最近在做一个蔬菜农药暴露量风险评估的项目，关于数据分析有一些心得体会。我认为食品安全评估需要“拥抱”风险量化分析方法，风险量化分析方法能够为食品安全评估提供更为丰富的信息，同时使得食品安全风险评估结果更为合理且可靠。
在暴露量风险评估中，经常需要处理食品中农药残留量的数据，例如某类蔬菜中某类农药的含量数据。这类数据往往存在两种特性。第一种特性是数据存在无法测出值。也就是说，由于检测设备以及技术的局限，导致无法测出有效的农药残留量。第二种特性是数据明显呈现有偏分布特征。这两种特性决定了风险分析结果受制于传统的“平均值”计算方法内在的问题。
“平均值陷阱”是一种广泛的分析类陷阱，存在各种类型的分析活动中，包括食品安全风险、企业管理风险、项目管理风险等类型的分析活动。人们普遍习惯于平均数思维，并认可以平均值方法计算得到的分析结果。然而，广泛的研究和实践证明，按照平均值方法计算的结果“平均上”是错的。
让我们回到农药暴露量风险评估中。对于第一种特性：无法测出值，一般会按惯例赋予一定的数值作为替代处理。这样，就会导致数据中存在大量的替代值。我们假设这个值是0或者某个特殊值。在进行平均数的计算时，这些0或特殊值也要参与计算，这会影响最后的平均值，导致平均值过高或者过低。对于第二种情形，学过概率论都会知道，当数据呈现明显的有偏分布特征时，计算平均值并以平均值作为单一数据进行计算肯定是有问题。
风险量化分析是应对平均值陷阱的有效方法。通过以概率分布取代平均值，可以有效避免上述两类问题对分析结果带来的影响。食品安全评估需要“拥抱”风险量化分析，以便得到更为科学有效的分析结果。否则，就需要额外的方法和工作去证明“按照平均值方法计算得出的结果是可靠且科学的研究结论”。
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