per la distribuzione log-normale

Limite dell'intervallo di tolleranza. Vedi definizione nella sezione Parametri statistici per la distribuzione log-normale

Frazione eccedente: rappresenta la percentuale dei valori di un profilo superiori al valore limite di soglia (TLV). Vedi definizione nella sezione Parametri statistici per la distribuzione log-normale

Profilo d'esposizione: intensità e variabilità dell'esposizione per un gruppo omogeneo d'esposizione (G.O.E.). Questo comprende l'informazione sulla tendenza centrale dell'esposizione (come il valore medio d'esposizione) e sulla variabilità dell'esposizione (come il range dell'esposizione). Il profilo d'esposizione puo' essere rappresentato da una distribuzione statistica, e generalmente, nel caso dell'esposizione in ambiente professionnale, da una distribuzione log-normale.

El exponencial de la desviación estándar de los logaritmos naturales de los datos. Relación entre DEG y el nivel de acción: El nivel de acción debe bajar a mdeida que aumenta la DEG para asegurar una alta porbabilidad (95%) que no más que 5% de las exposiciones no medidas excedan el LEO, de la siguiente manera: Variabilidad día a día, DEG ≤ 1.3, L EO= 0.5 TLV; DEG = 1.5, LEO = 0.25 TLV; DEG = 2.0, LEO = 0.1 TLV; DEG ≥ 3.0, Proceso fuera de control o pobremente definido. (Leidel, 1976)

L'exponentiel de l'écart-type des logarithmes népériens des données. Relation entre GSD et niveau d'intervention (AL) : pour s'assurer que moins de 5% des expositions ne dépasse la VLE (avec une probabilité d'au moins 95%), le niveau d'intervention doit être réduit à mesure que la variabilité (GSD) augmente : GSD ≤ 1.3, AL = 0.5 VLE; GSD = 1.5, AL = 0.25 VLE; GSD = 2.0, AL = 0.1 VLE; GSD ≥ 3.0, Procédé no maitrisé ou groupe d'exposition mal défini. (Leidel, 1976)

Die Exponential der Standardabweichung der natürlichen Logarithmen der Daten. Zusammenhang zwischen GSD und dem Wirkungspegel (AL): um eine hohe Wahrscheinlichkeit (95%) zu sichern so dass nicht mehr als 5% der ungemessenen Expositionen die MAK überschreiten, muss der Wirkungspegel senken wenn die GSD steigt, wie folgendes: tagtägliche Variabilität, GSD ≤ 1.3, AL = 0.5 MAK; GSD = 1.5, AL = 0.25 MAK; GSD = 2.0, AL = 0.1 MAK; GSD ≥ 3.0, Prozess ausser Kontrolle oder Expositionsgruppe schlecht bestimmt. (Leidel, 1976)

L'esponenziale della deviazione standard del logaritmo neperiano dei dati. Relazione tra GSD e Action Level (limite d'accettazione): per assicurarsi che non piu' del 5% dei casi d'esposizione non misurati superi il valore di soglia (TLV) (con una probabilità di almeno 95%), l'Action Level deve essere ridotto per ottenere un aumento della GSD: GSD ≤ 1.3, AL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, AL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, AL = 0.1 OEL ?; GSD≥ 3.0, Processo non controllabile o gruppo d'esposizione mal definito. (Leidel, 1976)

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Test de Shapiro y Wilk (conocida como la Prueba o Test W)

Test de Shapiro et Francia (connu sous le nom test W)

Der Shapiro-Wilk-Test (gewöhnlich als W-Test bekannt)

Test di Shapiro e Wilk (piu' noto come W-test)

职业接触限值

参考值 （可以是一个TLV® , PEL, REL数值等）

最大数目 n = 200

在一个测量的数据集中的最大值和最小值之差

该数据集的算术均数

该接触测量值将所有的测量数据分成两个相等的部分 一半数据小于该数值，而另一半大于该数值

某个分布的方差的正平方根； 该参数体现了均数的分布情况

数据的自然对数的算术均数的指数。 理论上对数正态分布数据的中位数是它们的几何均数。

数据的自然对数的标准差的指数。GSD和控制水平之间的关系： 确保有高的概率（95%）让不超过5%的未测量的接触值超过OEL， 控制水平必须随着GSD的增加，根据下列情况降低：日间变异度， GSD≤ 1.3, OEL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, OEL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, OEL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0。整个过程失去控制或者对组别定义不好。 （Leidel，1976）

拟合优度检验； 用于检验样品数据是否同统计学上的某种分布相一致。

Shapiro 和Wilk检验 （经常被称为W检验）

指明该接触资料能不能合理地服从对数正态分布。

Shapiro 和Wilk检验（经常被称为W检验）

指明该接触资料能不能合理地服从正态分布。

如果接触资料表明该监测数据不是来自于一个对数正态分布或者正态分布总体 ，那么考虑使用非参数统计方法。

est. MA = 通过最小方差无偏估计（MVUE）得到一个对数正态分布的算术均数， 通常该算术均数比简单的算术均数要准确。当对长期的危险度进行评价时， 适合使用算术均数。

LCL，95%；估计的算术均数的可信限下限 - Land‘s 确切法。 Land's 确切法能够对算术均数的估计提供最准确的可信区间。 结合LCL95%和UCL95%可以得到AM估计值的90%的可信区间。

如果该算术均数的95%的可信区间上限（UCL，1，95%） 低于OEL，我们就至少有95%把握认为该接触资料的算术均数低于OEL。

第95百分位点估计值。第95百分位数，如果分布的第95百分位数要低于OEL， 那么就提供了一个接触资料的上尾的"图形"轮廓，而且在评价具有急性健康效应的化学物质 （如氰化氢）的健康危害时或者评价不满足OEL的危险度是非常重要的。 但是对于具有急性毒性的物质而言，峰值水平比平均接触水平更重要， 因为偶尔的高浓度的接触可能会比更低的平均接触水平导致更严重的健康效应。 但是该百分位数估计也存在不确定性，该不确定性可以通过计算容许限值的上限来进行评价。

容许区间的上限。该参数可以看作是在第95百分位上的可信区间的上限。 因此，我们有95%的信心认为该分布至少有95%是低于UTL1,95%,第95%点估计值的。

超标比例；这是接触监测数据中超过OEL水平的部分。建立职业性接触标准的目的就是为了 根据现有的资料在最大程度上保护绝大多数的工人在其整个工作生命期间每天反复接触该浓度时不会受到健康危害。 该定义也暗示了允许一小部分的工人在接触低于或者等于该标准浓度的情况下会引起健康危害。 这也是要求所有的接触浓度在可以达到的情况下必须尽可能地保持在低于标准水平的原因之一。 由于工作场所中浓度的变化，要保证所有的接触浓度低于标准是不可能的。 但是要在统计学上表明一定百分比的接触浓度不超过标准还是可行的。这就是超标比例检验的基础。 超标比例点估计值的不确定性可以通过计算可信区间来进行界定。

超标比例95%可信区间上限。我们已经能够对超标比例进行估计（如上） ，但是该估计具有不确定性，而且我们只有95%的信心认为实际的超标比例是小于UCL95%的水平的。 结合LCL95%和UCL95%，可以得到一个超标比例估计值的90%可信区间。

接触资料的算术均数来自于正态的参数统计。但是，除了以dB表示的噪音测量数据之外， 职业接触资料普遍都不是正态分布的，而更常见的是对数正态分布。

算术均数的单侧95%可信限下限

算术均数的单侧95%可信限上限。结合LCL1，95%和UCL1，95%， 可得到AM估计值的90%可信区间。

接触资料的第95百分位数估计。请见对数正态参数部分中的定义。

第95百分位数估计值的95%容许限值上限。请见对数正态参数部分中的定义。

超标比例；这是接触监测数据中超过OEL水平的部分。请见对数正态参数部分。

接触资料：相似接触组（SEG）的接触强度和变异性。 其中包括了一些关于接触的集中趋势（如平均接触水平） 和接触的宽度，或者变异度（如接触浓度范围）的内容。 接触浓度资料可以通过一个统计学分布进行重现， 在职业卫生中通常是对数正态分布。

Limite de exposição ocupacional

Valor de referência (pode ser um TLV®, PEL, REL…)

max n = 200

A diferença entre o maior e o menor valor em um conjunto de dados.

A média aritmética do conjunto de dados.

O valor de exposição que divide o conjunto de medições em duas partes iguais, com metade dos valores abaixo e a outra metade acima deste valor.

A raiz quadrada positiva da variância de uma distribuição; o parâmetro que mede a dispersão de valores em torno da média.

O exponencial da média aritmética dos logaritmos naturais dos dados. A média geométrica é a mediana teórica de uma distribuição lognormal.

O exponencial do desvio-padrão dos logaritmos naturais dos dados. Relação entre (Desvio Padrão Geométrico) DPG e Nível de Ação: para garantir uma probabilidade elevada (95%) de que não mais do que 5% das exposições não medidas excedam o LEO, o Nível de Ação deve ser reduzido a medida que o DPG aumenta, como segue: variabilidade dia-a-dia , DPG ≤ 1,3, LEO = 0,5 TLV; DPG = 1,5, LEO = 0,25 TLV; DPG = 2,0, LEO = 0,1 TLV; DPG ≥ 3,0, Processo fora de controle ou grupo pobremente definido. (Leidel, 1976)

Teste-de-conformidade-de-ajuste; um teste estatístico formal que avalia se uma amostra de dados é consistente com uma distribuição estatística

Teste de Shapiro e Wilk (Normalmente conhecido como o teste W)

Indica se o perfil de exposição pode ou não razoavelmente ser aproximado a uma distribuição lognormal

Indica se o perfil de exposição pode ou não ser aproximado a distribuição normal.

