统计学分析在食品监督抽检数据分析中的应用研究进展

摘 要：本文通过查阅文献资料，对近几年统计学分析在食品监督抽检数据分析中的应用进行综述，研究统计学分析在数据处理与挖掘工作中取得成果进展。统计分析方法可以为食品安全事件的预警和处置提供支持，还可以为食品监督抽检制订计划提供科学依据，有助于提高食品安全监管的效率和水平，构建食品安全的共治格局。

关键词：统计分析；食品抽检；研究进展

Research Progress on the Application of Statistical Analysis in the Analysis of Sampling Data of Food Supervision

HUANG Hao， ZHANG Zhilong， CHEN Zifan*， HUANG Yuanbiao

（Heyuan Food Inspection Institute， Heyuan 517000， China）

Abstract： This paper reviews the application of statistical analysis in food supervision and sampling data analysis in recent years， and studies the progress of statistical analysis in data processing and mining. The statistical analysis method can provide support for the early warning and disposal of food safety incidents， and also provide a scientific basis for the formulation of plans for food supervision and sampling inspection. It is helpful to improve the efficiency and level of food safety supervision and build a co-governance pattern of food safety.

Keywords： statistical analysis; food sampling inspection; research progress

食品监督抽检是保障食品安全的重要手段，通过对不同环节的各类食品进行监督抽检，可以达到及时预警和控制风险的目的，通过这种方式，可以促使市场淘汰不符合食品安全标准的产品，从而保障食品安全并推动食品产业的高质量发展。随着食品产业的快速发展，食品抽检与监管面临着前所未有的挑战。食品种类的增多和食品供应链的复杂化使得抽检难度加大，同时公众对食品安全的期望值不断提高，要求监管部门更加严格、高效地执行抽检任务[1]。因此，传统的抽检方法已经难以满足现代社会的需求，如何利用智能化手段进行食品监督抽检成为相关学者研究的热点之一。将统计分析方法与食品监管的有机结合，借助先进的统计分析方法来提高抽检效率和准确性，可以更加精准地确定抽检对象、抽检频率、抽检项目，从而降低监管成本、提高监管效率。

1 食品监督抽检概述

目前，食品安全日益受到社会各界广泛关注，食品监督抽检即对市面上生产、流通、餐饮等食品样品进行随机抽样并检测的过程，其目的是发现食品中可能存在的安全隐患，保障消费者的健康和权益，是确保食品安全和质量的重要手段，已被多地政府纳入民生实事项目清单。

食品安全抽检第一步是制订抽检方案，主要涉及依据文件要求确定抽检的范围，包括抽检的时间、地点、种类以及抽样量等。计划方案主要包括确定人员情况和各自职责，根据任务量及时间周期要求，按照“双随机”原则，根据风险评估随机选取抽样点，重点选择风险较高的区域或商品，选择的地点场所应能充分代表整个过程链条，确保具有代表性；随机安排抽检人员去往不同的抽检地点[2]。

食品抽检过程中，抽样人员需要严格按照操作规范进行采样，使用适当的工具和容器，防止样品污染。对每个样品进行标识和记录，包括采样时间、采样地点、采样人员以及生产经营者等信息，样品的运输应该符合相关规范[3]。近年来，我国针对食品监督抽检出台了很多指导性文件，如每年发布一版的《食品安全监督抽检实施细则》《食品安全抽样检验工作规范》（市监食检发〔2023〕76号）和《中华人民共和国食品安全法》等，这些相关法律法规都对食品监督抽检的过程和方法有相关要求。

2 统计学理论研究

统计学理论在挖掘数据、发现规律的过程中发挥着至关重要的作用。统计分析方法不仅是一种工具、方法，更是一种思维方式，有助于从杂乱无章的大量数据中找出其内在的逻辑和趋势。应利用统计分析方法，研究如何从数据中挖掘获取所需信息并进行合理推断，通过对数据的收集、整理、分析和解释，为决策提供有利的依据。在大数据时代，统计学的应用更加广泛。统计分析理论的出现和运用对食品质量评估有积极作用，其通过提高评估结果的科学性和真实性[4]，为食品监督抽检的发展创造良好条件。

