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Zum Stichprobenfehler im Human-Biomonitoring

About the sampling error in human biomonitoring

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Zusammenfassung

Ziel und Absicht

Human-Biomonitoring ermittelt die Konzentration von Xenobiotika in Populationen mittels Stichproben, wobei notwendigerweise Stichprobenfehler auftreten. Deren Höhe sollte bestimmt werden.

Methoden

Für eine fiktive Population von 200.000 Personen wurden mehrere, unterschiedlich breite Konzentrationsverteinlungen simuliert. Davon wurden verschieden große Stichproben gezogen und der Stichprobenfehler bestimmt. Dieser ist definiert als die prozentuale Differenz der geometrischen Mittelwerte von Stichprobe und Population.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Der Stichprobenfehler ist von der Stichprobengröße und der Breite der Konzentrationsverteilung abhängig; seine Schätzung ist für beliebige Xenobiotika möglich, sofern diese logarithmisch normal verteilt sind und cer Stichprobenumfang zwischen 10 und 50.000 liegt. Für die Schätzung wurde eine Formel abgeleitet.

Ausblick

Der Stichprobenfehler sollte, gemeinsam mit dem Fehler der Messung, bei der Darstellung und Interpretation von Ergebnissen berücksichtigt werden.

Abstract

Goal and Scope

Human biomonitoring determines the concentration of xenobiotics in populations by means of smaller samples, thus necessarily arising sampling errors. These are determined.

Methods

For a fictitious population of 200,000 persons, differently broad xenobiotic concentration distributions were simulated. Samples of varying size were randomly drawn and the sampling error, defined as the proportional difference between the geometric means of sample and population, was determined.

Results and Conclusions

The sampling error depends on the sample size and the width of the concentration distribution; its estimation is possible for any xenobiotic, given it has lognormal distribution, and the sample size is between 10 and 50,000. For its estimation an equation was derived.

Outlook

When presenting and interpreting results of human biomonitoring, the sampling error must be considered, together with the uncertainty of the measurement.

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Correspondence to Dieter Helm.

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Online First: 15. Dezember 2003

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Schlagwörter

  • Geometrisches Mittel
  • Human-Biomonitoring
  • logarithmische Normalverteilung
  • Monte-Carlo-Simulation
  • Stichprobenfehler
  • Stichprobentheorie
  • Umweltprobenbank
  • Umwelt-Survey

Keywords

  • Environmental specimen bank
  • geometric mean
  • German environmental survey
  • human biomonitoring
  • lognormal distribution
  • Monte Carlo simulation
  • sampling error
  • sampling theory