Se o perfil de exposição indicar que o dado de monitoramento pode não pertencer a uma distribuição normal ou lognormal, considerar o uso de estatística não-paramétrica.

MA Est.= média aritmética de uma distribuição lognormal estimada pela Variância Mínima Estimada Imparcial (VMEI), geralmente mais precisa do que a média aritmética simples de dados. A média aritmética é o parâmetro adequado para avaliar um risco de longo prazo.

LCI 1,95%; Limite de Confiança Inferior da média aritmética estimada -Land's exato; O método "Land's exato" fornece o Intervalo de confiança mais preciso para a média aritmética. A combinação de LCI 95% e LCS 95% define um intervalo de confiança de 90% em torno da MA estimada.

Se o Limite Superior de Confiança unilateral em 95% (LSC, 1,95%) da média aritmética está abaixo do LEO, poderíamos, no mínimo, ter 95% de certeza de que a média aritmética do perfil de exposição está abaixo do LEO.

Estimativa do ponto de percentil 95. O percentil 95, para o qual 95% da distribuição é inferior, fornece uma "foto" do perfil da cauda superior do perfil de exposição e é especialmente importante quando se avaliam os riscos à saúde pela exposição a agentes químicos com efeitos agudos à saúde (tal como cianeto de hidrogênio) ou quando se avalia o risco de não-conformidade a um LEO. No caso de um agente químico com efeitos agudos, a média da exposição não é tão importante quanto a compreensão do quão alta pode ser a exposição, pois essas poucas altas exposições podem representar um risco mais importante à saúde do que a exposição média a níveis mais baixos. Entretanto, existe uma incerteza associada à estimativa do percentil - incerteza que pode ser avaliada calculando-se o limite de tolerância superior.

Limite superior de um intervalo de tolerância. Este parâmetro pode ser visto como um limite superior de confiança do percentil 95. Assim, temos a confiança de que pelo menos 95% da distribuição é inferior ao LTS 1,95%, estimativa de 95%

Fração Excedente; é a porção do perfil de exposição que ultrapassa o LEO. As diretrizes sobre exposição ocupacional são estabelecidas a fim de que, com a mais alta certeza permitida pelos dados disponíveis, a maioria dos trabalhadores não sofrerão efeitos adversos a saúde quando expostos aos níveis recomendados, dia após dia ao longo de sua vida laboral. Está implícito nessa descrição de que existe a possibilidade de que uma pequena fração dos trabalhadores podem, de fato, experimentar efeitos adversos à sua saúde em exposições ao nível ou mesmo abaixo desse valor de referência. Esta é uma das razões pela qual todas as exposições devem ser mantidas ao nível mais baixo possível do LEO, tanto quanto for razoavelmente exeqüível. Devido a variabilidade inerente às concentrações nos locais de trabalho é impossível garantir que todas as exposições estejam abaixo dos valores de referência. Entretanto, é possível demonstrar estatisticamente que, não mais que uma dada porcentagem é superior ao padrão. Este conceito é a base para o teste de fração excedente. A incerteza na estimativa do ponto de fração excedente é delimitado pelo cálculo de um intervalo de confiança.

Limite superior de confiança 95% da fração excedente. Nós temos uma estimativa da fração excedente (ver acima), mas esta estimativa tem uma incerteza, e temos 95% de certeza de que a real fração excedente é menor do que o LCS 95%. A combinação do LCI95% e LCS 95% conforma um intervalo de confiança de 90% em torno da fração excedente estimada.

A média aritmética do perfil de exposição é baseado na estatística paramétrica normal. No entanto, exceto no caso das medições de ruído expressas em dB, os perfis de exposição ocupacional geralmente não têm uma distribuição normal, mas sim uma distribuição lognormal.

Limite inferior de confiança unilateral 95% da média aritimética.

Limite de confiança superior unilateral 95% da média aritmética. A combinação de LCI 1,95% e LCS 1,95% define um intervalo de confiança de 90% ao redor MA estimada.

Estimativa do percentil 95 do perfil de exposição. Ver definição na seção parâmetros lognormais.

Limite de tolerância superior de 95% na estimativa do percentil 95. Ver definição na seção de parâmetros lognormais.

Fração Excedente; é a porção do perfil de exposição que ultrapassa o LEO. Ver definição na seção de parâmetros lognormais.

Perfil de Exposição: Magnitude e variabilidade da exposição de um Grupo de Exposição Similar (GES). Isto inclui algum entendimento sobre Tendências Centrais de Exposição (tais como exposição média) e alguma compreensão da amplitude, ou variabilidade das exposições (tais como faixas de exposições). O perfil de exposição pode ser representado por uma distribuição estatística, normalmente uma distribuição lognormal no caso de exposições ocupacionais.

Teste de Shapiro e Wilk (Normalmente conhecido como o teste W)

व्यावसायिक एक्सपोजर सीमा

संदर्भ मूल्य ( TLV® , PEL, REL )

महत्तम N = 200

मापन डाटा सेट में रहे महत्तम एवं न्यूनतम मूल्यों के बीच का अंतर

डाटा सेट का गाणितिक औसत

एक्सपोजर मापन, जो मापन के सेट को दो समान हिस्सों में विभाजित करता है, जो इस मूल्य से आधा कम और आधा ज्यादा होता है.

वितरण के विचलन का धन स्क्वेयर रूट; मध्य संबंधित मूल्यों के वितरण का मापन करने वाले प्राचल / पैरामीटर

डाटा के नेचरल लोगेरिधम के गाणितिक मध्य का एक्स्पोनेन्शियल. भौमितिक मध्य, लोगनोर्मली वितरित डाटा का सैध्दांतिक मध्यस्थ है.

डाटा के नेचरल लोगेरिधम के मानक विचलन का एक्स्पोनेन्शियल. जीएसडी एवं कार्य स्तर के बीच का संबंध : ऐसी उच्च संभाव्यता (95%) सुनिश्चित करना, जिससे अनापित एक्स्पोजर का 5% ओइएल से अधिक न हो, कार्य स्तर, जीएसडी के बढने के साथ नीचे दर्शितानुसार कम होना चाहिए : दैनिक चलनियता, जीएसडी ≤ 1.3, ओइएल = 0.5 टीएलवी; जीएसडी = 1.5, ओइएल = 0.25 टीएलवी; जीएसडी = 2.0,ओइएल = 0.1 टीएलवी; जीएसडी ≥ 3.0, प्रक्रिया नियंत्रण से बाहर या समूह घटिया रूप से परिभाषित (लैडेल, 1976

औचित्य परीक्षण का सहीपन ; एक औपचारिक सांख्यिकीय परीक्षण जो नमूना डाटा सांख्यिकीय वितरण से सुसंगत है या नहीं उसका मूल्यांकन करता है.

शेपिरो एवं विल्क परीक्षण (सामान्यत: W-परीक्षण के रूप में जाना जाता है)

यह दर्शाता है कि एक्स्पोजर प्रोफाईल लोग नोर्मल वितरण द्वारा उचित रूप से अनुमानित होता है या नहीं.

शेपिरो एवं विल्क परीक्षण (सामान्यत: W-परीक्षण के रूप में जाना जाता है)

यह दर्शाता है कि एक्स्पोजर प्रोफाईल लोग नोर्मल वितरण द्वारा उचित रूप से अनुमानित होता है या नहीं.

यदि एक्स्पोजर प्रोफाईल यह दर्शाता है कि अनुश्रवित डाटा लोग नोर्मल या नोर्मल वितरण से नहीं आता है तो गैर प्राचलिक सांख्यिकी का उपयोग करने पर विचार किया जाए.

अनुमानित एएम = बिनपक्षपाती अनुमान न्यूनतम विचलन (एमवीयुइ) द्वारा अनुमानित लोग नोर्मल वितरण का गाणितिक मध्य, जो कि डाटा के सादे गाणितिक मध्य से अधिक सटीक है. दीर्घावधि जोखिम के मूल्यांकन के लिए गाणितिक मध्य सर्वोचित मानदंड है.

एलसीएल1, 95% ; अनुमानित गाणितिक मध्य पर न्यूनतम विश्वास सीमा - भूमि का वास्तविक; भूमि का वास्तविक रीति, गाणितिक मध्य के अनुमान के लिए सटीक विश्वास अंतर उपलब्ध करवाती है. एलसीएल95% तथा युसीएल95% का संयोग एएम अनुमान के नजदीक का 90% विश्वास अंतर दिखाता है.

यदि गाणितिक मध्य का एकतरफी 95% उच्चतर विश्वास सीमा (युसीएल1, 95%), ओइएल से कम है, तो कोई भी 95% इतना तय कर सकता है कि एक्स्पोजर प्रोफाईल का गाणितिक मध्य ओइएल से कम है.