3 统计学分析的具体应用

3.1 定性统计分析和描述性统计分析

高慧宇等[5]通过调查近30年以来益生菌保健食品发布的审批信息，对相关益生菌种类、营养声称、建议摄取量以及适宜人群等数据进行统计分析，对数据结果进行定性分析和描述性统计分析。明确益生菌等术语的含义，建立益生菌功能清单和证据等级评价体系，从循证角度出发梳理现有产品。

定性统计分析具有较高的灵活性和适应性，能够根据特定研究问题制订研究方案，但定性分析的结果往往容易受到研究者个人偏见和主观判断的影响，难以保持高度的客观性和一致性。此外，由于定性分析更多地依赖于特定情境和个案的研究，定性分析的结论通常难以推广到更广泛的总体。同时，定性分析虽然在处理复杂性和多样性问题方面有优势，但在提供精确数据和量化描述方面则相对较弱。

描述性统计分析也存在一定的优点和局限性。描述性统计分析的优点是它可以对数据进行全面概括，有助于了解数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。其描述性统计分析的缺点是只能对已有数据进行概括，无法解释数据背后的原因和机制，无法推断或预测未来的情况。

3.2 假设检验法

黄丽娜等[6]收集某省2015—2017年糕点食品监督抽检结果相关数据，采用SPSS 16.0软件、卡方检验等进行统计学分析，风险分析采用Logistic回归模型，分析结果发现糕点在生产环节的不合格率与流通环节无显著差异，糕点在流通环节中农贸/批发市场抽检出不合格产品的风险显著高于商场/超市、食杂店及其他业态；而在乡村抽检的不合格率显著高于城市；5月份和9月份抽检出不合格产品的风险显著高于其他月份；主要存在的问题是超范围/限量使用食品添加剂和微生物污染。监管部门应提高对于糕点食品的监管力度，针对性地对不合格率高发区域、高发季节、高风险业态进行加强监管，有靶向性地对不合格食品重点问题加大跟踪抽检力度，从而提高监管效能，有效降低相关食品不合

格率。

袁鑫[7]以农产品质量安全溯源为主题，进行问卷调查，将得出的相关数据分成高低组别，使用t检验进行差异对比后，发现均具有良好的区分性，决定予以保留，再进行下一步分析。郑美惠等[8]应用Excel 2019、SPSS 22.0软件对湖南省2014—2021年食品污染物监测数据进行统计和分析，对计数资料采用率或构成比（%）进行描述，用χ2检验或Fisher确切概率法对不同食品特征（季度、食品类别、采样地点类型以及包装类型）的单核细胞增生李斯特氏菌检出率差异进行比较，用比值比（Odds Ratio，OR）定量描述不同食品单核细胞增生李斯特氏菌污染风险差距，得出2014—2021年湖南省各季度间的单核细胞增生李斯特氏菌检出率差异有统计学意义（χ2=15.635，P=0.001），第二季度的检出率（3.24%）最高，原因可能是不同季度监测的食品类别构成不同、具体采样地点有所差异。以统计为基础，通过不同方法以数据的特征为参照，对样品进行同质分类，可达到食品品质评价中以提高有效监管为出发点的目的。

3.3 回归分析

廖冬冬等[9]通过多因素Logistic回归分析发现，季节、可疑食品类别、来源是影响食源性疾病病原体检出率的主要因素（P＜0.05）。与冬季相比，夏季、秋季的病原体检出风险明显升高，夏季检出风险是冬季的2.088倍，秋季检出风险是冬季的1.819倍。职业分类中散居儿童的病原体检出风险最高，是其他类别人群的2.814倍。可疑食品来源中餐馆饭店/食堂的检出风险最高，是其他类别来源的2.192倍。通过分析食源性疾病的主动监测病例，得出某一段时间节点、某一种特定人群和食源性疾病高检出率之间的相关特征值，为监管部门制定食源性疾病防控政策和措施提供了参考依据，同时有利于进行食源性疾病的防病相关宣传教育，提高人们的食品安全意识。

