ГОСТ 33635-2015. Межгосударственный стандарт. Методы испытаний химической продукции, представляющей опасность для окружающей среды. Испытание токсичности на хирономидах с использованием обогащенного осадка

10 Данные и отчет о проведении испытания

 

10.1 Обработка результатов

10.1.1 Целью данного испытания является определение влияния испытуемого вещества на скорость развития и общее число полностью вылупившихся комаров (самцов и самок) или, в случае проведения испытания по оценке эффекта в течение 10 сут, - на выживаемость и массу личинок. Если отсутствуют сведения о статистически достоверной различной половой чувствительности, то результаты по самцам и самкам объединяют для статистического анализа. Различия в половой чувствительности можно определить статистически, например в таблице испытания . При необходимости через 10 сут определяют выживаемость личинок и среднюю индивидуальную сухую массу на один сосуд.

10.1.2 Эффективные концентрации, выраженные по сухой массе, предпочтительно рассчитывать на основе установленных концентраций в осадке в начале испытания (см. 9.3.1.1).

10.1.3 Для расчета точки EC₅₀ или другой EC_x используют статистику на сосуд в качестве фактических повторностей. При расчете доверительного интервала для любой EC_x учитывают вариабельность между сосудами, или ею можно пренебречь, если доказано, что эта вариабельность является незначительной. При определении модели методом наименьших квадратов проводят преобразование в статистику на сосуд для повышения однородности дисперсии. Значения EC_x рассчитывают после преобразование эффекта в исходное значение.

10.1.4 Если статистический анализ основан на определении NOEC/LOEC путем проверки гипотезы, то следует учитывать вариабельность между сосудами, например "иерархическим" ANOVA. Альтернативно подходящими являются более ошибкоустойчивые критерии [21] в тех ситуациях, когда имеются нарушения обычных предположений ANOVA.

10.1.5 Показатель вылупления

10.1.5.1 Показатели вылупления являются дискретными данными, и их можно анализировать с помощью критерия Кохрана - Армитажа, примененного пошагово, где предполагается монотонная зависимость "концентрация - эффект", и эти данные совпадают с этим предположением. В противном случае используют точный критерий Фишера или критерий Ментеля - Хензеля с поправкой Бонферрони - Холма p-значений. Если имеется доказательство большой вариабельности между повторностями в одной и той же концентрации, что указывает на биноминальное распределение (часто относится к "экстрабиноминальной" вариации), то тогда используют робастный критерий Кохрана - Армитажа и точный критерий Фишера, например, предложенный в [21].

Определяют суммарное количество вылупившихся комаров на сосуд n_e и делят на число внесенных личинок n_a

 

, (1)

 

где ER - показатель вылупления;

n_e - число вылупившихся комаров на сосуд;

n_a - число внесенных личинок на сосуд.

10.1.5.2 Альтернативой, которая наиболее подходит для больших выборок проб при наличии экстрабиноминальной дисперсии, является обработка показателя вылупления в виде постоянного эффекта и использование таких методов, как критерий Вильямса, если предполагается монотонная зависимость концентрация - эффект и совпадает с данными ER. При отсутствии монотонности подходит критерий Даннета. Большая выборка проб означает в данном случае количество вылупившихся личинок и количество невылупившихся личинок в обоих случаях в более пяти повторностях (сосудах).

10.1.5.3 Для применения методов ANOVA значения ER вначале подвергают преобразованию "арксинус - квадратный корень" или преобразованию по методу Тьюки - Фримана для получения примерного нормального распределения и уравнивания дисперсий. При использовании абсолютных частот применяют критерий Кохрана - Армитажа, точный критерий Фишера или Ментеля - Хензеля. Преобразование "арксинус - квадратный корень" рассчитывают как арксинус (синус^-1) от квадратного корня ER.

10.1.5.4 Для показателей вылупления рассчитывают значения EC_x, используя регрессионный анализ (или например, пробит [22], логит, анализ Вейбулла, подходящее программное обеспечение и т.п.). При невозможности применения регрессионного анализа (например, при наличии менее двух частичных эффектов) используют другие непараметрические методы, такие как скользящее среднее или простая интерполяция.

10.1.6 Скорость развития

10.1.6.1 Среднее время развития представляет собой средний временной интервал между внесением личинок (сутки 0 испытания) и вылуплением опытной группы комаров. Для расчета фактического времени развития учитывают возраст личинок на время внесения. Скорость развития является обратной величиной времени развития (единица: 1/сут) и представляет скорость развития личинки, которое имеет место в сутки. Скорость развития предпочтительна для оценки данных испытаний по токсичности с осадком, поскольку его дисперсия ниже и данные являются более однородными и ближе к нормальному распределению по сравнению со временем развития. Следовательно, для оценки скорости развития используют мощные параметрические критерии, но не для времени развития. Для скорости развития в виде постоянного эффекта значения EC_x устанавливают с использованием регрессионного анализа [23], [24].

10.1.6.2 Для следующих статистических тестов количество комаров, наблюдаемое при испытании на сутки x, принимают за количество вылупившихся комаров на средний временной интервал между сутками x и сутками x - l (l = длина интервала между определениями, обычно 1 сут). Среднюю скорость развития на сосуд, , рассчитывают по формуле

 

, (2)

 

где: - средняя скорость развития на сосуд;

i - интервал между определениями;

m - максимальное число интервалов между определениями;

f_i - число вылупившихся насекомых в интервале между определениями i;

n_e - общее количество вылупившихся насекомых в конце испытания ;

x_i - скорость развития вылупившихся насекомых в интервале между определениями i.

 

(3)

 

где: сут_i - сутки определения (сутки после внесения);

l_i - длина интервала между определениями i (сут, обычно 1 сут).