95वें प्रतिशत पाइन्ट अनुमान. 95वें प्रतिशत पाइन्ट अनुमान, जिससे वितरण का 95% निम्न होता है, एक्सपोजर प्रोफाइल की ऊपरी सीमा का चित्र देता है और एक्युट स्वास्थ्य प्रभाव वाले एजेन्टों के स्वास्थ्य जोखिमों की गणना या ओइएल पर अननुपालन के जोखिम की गणना के समय यह विशेष रूप से आवश्यक है. एक्युट एजेन्ट के मामले में, औसत एक्स्पोजर उतना महत्वपूर्ण नहीं है जितना कि यह जानना कि एक्स्पोजर कितना ऊंचा रहेगा, क्योंकि इन कुछ उच्च एक्स्पोजर, कम स्तरों पर रहे औसत एक्स्पोजरों की तुलना में स्वास्थ्य पर अधिक जोखिम सृजित करता है. हालांकि, प्रतिशत अनुमान से अनिश्चितता जुडी है - हि उच्चतर सह्यता सीमा के गणन द्वारा अनिश्चितता का मूल्यांकन किया जा सकता है.

सह्यता अंतर की ऊपरी सीमा. इस मानदंड को 95वें प्रतिशत पर उच्चतर विश्वास सीमा के रूप में देख सकते हैं. इस तरह, हम 95% आश्वस्त होते हैं कि वितरण का कम से कम 95% युटीएल1, 95%, 95% से निम्न है;

अनुमान आधिक्य अंश वह एक्स्पोजर प्रोफाइल का ऐसा अंश है जो ओइएल से अधिक होता है. व्यावसायिक एक्स्पोजर मार्गदर्शी सिध्दांत स्थापित किये गये हैं ताकि उपलब्ध डाटा द्वारा उच्चतर सटिकता संभव हो सके और यदि कार्यकाल के दौरान दिन-बदिन मार्गदर्शी स्तर तक एक्स्पोजर होता है तो भी अधिकाधिक कामदार स्वास्थ्य प्रभावों से प्रभावित न हों. इस विवरण में वह संभाव्यता निहित है कि छोटा अंश भी हकिकत में मार्गदर्शी स्तर तक या कम स्वास्थ्य प्रभाव का अनुभव करता है. इस एक कारण से ही सभी एक्स्पोजरों को मार्गदर्शी स्तर से कम रखना चाहिये जिससे उन तक पहुंचा जा सके. कार्यस्थान संकेन्द्रण की निहित चलनीयता के कारण यह गारंटी होती है कि सभी एक्स्पोजर मार्गदर्शी स्तर से कम हो यह संभव नहीं है. हालांकि, दिये गये प्रतिशत में से कोई मानक से अधिक नहीं है यह सांख्यिकीय रूप से दर्शाना संभव है. यह सिध्दांत आधिक्य अंश परीक्षण के लिए आधार रूप है. आधिक्य अंश पाइन्ट अनुमान में अनिश्चितता, विश्वास अंतर की गणना करके तय की जा सकती है.

आधिक्य अंश पर 95% उच्चतर विश्वास सीमा. हमारे पास आधिक्य अंश का अनुमान होता है (देखें ऊपरी मद), परंतु यह अनुमान अनिश्चित है और हम 95% आश्वस्त होते हैं कि वास्तविक आधिक्य अंश युसीएल 95% से कम है. एलसीएल1, 95% तथा युसीएल1, 95% का संयोजन, 90% विश्वास अंतर सृजित करता है, जो करीब-करीब गाणितिक मध्य अनुमान होता है.

नोर्मल प्राचलिक सांख्यिकी के आधार पर एक्स्पोजर प्रोफाइल का गाणितिक मध्य. हालांकि, डेसिबल में व्यक्त ध्वनि नाप के मामले के सिवा, व्यावसायिक एक्स्पोजर प्रोफाइल, सामान्यत: नोर्मल रूप से वितरित नहीं होते हैं परंतु लोग नोर्मल रूप से वितरित होते हैं.

गाणितिक मध्य एकतरफा 95% न्यून विश्वास सीमा

गाणितिक मध्य एकतरफा 95% न्यून विश्वास सीमा. एलसीएल1, 95% तथा युसीएल1, 95% का संयोजन, 90% विश्वास अंतर सृजित करता है जो करीब-करीब गाणितिक मध्य अनुमान होता है.

एक्स्पोजर प्रोफाइल के 95% प्रतिशत का अनुमान. परिभाषा हेतु लोगनोर्मल मानदंड का खंड देखें.

95% प्रतिशत के अनुमान पर 95% उच्चतर सह्यता सीमा. परिभाषा हेतु लोगनोर्मल मानदंड का खंड देखें.

आधिक्य अंश,एक्स्पोजर प्रोफाइल का वह हिस्सा है जो ओइएल से अधिक हो. उसकी परिभाषा हेतु लोगनोर्मल मानदंड का खंड देखें.

एक्स्पोजर प्रोफाइल : समान एक्स्पोजर समूह (एसइजी) के लिए एक्स्पोजरों की महत्ता एवं चलनीयता. इसमें एक्स्पोजरों (जैसे कि मध्य एक्स्पोजर) के केन्द्रीय झुकाव की कुछ समझ सम्मिलित है तथा एक्स्पोजरों (जैसे कि एक्स्पोजरों का सीमाक्षेत्र) की चौडाई या चलनीयता की समझ सम्मिलित है. एक्स्पोजर प्रोफाइल, सांख्यिकीय वितरण द्वारा प्रस्तुत किया जा सकता है, सामान्यत: व्यावसायिक एक्स्पोजरों के मामले में लोग नोर्मल विरतण द्वारा.

Referenční hodnota (může být TLV® , PEL, NPK …)

max n = 200

Rozdíl mezi nejvyššími a nejnižšími hodnotami v měřeném souboru dat.

Aritmetický průměr souboru dat.

Tato velikost expozice dělí soubor měření na dvě stejné části, polovina s vyšší a polovina s nižší expozicí než je tato hodnota.

Kladná druhá odmocnina rozptylu; parametr měřící rozptyl hodnot kolem průměru.

Exponenciální aritmetický průměr přirozených logaritmů dat. Geometrický průměr je teoretická středová hodnota log-normálně distribuovaných dat.

Přirozená exponenciála standardní odchylky přirozených logaritmů dat. Poměr mezi GSD a hladinou působení: zajištění vysoké pravděpodobnosti (95%), že méně než 5% z nenaměřených expozic přesáhne EL, musí se hladina působení snižovat dle nárůstu GSD, následovně: každodenní variabilita, GSD ≤ 1.3, EL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, EL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, EL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0, Proces mimo kontrolu nebo špatně definovaná skupina. (Leidel, 1976)

Test rozdělení dat; test posuzující zda naměřené hodnoty odpovídají zvolenému statistickému rozdělení.

Shapiro a Wilk test (obecně známý jako W test)

Značí, zda expoziční profil může nebo nemůže být proložen logaritmicko-normálním rozložením

Značí, zda expoziční profil může nebo nemůže být proložen normálním rozložením.

Pokud expoziční profil indikuje, že monitorovací data možná nepochází z log-normální distribuce, zvažte užití neparametrické statistiky.

odh. AP = aritmetický průměr log-normální distribuce odhadnutý z Minimum Variance Unbiased Estimate (MVUE), obvykle více přesný než jednoduchý aritmetický průměr dat. Aritmetický průměr je vhodný parametr pro hodnocení dlouhodobého rizika.

LCL1, 95%; Dolní hranice spolehlivovosti pro odhad aritmetického průměru byla určena přesnou metodou podle Landa. Kombinace LCL95% and UCL95% tvoří 90% interval spolehlivosti pro odhad AP.

Jestliže 95% horní hranice spolehlivosti aritmetického průměru (UCL, 1 ,95%) je pod EL, je z 95% jisté, že aritmetický průměr expozičního profilu je pod EL.

Odhad 95. percentilu. 95. percentil, jehož hodnota zahrnuje 95% distribuce dat, poskytuje "obraz" horního konce expozičního profilu a je zvláště důležitý v případě hodnocení zdravotního rizika činitelů, majících akutní vliv na zdraví (například hydrogenkyanid) nebo při hodnocení rizika nesplnění požadavků EL. V případě akutního činitele není průměrná expozice tak důležitá, jako pochopení, jak vysokých hodnot může expozice nabývat. Krátkodobé vysoké expozice mohou představovat mnohem větší riziko než průměrné expozice nižším dávkám. Nicméně nutno počítat s nejistou odhadu percentilu - tato nejistota může být vyhodocena výpočtem horního tolerančního limitu.

Horní limit tolerančního intervalu. Tento parametr může být nahlížen jako horní jistotní limit na 95. percentilu. Tudíž máme 95% jistou, že minbimálně 95% distribuce je pod UTL1,95%,95% odhadu.

Zlomek překročení; je to proporce expozičního profilu, která překračuje EL. Obecné zásady regulace expozice na pracovišti jsou nastaveny tak, že při regulované hladině expozice (celosměnová expozice den po dni) se podle stávajících znalostí neobjeví u většina pracovníků zdravotní dopady této expozice. Z uvedeného popisu vyplývá, že i malý zlomek na nebo pod stanovenou expoziční hladinou může zdraví ovlivnit. To je důvod, proč by všechny expozice měly být udržovány tak hluboko pod stanovenými hladinami, jak nejvíce je to možné. Z důvodu inherentní variability koncentrací na pracovišti je garance, že všechny expozice budou pod stanovenými hladinami prakticky nemožná. Statistický důkaz skutečnosti, že ne více než dané procento je vyšší než limit, je nicméně možné. Tento poznatek je základem pro test zlomku překročení. Nejistota odhadu zlomku překročení je vymezena výpočtem intervalu spolehlivosti.