3.4 聚类分析法和因子分析法

王珊珊等[10]为了研究河南省农产品物流情况，助力农业发展，以河南省的18个省辖市为研究样本，借助SPSS.23软件进行因子分析，以评价各市农产品物流不同的发展水平。利用聚类分析，按照农产品物流发展水平的综合得分将河南省的18个省辖市分为4类，最后有针对性地提出相关建议以推进各地区农产品物流高效发展。运用聚类分析法和因子分析法从变量群中提取共性因子，根据分类结果以及变量，进行回归分析或聚类分析，根据数据结果，可针对性地提出相关意见和建议。

3.5 反向传播神经网络

反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）是1986年由以Rumelhart和McClelland

为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一[11-12]。由于其非线性映射功能好、网络结构柔性好，在解决不确定性问题上具有一定的优越性。贺梦桐等[13]运用在预测云南花卉未来几年的物流需求量时，基于反向传播神经网络预测法的底层逻辑和运行算法，建立反向传播神经网络物流需求预测指标体系。反向传播神经网络的学习过程是正向信号和反向信号反复传播的过程结合，由于反向传播神经网络预测方法本身存在过拟合问题，可能造成预测数据不够准确的问题，建议引入遗传算法提高精度。

3.6 其他可参考的方法

方振威等[14]通过对比基于原始数据和OpenVigil 2.1对美国食品药品监督管理局不良事件报告系统进行数据分析，采用STATA软件对FAERS原始数据进行数据清洗、查询与统计，以目标药品“达格列净”和目标不良事件“急性肾衰竭”为例，可以得到药品与相关不良反应之间的可能性。李晓明等[15]则通过2019—2021年欧盟食品和饲料类快速预警系统，从通报类型、通报国家、产品类型、危害类型以及通报类型与危害类型相关性分析5个分析维度进行归类统计分析，发现2021年欧盟食品和饲料类快速预警系统通报对华食品安全问题中，农药残留、食品添加剂和香精、工业污染以及霉菌毒素是占比较高的4类风险危害。

4 结语

基于数据挖掘和大数据分析技术的原理与方法，可以通过收集、整理、分析大量食品相关数据来揭示隐藏的规律和趋势，为食品质量安全提供科学依据。通过对大量食品质量指标的监测和分析，可以快速发现品质异常的食品，并及时采取措施进行处置和追溯。

借助大数据技术，可以帮助食品安全监管机构将相关的食品信息、企业信息等录入到平台中，监管人员可以在线上完成食品安全信息的共享以及追溯等[16]。监管人员可通过平台进行动态化监管，通过数据筛查，加大对食品生产、销售等环节对于某种异常预警的监管力度。

统计学理论跟食品安全监督抽检的有机结合，从狭义上可以看作以各种数据为基础，通过各种统计学方法，发掘监管特征性指标和监管漏洞，完善监管体系的过程；从广义上来讲，就是监管主体多元化参与，各方单位利用各种新兴数字信息技术，通过互联化及智能化手段，收集、整合、分析处理各种与监管业务相关的数据信息，从而达到合理分配监管资源，对监管全程进行有效协同，让监管主体与监管对象双方享受到便捷高效的服务，实现监管双方的双赢。

参考文献

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作者简介：黄浩（1986—），男，广东河源人，本科，工程师。研究方向：食品安全管理。

通信作者：陈子凡（1981—），男，广东河源人，本科，高级工程师。研究方向：仪器分析和化学分析。E-mail：chenzifan2@21cn.com。