95% nad jistotním limitem zlomku překročení. Máme odhad pro zlomek překročení (viz nahoře) , ale tento odhad je nejistý a máme 95% jistotu, že reálný zlomek překročení je menší než UCL95%. Kombinace LCL95% a UCL95% formuje 90% jistotního intervalu okolo odhadu zlomku překoročení.

Aritmetický průměr expozičního profilu popisuje data za předpokladu normálního rozdělení. Nicméně, kromě případu měření hluku vyjádřeného v dB, jsou pracovní expoziční profily rozloženy spíše logaritmicko-normálně.

Jenostranná 95% hladina spolehlivosti pro aritmetický průměr

Jenostranná 95% hladina spolehlivosti pro aritmetický průměr. Kombinace LCL1,95% and UCL1, 95% tvoří 90% interval spolehlivosti pro odhad AP.

Odhad 95. percentilu expozičního profilu. Viz definice v sekci logaritmicko-normálních parametrů.

95% horní tolerančního limitu odhadu 95. percentilu. Viz definice v sekci logaritmicko-normálních parametrů.

Zlomek překročení; proporce expozičního profilu, která překračuje EL. Viz definice v sekci logaritmicko-normálních parametrů.

Expoziční profil: Význam a variabilita expozic pr Podobné Expoziční Skupiny (PES). Zahrnuje pochopení centrální tendence expozic (jako je průměrná expozice) a rozsah nebo variabilitu expozic (jako je rozmezí expozic). Expoziční profil může být reprezentován statistickou distribucí, obvykle log-normální distribucí v případě pracovních expozic.

Pracovní expoziční limit

Shapiro a Wilk test (obecně známý jako W test)

Grenswaarde voor Beroepsmatige Blootstelling

Referentiewaarde (kan een TLV®, PEL, REL,… zijn)

max n = 200

Het verschil tussen de grootste en kleinste waarde in een set meetgegevens.

Het rekenkundig gemiddelde van de gegevens.

De blootstellingsmeting die de set gegevens in twee gelijke delen verdeelt, waarbij de ene helft groter en de andere helft kleiner is dan deze waarde.

De vierkantswordel van de variantie van een verdeling; een parameter die de spreiding van waarden rondom het gemiddelde beschrijft.

De exponent van het rekenkundig gemiddelde van de natuurlijke logaritmes van de gegevens. Het geometrisch gemiddelde is de theoretische mediaan van lognormaal verdeelde data.

De exponent van de standaardafwijking van de natuurlijke logaritmes van de gegevens. Relatie tussen de GSA en de Actiewaarde (AW): een hoge waarschijnlijkheid garanderen (95%) dat niet meer dan 5% van ongemeten blootstellingen de GBB overschrijden; de AW moet als volgt verlagen naarmate de GSA stijgt: dag-tot-dag variabiliteit, GSA ≤ 1.3, AW = 0.5 GBB; GSA = 1.5, AW = 0.25 GBB; GSA = 2.0, AW = 0.1 GBB; GSA ≥ 3.0. Proces is niet onder controle of de groep is slecht gedefinieerd. (Leidel, 1976)

Toets voor overeenkomst van de vorm van de verdeling; een formele statistische test die evalueert of steekproefgegevens een bepaalde statistische verdeling volgen.

Test van Shapiro en Wilk (meestal bekend onder de naam W-test)

Geeft aan of het blootstellingsprofiel op een redelijke wijze kan benaderd worden door een lognormale verdeling

Geeft aan of het blootstellingsprofiel op een redelijke wijze kan benaderd worden door een normale verdeling

Als het blootstellingsprofiel aangeeft dat de meetgegevens niet uit een lognormale of normale verdeling zouden komen, overweeg dan om niet-parametrische statistiek te gebruiken.

RG ges. = rekenkundig gemiddelde van een lognormale verdeling geschat door de Minimum Varantie Onververvalste Schatter (MVOS), vaak accurater dan het gewone rekenkundige gemiddelde van de meetgegevens. Het RG is de geschikte parameter om het lange termijn risico te evalueren.

OBL1, 95%; Onderste BetrouwbaarheidsLimiet op het geschatte rekenkundig gemiddelde (RG) - Land's exact; Land's exacte test levert het meest accurate betrouwbaarheidsinterval (BI) op de schatting van het RG. De combinatie van OBL1, 95% en BBL1, 95% vormt een 90% BI rondom het geschatte RG.

Als de eenzijdige 95% Bovenste BetrouwbaarheidsLimiet (BBL,1,95%) van het rekenkundig gemiddelde (RG) onder de GBB ligt, dan zijn we ten minste 95% zeker dat het RG van het blootstellingsprofiel onder de GBB ligt.

De puntschatting van het 95ste Percentiel. De 95ste Percentiel (95% van de verdeling ligt onder deze waarde) levert een beeld van de bovenste staart van het blootstellingsprofiel en is van bijzonder belang in het evalueren van de gevaren van agentia met acute gezondheidseffecten (zoals waterstofcyanide) of het evaleren van het risico om niet aan de GBB te voldoen. In het geval van een acuut agens is de gemiddelde blootstelling lang niet zo belangrijk als begrijpen hoe hoog de blootstelling zou kunnen worden, omdat die enkele hoge blootstellingen een belangrijker risico voor de gezondheid kunnen vormen dan gemiddelde blootstellingen in lagere concentraties. Er is echter onzekerheid verbonden aan deze puntschatting. Deze onzekerheid kan geëvalueerd worden door een Bovenste Tolerantie Limiet (BTL) te berekenen.

De bovenste limiet van een tolerantie interval. Deze parameter kan beschouwd worden als een bovenste betrouwbaarheidslimiet op een 95ste Percentiel. We zijn dus 95% zeker dat ten minste 95% van de verdeling onder de BTL1,95%,95% schatting valt.

Overschrijdingsfractie; de fractie van het blootstellingsprofiel die de GBB overschrijdt. Richtwaarden voor beroepsmatige blootstelling zijn -met de hoogste zekerheid die de beschikbare data toelaten- op deze manier opgesteld dat deze meeste werknemers geen gezondheidseffecten zullen ondervinden als ze aan deze richtwaarden worden blootgesteld, dag na dag, een heel werkleven lang. Hierom moeten alle blootstellingen zo ver mogelijk beneden de richtwaarden gehouden worden als redelijkerwijze mogelijk is Door de inherente variabiliteit van werkplaatsatmosfeerconcentraties is garanderen dat alle concentraties beneden een richtwaarde zijn onmogelijk. Statistisch aantonen dat niet meer dan een bepaald percentage groter is dan een bepaalde standaard is wel mogelijk. Deze notie vormt de basis voor een overschijdingsfractie test. Aan de onzekerheid in de puntschatting van de overschrijdingsfractie wordt tegemoet gekomen door een betrouwbaarheidsinterval te berekenen.

95% Bovenste BetrouwbaarheidsLimiet op de overschrijdingsfractie (OF). Er bestaat een schatting van de OF (zie hoger), maar deze schatting is onzeker, en we zijn 95% zeker dat de werkelijke OF kleiner is dan de BBL95%. De combinatie van OBL95% en BBL95% vormt een 90% betrouwbaarheidsinterval rondom de schatting van de OF

Het rekenkundig gemiddelde van het blootstellingsprofiel gebaseerd op de parametrische statistieken van de normaalverdeling. Blootstellingsprofielen zijn (behalve in het geval van geluidsmetingen uitgedrukt in dB) echter meestal niet normaal maar eerder lognormaal verdeeld.

De eenzijdige Onderste 95% BetrouwbaarheidsLimiet op het rekenkudig gemiddelde (OBL1,95%)

De eenzijdige Bovenste 95% BetrouwbaarheidsLimiet op het rekenkudig gemiddelde (BBL1,95%). De combinatie van OBL1,95% en BBL1,95% vormt een 90% BI rondom de schatting van het RG.

Schatting van het 95ste Percentiel van het blootstellingsprofiel. Zie definitie in de de sectie lognormale parameters.

95% Bovenste Tolerantie Limiet op de schatting van het 95ste Percentiel. Zie definitie in de de sectie lognormale parameters.

Overschrijdingsfractie; de fractie van het blootstellingsprofiel die de GBB overschrijdt. Zie definitie in de de sectie lognormale parameters.

Blootstellingsprofiel: Grootteorde en variabiliteit van blootstellingen van een Homogene BlootstellingsGroep (HBG). Dit omvat enig begrip van centraliteits- (zoals de gemiddelde blootstelling) en spreidingsmaten (zoals het blootstellingsbereik). Het blootstellingsprofiel kan voorgesteld worden door een statistische verdeling, gewoonlijk de lognormale verdeling in het geval van beroepsmatige blootstellingen.

Test van Shapiro en Wilk (meestal bekend onder de naam W-test)

기준값 [노출기준 (TLV), 허용노출기준 (PEL), 권장노출기준 (REL)]

최대 시료수=200

측정 데이터 집합내에서 최소값과 최대값의 차이

데이터 집합의 산술 평균

노출 측정을 동등하게 두 부분으로 (반은 노출측정값보다 작고, 반은 노출측정값보다 큰) 분할한 측정 집합

분포 분산의 양의 제곱근; 평균값의 확산을 측정하는 매개변수.

데이터의 자연로그된 산술평균 지수. 기하평균은 로그정규 분포된 데이터의 이론적 평균입니다.

데이터의 자연로그의 표준편차 지수. 기하표준편차(GSD)와 감시기준(Action level) 의 관계: 직업노출기준을 초과한 비측정 노출의 5%일뿐인 높은 확률 (95%) 를 보장하기 위해 감시기준은 GSD가 증가함에따라 다음과 같이 낮아져야합니다: 일일 변이, GSD ≤ 1.3, OEL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, OEL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, OEL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0, 통제불능한 과정 혹은 경계가 뚜렷하지 않은 그룹. (Leidel, 1976)

적합도 검정; 표본 데이터가 통계 분포와 일치 여부를 평가하는 공식적 통계 검정

샤피로-윌크 검정 (일반적으로 W 검정으로 알려짐)

노출 개요서가 로그 정규 분포에 의해 합리적으로 근사될수 있는지 없는지 표시하십시오.

노출 개요서가 정규 분포에 의해 합리적으로 근사될수 있는지 없는지 표시하십시오.

노출 개요서에서 모니터링 데이터가 로그정규 혹은 정규 분포에서 나오지 않았다면 비모수적통계 사용을 고려하십시오.

추정 산술 평균= 최소분산 불평추정값(MVUE)으로 추정된 로그정규분포의 산술평균은 단순한 산술평균보다 일반적으로 더 정확합니다. 산술 평균은 장기적 위험을 평가하기위한 적합한 매개변수입니다

신뢰하한1, 95%; 추정산술평균에 대한 신뢰하한-Land's 정확성; Land's 정확성 방법은 산술 평균의 추정을 위해 가장 정확한 신뢰 구간을 제공합니다. 신뢰하한95%와 신뢰상한95%의 조합은 산술평균 추정 부근의 90% 신뢰 구간을 형성합니다.

산술 평균의 단측 95% 신뢰상한(신뢰상한1, 95%)이 직업노출기준 이하라면, 노출 개요서의 산술평균이 직업노출기준 이하임을 최소한 95% 확신할 수 있습니다.

95번째 백분위 점 추정치. 분포의 95 %가 하한인 95번째 백분위는 노출 개요서의 상한꼬리에 "그림"을 제공하며 급성건강영향 (예를 들어 시안화 수소)을 미치는 건강 유해요소를 평가할때나 직업노출기준에 비준수 위험을 평가할때 특히 중요합니다. 급성요소인 경우, 이러한 몇몇의 높은 노출이 낮은 수준에서 평균 노출보다 건강에 더 중요한 위험을 일으킬 수 있기 때문에 평균 노출은 얼마나 노출수준이 높은가의 개념만큼 중요하지 않습니다. 그러나 백분율 추정과 관련된 불확실성이 있습니다 - 그 불확실성은 상위 허용 한계를 계산하여 평가할 수 있습니다.

허용구간의 상한. 이 매개변수는 95번째 백분위에서 신뢰상한으로 볼 수 있습니다. 따라서, 최소한 95%의 분포가 상위허용관계1, 95%, 95% 추정치보다 하한임을 95% 확신할 수 있습니다.

초과율; 직업노출기준을 초과하는 노출 개요서의 비율입니다. 현재 나와 있는 데이터에서 가장 확실한 바를 따른 직업노출지침은, 지침 수치이하로 매일 직업평생동안 노출될 경우 대부분의 근로자들이 건강에 문제가 없도록 만들어진 것입니다. 이것은 곧 소수의 사람들은 지침에 나온 대로, 혹은 그 이하의 수치에 노출될 경우에도 건강에 영향을 받을 수도 있다는 것을 의미합니다. 이것이 왜 모든 데이터가 가능한 한 지침에 나온 수치이하로 유지되어야 하는가의 이유입니다. 작업장에 내재하는 농도의 변수 때문에 모든 노출이 지침이하를 보증할 수는 없습니다. 통계학적으로 기준치가 주어진 비율 이상으로 크지 않다는 것을 보이는 것은 가능합니다. 이 개념은 초과율 검증을 하기위한 기본이 됩니다. 초과율 점 추정의 불확실성은 신뢰구간을 계산하여 구분되어집니다.

95% 신뢰상한 초과율. 초과율 (위 참조)의 추정치가 있지만,이 추정치는 불확실하며, 실제 초과율이 신뢰상한95 %보다 작다는 것을 95% 확신합니다. 신뢰하한95%와 신뢰상한95%의 조합은 초과율 추 정 부근의 90% 신뢰 구간을 형성합니다

정규 모수적 통계에 기반된 노출 개요서의 산술 평균. 그러나, dB로 명시된 소음측정인 경우를 제외하고, 일반적으로 직업 노출 개요서는 정규 분포가 아닌 로그정규 분포를 나타냅니다.

산술평균 단측 95% 신뢰하한.

산술평균 단측 95% 신뢰상한. 신뢰하한1, 95%와 신뢰상한1, 95%의 조합은 산술평균 추정 부근의 90% 신뢰 구간을 형성합니다.

노출 개요서의 95번째 백분율 추정치. 로그 정규 모수 섹션에서 정의를 참조하십시오.

95번째 백분율의 추정치에 대한 95% 상위 허용 한계. 로그 정규 모수 섹션에서 정의를 참조하십시오.

초과율; 직업노출기준을 초과하는 노출 개요서의 비율입니다. 로그 정규 모수 섹션에서 정의를 참조하십시오.

노출 개요서: 유사노출그룹 (SEG)의 노출의 크기폭과 변이성. 노출의 중심 경향성(예 : 평균 노출)과 노출의 폭이나 변이성 (예 : 노출 범위 등)의 일부 개념을 포함합니다. 노출 개요서는 통계 분포, 직업적 노출의 경우 일반적으로 로그 정규 분포로 표현 할 수 있습니다.

직업 노출 기준

샤피로-윌크 검정 (일반적으로 W 검정으로 알려짐)

Лимит профессионального облучения

Справочная величина(ПДК, и т.д.)

max n = 200

Разница между наибольшой и наименьшей величиной в измеренной совокупности данных.

Среднее арифметическое набора данных

Среднее арифметическое профессионального облучения, разделяющее набор данных на две равные части : одна половина с данными меньше и другая половина с данными больше, чем значение СА профессионального облучения.

Положительный квадратный корень изменения распространения. Этот параметр измеряет распределение замерений приболиженных к средней величине.

Показательная функция натурального логарифма среднего арифметического данных . Геометрическое среднее - это теоретическая медиана логнормально распределенных данных.

Показательная функция натурального логарифма данных стандартного отклонения. Отношение между Геометрическим Стандартным Отклонением (ГСО)и Пороговой Дозой вещества: для обеспечения высокой вероятности (95%) при не более 5% неизмеренных данных воздействий, превышающих ЛПО, Пороговая Доза должена быть уменьшена так как ГСО увеличивается, как показано: суточные изменения, ГСО ≤ 1.3, ЛПО = 0.5 ПДК; ГСО = 1.5, ЛПО = 0.25 ПДК; ГСО = 2.0, ЛПО = 0.1 ПДК; ГСО ≥ 3.0, безконтрольный процесс или группа плохо определена. (Leidel, 1976)

Критерий согласия тест - это формальный статистический тест, определяющий совместимость полученных данных выборочной совокупности со статистическим распределением.

Тест Шапиро и Уилка (известный так же как тест W)

Укажите, может или нет, профиль воздействия быть приемлемо точен по логнормальныму распределению

Укажите, может ли полученный профиль воздействия быть расчитан по нормальному распределению

Если полученный профиль воздействия указывает, что данные мониторинга логнормального или нормального распределения не подходят, рекомендуется использовать непараметрическую статистику.

Оценка СА= Среднее Арифметическое значение логнормального распределения вычисляемого помощью Несмещённой Оценки с Минимальной Дисперсией, обычно более точно, чем просто средняя арифметическая величина собранных данных. Использование среднего арифметического более уместно для оценки риска на долгий срок.

НДП 1,95% ; Нижний Доверительный Предел на расчитанное значение арифметического среднего называется точное значение Лэнда. Метод точного значения Лэнда предоставляетсобой самый точный доверительный интервал на расчитанное средне еарифмитическое. Сочетание НДП 95% и ВДП 95% дают 90% интервал уверенности около расчитанного СА .

Если СА односторонне 95% ВДП (1,95%) и ниже заданного ЛПО, тогда есть 95% уверенности, что СА данного профиля воздействия вещества будет ниже ЛПО

95%-й процентиль - это значение меньше которого 95% наблюдений предоставляет отличную картину верхнего хвоста сбранных данных воздействия. Это особенно важно при оценки опасности для здоровья очень вредного вещества с тяжелыми последствиями для здоровья (например синильная к-та), или когда оценка риска не согласовывается с ЛПО. В случае оценки очень вредного вещества, значение усредненного воздействия вещества менее важно, нежели информация о самой высокой возможной концентрации, так как именно это несет серьезные негативные последствия для здоровья. Тем не менее, существует неопределенность, связанная с оценкой процентиля, и эта неопределенность может быть расчитана путем подсчета верхнего допустимого предела.

Верхний Предел Допустимого Интервала. Этот параметр может быть рассмотрен как Верхний Доверительный Предел 95го перцентиля. Это значит, что мы на 95% уверены что хотя бы 95% распределения ниже Верхнего Предела Допустимого Интервала 1,95% на расчитанные 95%.

Фракция превышения - это пропорция собранных данных воздействия вещества, которая превышает данный ЛПО. Рекомендованный Профессиональный уровень облучения устанавливается таким образом, чтобы основываясь на имеющихся данных, с наивысшей точностью, можно предоставить защиту от токсичного влияния на здоровье подавляющему большинству рабочих в случае воздействия рекомендуемого уровня день за днем, ​​в течение рабочей жизни. Подразумевается, что малая фракция вредного вещества может дать негативный эффект на здоровье, даже при коцентрации ниже рекомендованной. Это одна из причин, почему концентрация вредного вещества должна быть сведена до уровня ниже рекомендованного, если это возможно. Из-за присущей изменчивости концентрации на рабочем месте, не возможно гарантировать, что все концентрации определенного вредного вещества будут ниже допустимой. Статистически возможно показать, что определенный процент концентраций больше, чем установленный предел. Это понятие является основой для теста фракции превышения. Неточность фракции превышения ограничена расчетом доверительного интервала.

95% верхний доверительный предел фракции превышения. Существует расчет фракции превышения (см. выше), но этот расчет является не точным, и мы на 95% уверены, что реальная доля превышений меньше 95% ВДП. Сочетание НДП 95% и ВДП 95% образует 90% доверительного интервала около расчитанной фракции превышения.

Среднее арифметическое профиля воздействия вещества основанно на нормальной параметрической статистике. Тем не менее, за исключением случая измерений шума измеряемого в децибелах, профиль профессионального воздействия вещества, как правило распределяется логнормально.

Среднее арифметическое односторонне низкому доверительному пределу 95%

Среднее арифметическое односторонне верхнему доверительному пределу 95%. Сочетание НДП 1,95% и ВДП 1,95% образуют 90% доверительный интервал около расчитанного СА.

Оценка 95-го перцентраля профиля воздействия. См. определение в секции логнормальные параметры.

95% верхней допустимый предел на расчетный 95й процентиль. См. определение в секции логнормальные параметры.

Фракция превышения- это пропорция профиля воздействия, которая превышает ЛПО. См. определение в секции логнормальные параметры.

Профиль воздействия вещества: величина и изменение воздействия для Группы подобного воздействия. Это включает понятия Центральной Тенденции воздействия (например среднее арифметическое), широты или изменчивости воздействия ( диапазон воздействия). Профиль воздействия вещества может быть представлен статистическим распределением, как правило, логнормальным в случае профессионального облучения.

Mesleki Maruziyet Limiti (OEL)

Referans değeri (TLV® , PEL, REL … ve bunun gibi)

Maksimum n = 200

Herhangi bir ölçüm veri seti üzerindeki en büyük ve en küçük değerler arasındaki fark

Veri dizisinin aritmetik ortalaması

Ölçüm setini iki eşit parçaya bölen (yarıdan az, yarıdan çok) maruziyet ölçümü

Dağılımın varyans değerinin pozitif karekökü; değerlerin ortalamadan dağılımını ölçen parametre

Verinin doğal logaritmasının aritmetik ortalamasının üstel değeri (eksponansiyel değeri). Lognormal dağılım gösteren verinin teorik ortanca değeri geometirk ortalamadır.

Verinin doğal logaritmasının standart sapmasının üstel değeri (eksponansiyel değeri). GSD ve Aksiyon Seviyesi arasındaki ilişki: OEL, Aksiyon Seviyesini aşan ölçülmeyen maruziyetleri, %5'den fazla olmayan yüksek bir olasılık (% 95) sağlamak için belirtildiği gibi GSD arttıkça azaltılmalıdır: günlük değişkenlik, GSD ≤ 1.3, OEL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, OEL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, OEL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0, Kontrolsüz veya zayıf grup olarak tanımlayarak kaydedin. (LEIDEL, 1976)

Uyuşum testi; örnek verinin istatistiksel dağılım ile tutarlı olup olmadığını değerlendiren formal bir istatistik testidir.

Shapiro-Wilk testi (W testi olarak da bilinir)

Maruziyet durumunun log normal dağılıma yaklaşık olup olmadığını belirtin

Shapiro-Wilk testi (W testi olarak da bilinir)

Maruziyet durumunun normal dağılıma yaklaşık olup olmadığını belirtin.

Eğer maruziyet durumu, görüntülenen verinin lognormal veya normal dağılıma uymayabileceğini gösteriyorsa, parametrik olamayan istatistikleri kullanın.

tahmini AO = lognormal dağılımın aritmetik ortalaması Minimum Varyans Yansız Tahmini (MVUE) genellikle basit aritmetik ortalamadan daha doğrudur. Aritmetik ortalama uzun vadeli riskleri hesaplamak için uygun bir parametredir.

LCL1,% 95; tahmini aritmetik ortalama ile ilgili alt güven sınırı - Land's kesin; Land's kesin methodu aritmetik ortalama (AM) tahmini için en doğru güven aralığını sağlar. %95 LCL ve %95 UCL kombinasyonu tahmin edilen AM etrafında % 90 güven aralığı oluşturur.

Eğer aritmetik ortalamanın tek taraflı % 95 üst güven sınır (UCL, 1,95%) OEL altında ise, maruziyet profili aritmetik ortalaması en az %95 olması beklenir ki bu değer OEL altındadır.

95'lik yüzde dilim tahmini. %95'lik yüzdelik dilim, % 95'lik dağılımın altıdır, maruziyet profilinin üst-kuyruk kısmına ait "resim" sağlar ve bu bilgi ajanların akut sağlık etkileri (hidrojen siyanür gibi) ile birlikte sağlık tehlikesini değerlendirirken veya OEL ile uyumlu olmayan riski değerlendirirken çok önemlidir. Akut ajan durumunda, ortalama maruziyetyüksek maruziyetin nasıl oluştuğunun anlaşılması kadar önemli değildir çünkü bazı yüksek maruziyetler düşük seviyelerdeki ortalama maruziyetlere oranla sağlığa daha riskli olabilir. Ancak, yüzde tahmini ile ilgili belirsizlik var - bu belirsizlik bir üst tolerans sınırı hesaplanarak değerlendirilebilir

Tolerans aralığının üst limiti. Bu parametre, 95. persentilde üst güven sınırı olarak görülebilir. Böylece, %95 güvenilirlik elde edilmiş olunur ki dağılımın %95'i en az %95 tahminle %95 UTL1'in altında kalır.

Aşım Kesri (Fraksiyonu); OEL değerini aşan maruziyet profilinin oranıdır. Mesleki maruz kılavuzları tanımlanmıştır böylece kullanılabilir veri ile elde edilen yüksek kesinlik bilgisi ile eğer çalışma süresince kılavuz değerlerde maruziyet olduğunda birçok çalışanda sağlık etkileri oluşmayacaktır. Bu açıklamada dolaylı olarak ifade edilen husus kılavuz değerde veya altındaki maruziyetlerde çok düşük oranda da olsa sağlık etkilerinin görülebileceğidir. Bu nedenle mümkün olabildiğince maruziyetlerin kılavuz değerlerin altında olması gerekmektedir. İşyeri konsantrasyonlarının doğal değişkenliği nedeniyle tüm maruziyet değerlerinin kılavuz değerin altında olduğunu garantilemek mümkün değildir. İstatistiksel olarak gösterilmiştir ki belirlenen yüzdelikten daha çok değildir ancak standartdan daha yüksek olması mümkündür. Bu durum aşılma kesri testinin temelidir. Aşım fraksiyonu nokta tahminindeki belirsizlik güven aralığı hesaplanması ile sınırlandırılır.

Aşım fraksiyonu üzerinde% 95 üst güven sınırı. Aşım fraksiyonu için tahminde bulunuyoruz (yukarıya bakınız), fakat bu tahmin belirsizdir ve %95 eminiz ki gerçek aşılma fraksiyonu %95 UCL'den küçüktür. %95 LCL ve %95 UCL kombinasyonu tahmini aşılma kısmını etrafında % 90 güven aralığı oluşturur.

Maruziyet profilinin aritmetik ortalaması normal parametrik istatistiğe dayanmaktadır. Ancak, dB cinsinden ifade edilen gürültü ölçümleri dışında, mesleki maruziyet profilleri genellikle normal dağılım göstermemekte aksine lognormal dağılımdadır.

Tek taraflı aritmetik ortalama %95 düşük güven sınır

Tek taraflı aritmetik ortalama %95 yüksek güven sınırı. %95 LCL1 ve %95 UCL1 kombinasyonu tahmini aritmetik ortalama etrafında % 90 güven aralığı oluşturur.

Maruziyet profilinin 95. yüzdelik dilimi tahmin etme. Lognormal parametreler bölümündeki açıklamaya bakınız.

%95'lik yüzdelik dilimin tahmininde %95 yüksek tolerans limiti. Lognormal parametreler bölümündeki açıklamaya bakınız.

Aşım Kesri (Fraksiyonu); OEL'tin aşılması durumlarında üst miktrar üzerindeki maruz kalma kesiridir. Tanımlarda lognormal parametreler kısmına bakınız.

Maruziyet Profili: Benzer Maruziyet Grubu (SEG) için maruziyetin boyutu ve değişkenliği. Bu, maruziyetin Merkezi Eğilimin (ortalama maruziyet gibi) anlaşılmasını ve maruziyetin uzaklığını veya -değişkenliğinin (maruziyet aralığı gibi) anlaşılmasını içermektedir. Maruziyet profili istatistiksel dağılımla ifade edilebilir, genellikle mesleki maruziyet durumunda lognormal dağılım kullanılır.

Yrkesmessig tiltaks- eller grenseverdi (YGV)

Reference value ( may be a TLV® , PEL, REL …)

maks n = 200

Forskjellen mellom den største og minste verdier i et sett av måledata.

Det aritmetiske gjennomsnitt av et datasett.

Eksponeringsmåling som skiller målingene i to like deler, med halvdel mindre og halv større enn denne verdien.

Den positive kvadratroten av variansen til et datasett; dette er et mål på spredningen av verdiene rundt gjennomsnittet.

Den eksponentielle av det aritmetiske gjennomsnittet av de naturlige logaritmer av data. Det geometriske gjennomsnitt er den teoretiske median i en fordeling av lognormaledata.

Den eksponentielle av standardavviket av de naturlige logaritmene til dataene. Forhold mellom GSA og "Tiltaksnivå" (TN): å sikre en høy sannsynlighet (95%) for at ikke mer enn 5% av den ikke målte eksponeringen overstiger tiltaks- eller grenseverdien (YGV). "Tiltaksnivået" må senkes om GSA øker. Hvis GSA ≤ 1,3, TN = 0,5 YGV; GSA = 1,5, TN = 0,25 YGV; GSA = 2,0, TN = 0,1 YGV; GSA ≥ 3,0, prosessen ute av kontroll eller eksponeringsgruppen dårlig definert. (Leidel, 1976)

Goodness-of-fit test; en formell statistisk test som vurderer hvorvidt datasettet er i overensstemmelse med en statistisk fordeling.

Shapiro og Wilk test (kjent vanligvis som W test).

Angir om eksponeringsprofilen med rimelighet kan eller ikke kan tilnærmes ved en lognormalfordeling.

Angir om eksponeringsprofilen med rimelighet kan eller ikke kan tilnærmes ved en normalfordeling.

Hvis eksponering profilen indikerer at måledata ikke kan komme fra en lognormal- eller normalfordeling, vurdere å bruke ikke parametrisk statistikk.

Est AG = aritmetisk gjennomsnitt av en lognormal distribusjon anslått av Minimum varians forventningsrett estimat (MVUE), vanligvis mer nøyaktig enn den enkle aritmetiske gjennomsnitt av data. Det aritmetiske gjennomsnittet er riktig parameter for å vurdere langsiktig risiko.

NKG1, 95%, Nedre konfidensgrense av det estimert aritmetiskgjennomsnitt - Land's exact; Land's exact metode gir det mest nøyaktige konfidensintervall for estimering av aritmetiskgjennomsnitt. Kombinasjonen av NKG95% og ØKG95% danner et 90% konfidensintervall rundt estimaet av AG.

Hvis det aritmetiskgjennomsnittets ensidig 95% øvre konfidensgrense (ØKG, 1,95%) er under YGV, vil minst 95% for at eksponeringsprofilens aritmetiskgjennomsnitt være under YGV.

Punkt estimatet for 95 persentilen. 95-persentilen, hvor 95% av distribusjonen er dårligere, gir et "bilde" av eksponeringsprofilens øvrehale og er spesielt viktig når man skal vurdere helsefare av knyttet til eksponering for stoffer med akutte helseeffekter (for eksempel hydrogen cyanid) eller når skal vurderes sannsynlighet for manglende samsvar med yrkeshygieniske grenseverdier (YGV). I tilfelle av en akutt effekt, er den gjennomsnittlige eksponeringen ikke så viktig, som å forstå hvor høy eksponering kan bli, fordi de få høy eksponeringene kan utgjøre en mer viktig helserisiko enn gjennomsnittseksponeringen ved lavere nivåer. Det er imidlertid usikkerhet knyttet til persentil estimatet - denne usikkerheten kan vurderes ved å beregne en øvre toleransegrense (ØTG).

Den øvre grensen for et toleranse-intervall. Denne parameteren kan sees på som en øvre konfidens grense til 95-persentilen. Dermed er vi 95% sikre på at minst 95% av fordelingen er lavere enn ØTG1, 95%, 95% estimatet.

Overskridelses fraksjon; er den andelen av eksponeringsprofilen som overstiger YGV. Tiltaks- og grenseverdier er etablert for vurdering av yrkeseksponering. Disse er basert på en vurdering av tekniske, helsemessige og samfunnsmessige forhold. Kun grenseverdiene er satt alene for å sikre at ett flertall av arbeidstakere ikke vil bli syke etter et arbeidslivs daglig eksponering for disse grenseverdiene. Andre helsebaserte verdier er f.eks. ACGIH sine TLV verdier. Grenseverdiene gir imidlertid ingen garanti for at ingen skal bli syk. Det er derfor grunn til å etterstrebe en eksponering som er så lav som mulig. På grunn av den iboende variasjon i eksponeringen på en arbeidsplass er det umulig å garantere at eksponeringen vil være under YGV. Det er imidlertid mulig statistisk å vise at en gitt prosentandel er større enn en YGV. Denne oppfatningen er grunnlaget for denne "overskridelses testen". Usikkerheten i overskridelsesfraksjonens punktestimatet er vurdert ved å beregne et konfidensintervall.

95% øvre konfidensgrense til overskridelsesfraksjonen. Vi har et estimat av overskridelsesfraksjon (se ovenfor), men dette anslag er usikkert, og er vi 95% sikker på at den virkelige overskridelses fraksjonen er mindre enn den ØKG95%. Kombinasjonen av NKG95% og ØKG95% danner et 90% konfidensintervall rundt den estimerte overskridelsesfraksjonen.

Det aritmetiske gjennomsnittet av eksponeringsprofilen er basert på normal parametrisk statistikk. Imidlertid, bortsett fra i tilfellet av lydmålinger uttrykt i dB, er yrkesmessig eksponeringsprofiler generelt ikke normalfordelt, men snarere log-normalfordelt.

Ensidig nedre 95% konfidensgrense til det aritmetiskgjennomsnitte.

Ensidig øvre 95% konfidensgrense til aritmetisk gjennomsnitt (AG). Kombinasjonen av NKG1, 95% og ØKG1, 95% danner et 90% konfidensintervall rundt estimatet av AG.

Estimat av 95 persentilen av eksponeringensprofilen. Se definisjon i delen om lognormal parametre.

95% øvre toleransegrense til estimat av 95 persentilen. Se definisjonen i delen om lognormalparametre.

Overskridelse fraksjon; det er andelen av eksponeringensprofil som overstiger faregrensen. Se definisjon i delen om lognormalparametre.

Eksponerings Profil: Høyest nivå og variasjon av eksponeringer for en sammenlignbart eksponert gruppe (SEG). Dette gir en viss oversikt over sentral mål på eksponeringene (slik som gjennomsnittlig eksponering) og en viss forståelse av bredden, eller variasjon, av eksponeringene (for eksempel tidsserien av eksponeringer). Eksponeringsprofilen kan representeres ved en statistisk fordeling, vanligvis lognormal distribusjon i tilfelle av yrkesmessig eksponering.

Shapiro og Wilk test (kjent vanligvis som W test).

Тест Шапиро и Уилка (известный так же как тест W)

Occupational Exposure Limit.

Reference value ( may be a TLV® , PEL, REL …)

max n = 200

The difference between the largest and the smallest values in a measurement data set.

The arithmetic average of the set of data.

The exposure measurement that divides the set of measurements into two equal parts, whith half less half greater than this value.

The positive square root of the variance of a distribution; the parameter measuring spread of values about the mean.

The exponential of the arithmetic mean of the natural logarithms of the data The geometric mean is the theoretical median of lognormaly distributed data.

The exponential of the standard deviation of the natural logarithms of the data. Relation between GSD and Action Level : to ensure a high probability (95%) that no more than 5% of unmeasured exposures exceed the OEL, the Action Level, must be lowered as the GSD increases, as follows: day-to-day variability, GSD ≤ 1.3, OEL = 0.5 TLV; GSD = 1.5, OEL = 0.25 TLV; GSD = 2.0, OEL = 0.1 TLV; GSD ≥ 3.0, Process out of control or group poorly defined. (Leidel, 1976)

Goodness-of-fit-test; a formal statistical test that evaluates whether sample data are consistent with a statistical distribution

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Indicate if that the exposure profile can reasonably be approximated by a log normal distribution

The Shapiro and Wilk test (known usually as the W test)

Indicate if the exposure profile can or cannot be approximated by a normal distribution.

If the exposure profile indicates that the monitoring data might not come from a lognormal or normal distribution, consider using non parametric statistic.

est. MA = arithmetic mean of a lognormal distribution estimated by the Minimum Variance Unbiased Estimate (MVUE), usually more accurate than the simple arithmetic mean of the data. The arithmetic mean is the appropriate parameter forevaluating long term risk.

LCL1, 95%; Lower confidence limit on the estimated arithmetic mean - Land's exact; Land's exact method provides the most accurate confidence interval for the estimate of the arithmetic mean. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate.

If the arithmetic mean's one sided 95% upper confidence limit(UCL,1,95%) is below the OEL, one would be at least 95% sure that the exposure profile's arithmetic mean is below the OEL.

The 95th percentile point estimate. The 95th percentile, to which 95% of the distribution is inferior , provides a "picture" of the exposure profile's upper tail and is especially important when evaluating the health hazard of agents with acute health effects (such as hydrogen cyanide) or when evaluating the risk of non compliance to an OEL. In the case of an acute agent, the average exposure is not as important as understanding how high the exposure may get because those few high exposures might pose a more important risk to health than average exposures at lower levels. However, there is uncertainty associated with the percentile estimate - that uncertainty can be evaluated by calculating an upper tolerance limit.

The upper limit of a tolerance interval. This parameter can be viewed as an upper confidence limit on the 95th percentile. Thus, we are 95% confident that at least 95% of the distribution are inferior to the UTL1,95%,95% estimate

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. Occupational exposure guideline are established so that with highest certainty permitted by available data most workers will not suffer health effects if exposed at the guideline level, day after day for a working lifetime. Implicit in that description is the possibility that a small fraction may indeed experience health effects at or below the guideline level. This one reason why all exposures should be kept as far below guidelines level as reasonably achievable. Because of the inherent variability of workplace concentrations, guaranteeing that all exposures are below a guideline is impossible. Demonstrating statistically that no more than a given percentage are greater than a standard however is possible. This notion is the basis for a exceedance fraction test. The uncertainty in the exceedance fraction point estimate is delimited by calculating a confidence interval.

95% upper confidence limit on the exceedance fraction. We have an estimate of the exceedance fraction (see above), but this estimate is uncertain, and we are 95% sure that the real exceedance fraction is smaller than the UCL95%. The combination of LCL95% and UCL95% forms a 90% confidence interval around the exceedance fraction estimate.

The arithmetic mean of the exposure profile based on normal parametric statistic. However ,except in the case of noise measurements expressed in dB, occupational exposure profiles are generally not normally distributed but rather lognormally distributed.

The artihmetic mean one sided 95% lower confidence limit

The arithmetic mean one sided 95% upper confidence limit. The combination of LCL1,95% and UCL1,95% forms a 90% confidence interval around the AM estimate

Estimate of the 95th percentile of the exposure profile. See definition in the lognormal parameters section.

95% upper tolerance limit on the estimate of the 95th percentile See definition in the lognormal parameters section

Exceedance Fraction; it is the proportion of the exposure profile that exceeds the OEL. See definition in the lognormal parameters section

Exposure Profile: Magnitude and variability of exposures for a Similar Exposure Group (SEG). This include some understanding of of the Central Tendency of the exposures (such as the mean exposure) and some understanding of the breadth, or variability, of the exposures (such as the range of exposures). The exposure profile can be represented by a statistical distribution, usually the lognormal distribution in the case of occupational exposure

ばく露限界値

参照値（TLV@, PEL, REL…など）

最大 n=200

1群の測定値中の最大値と最小値の差

1群の測定値の算術平均値．

ある測定値で，全測定値群をその値より小さいものと 大きいのものの等しい2群に分けるもの．

分布の分散の平方根．平均値の周囲へのデータの広がりを示す変数．

測定値の自然対数の算術平均値に指数関数（e）を適用した値（注：ここで、 測定値の常用対数の算術平均値の場合は指数関数（10）を適用した値）． 幾何平均値は理論上、対数正規分布しているデータの中央値に相当する．

測定値の自然対数の標準偏差値に指数関数（e）を適用した値（注：ここで、測定値の常用対数の 標準偏差値の場合は指数関数（10）を適用した値）．幾何標準偏差（GSD）とアクションレベルの 関係は次の通りである．なお，ここで言うアクションレベルとは，ばく露限界値（OEL）を超える ばく露の割合が5%以下であることを95%の確率で保障するばく露レベルのことであり， GSDが増すに従いアクションレベルを次のように下げる必要がある．GSD=<1.3の時，AL=0.5OEL． GSD=1.5の時，AL=0.25OEL．GSD=2.0の時，AL=0.1OEL．GSDが3.0以上の時， 作業工程の管理不十分または同等ばく露グループの定義が不適切．（Leidel, 1976）

適合度の検定．サンプル値が統計分布に一致するかどうかを 評価するための数学的な統計的検定

Shapiro/Wilk検定．（一般にW検定として知られる）．

ばく露分布が対数正規分布で合理的に近似できるかどうかを示す．

Shapiro/Wilk検定．（一般にW検定として知られる）．

ばく露分布が正規分布で合理的に近似できるかどうかを示す．

ばく露分布の解析の結果，サンプル値が対数正規分布や正規分布でない であろうとされる場合は，ノンパラメトリック統計による解析を検討する．

算術平均値の推定値。対数正規分布をもとに最小分散不偏推定（MVUE）によって 推定された算術平均値の推定値で，データの単純な算術平均値より一般的に正確 である．算術平均値は長期の健康リスクの評価に適した変数である．

LCL1,95%；算術平均値の推定値の片側95%信頼区間の下限値． Landの正確法；この方法は算術平均値の推定値の最も正確な信頼区間を与える． LCL95%とUCL95%は算術平均値の上下90%の信頼区間を形成する．

もし，算術平均値の片側95%信頼区間の上限値(UCL,1,95%)が ばく露限界値未満の場合，ばく露分布の（真の）算術平均値が ばく露限界値未満であることが少なくとも95%の確率で言えることになる．

95パーセンタイル値の点推定値．95パーセンタイル値とは，分布の95%のデータがその値より小さい 値のことで，ばく露分布の上端を「象徴」する値であり，急性の健康影響を持つ物質（シアン化水素等） の評価や，OELを超える過剰ばく露リスクの評価に殊に重要である．急性影響物質の場合， 時々起きる高いばく露がそれより低い定常的なばく露よりも高い健康リスクとなることから考えて， ばく露の平均値は，ばく露が時として如何に高くなるかということより重要性が低い． なお，95パーセンタイルの推定には不確実性が伴い，それは上側許容区間の算出により評価できる．

許容区間の上限値．この値は95パーセンタイル値の（片側）95%信頼区間の上限値に相当する． この場合，ばく露分布の少なくとも95%がUTL1,95%より小さいことが95%の信頼性をもって 言えることになる．

超過割合ともいう．ばく露分布のうちばく露限界値を超えているものの割合．職業性ばく露のガイドラインは， ほとんどの労働者が一生涯の労働期間にわたって毎日基準濃度（ばく露限界値）にばく露しても健康影響を 生じないということが，既存のデータに基づく最大限の確信をもって言えることに立脚している． この表現によれば，ごく一部の労働者には基準濃度以下でも健康影響が実際起きるかもしれない という事が考えられる．すべてのばく露は，合理的に可能な限り基準濃度よりできるだけ小さくすべきである ということの理由の一つはここにある．作業場の気中濃度は本来変動があるため， 全てのばく露が基準値以下であることを保証することはできない．しかし，基準値を超えるばく露の割合が ある割合より小さいことを統計的に証明することは可能である．この考え方が，超過割合の検定の 根拠である．超過割合の点推定値の不確実性は，その信頼区間の算出により数値化できる

超過割合の片側95%信頼区間の上限値．超過割合の推定値を得た場合（上欄），その推定値には 不確実性が伴うが，ここでは真の超過割合がUCL95%より小さいことが95%の信頼性をもって言える． LCL95%とUCL95%は超過割合の推定値の上下90%の信頼区間を形成する．

正規分布に基づくばく露分布の算術平均値．但し，dBで表される騒音測定値の場合を除き， 職業性のばく露分布は一般に正規分布でなく対数正規分布する．

算術平均値の片側95%信頼区間の下限値．

算術平均値の片側95%信頼区間の上限値． LCL1,95%とUCL1,95%は算術平均値の上下90%の信頼区間を形成する．

ばく露分布の95パーセンタイル値の推定値．定義は対数正規分布の項を見よ．

95パーセンタイル値の推定値の95%上側許容区間．定義は対数正規分布の項を見よ．

超過割合ともいう．ばく露分布のうちばく露限界値を超えているものの割合． 定義は対数正規分布の項を見よ．

ばく露分布．ある同等ばく露グループ（SEG）のばく露の大きさとバラツキを示す． ばく露の代表値（平均値等）や広がり（またはバラツキ．ばく露の範囲など）が含まれる． 職業性ばく露の場合，ばく露分布は通常対数正規分布として統計的に表される．

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Dear Tom Attached please find the IHSTAT Chinese version, which was mainly translated by Dr Qiangen Wu of our department. Professor Genming Zhao of Empidemiology Department, Dr Lixing Zhao of Statistics Department, and Professor Youxinf Liang kindly gave us help. I revised my paper and Professor Liang is checking it. I think we can get it ready soon. Please let me if I can list your name as the second author for your great work, just as Professor Liang's suggestion? Please let me know if it is decided. wish you a prosperous New Year. yours Yonghua He

Julietta Rodríguez Guzmán, MD SOH MScA (C) Profesora Asistente Salud Ocupacional Universidad El Bosque - Colombia MScA(C) Occupational Health Sciences, McGill University- Canada Research fellow, Institute for Health and Social Policy, McGill University Telephone: 450 964 2805 Cell phone: 514 924 2326

Ústav hygieny a preventivního lékařství Univerzita Karlova v Praze Lékařská fakulta v Hradci Králové Šimkova 870 poštovní přihrádka 38 500 38 Hradec Králové Česká republika tel: (420) 495 816 290

Daniel Drolet: Maatschappelijke zetel/Siège social Kapucijnenvoer 35 3000 Leuven www.bsoh.be [email protected]

Jooyeon Hwang, M.S., Ph.D candidate Division of Environmental Health Sciences School of Public Health, University of Minnesota Mayo: 612-625-4163 / Cell: 612-836-8022

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Shrenik Ranpura

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