Dalam postingan Statistik data hasil pemantauan pajanan lingkungan kerja (professional-hse.blogspot.com) sudah disampaikan statistik yang harus dihitung saat menganalisis data hasil pengukuran pajanan di lingkungan kerja. Di bawah ini adalah contoh interpretasi hasil pengukuran pajanan benzene dengan passive sampler pada 12 pekerja dengan level of detection 0,033 ppm. Kita lihat bahwa statistik rerata aritmatika dan rerata aritmatika dengan pendekatan maximum likelihood estimation (MLE) tidak berbeda jauh, akan tetapi jika diperhatikan rentang nilai minimum - maksimum (0,034 - 0,507 ppm) lebih besar dibandingkan rentang nilai batas bawas - atas (0,124 - 0,395). Rerata geometris, yang tidak terpengaruh oleh pencilan, lebih kecil dibandingkan kedua rerata aritmatika. Variabilitas pajanan dapat dinilai dengan statistik simpang baku geometris. Pada contoh di atas terlihat bahwa nilai simpang baku geometris di atas 1,5 tetapi lebih kecil dari 2,5 dengan demikian vari...
S ecara konvensional, konsentrasi biomarker urin (misalnya: S-PMA, HA, dan MHA) dikoreksi terhadap tingkat hidrasi untuk menghasilkan konsentrasi biomarker terkoreksi. Rumus yang digunakan adalah: Untuk dapat menggunakan rumus tersebut maka terdapat syarat yang harus dipenuhi, yaitu konsentrasi kreatinin urin antara 0,3 – 3 g/l . Pada rumus di atas, konsentrasi kreatinin urin sebagai penyebut, dengan demikian jika penyebut semakin kecil maka hasil bagi semakin besar dan sebaliknya jika penyebut semakin besar maka hasil bagi semakin kecil. Dengan perkataan lain, jika konsentrasi kreatinin urin lebih kecil dari 0,3 g/l maka konsentrasi biomarker terkoreksi akan lebih besar dari seharusnya dan sebaliknya jika konsentrasi kreatinin urin lebih besar dari 3 g/l maka konsentrasi biomarker terkoreksi akan lebih kecil dari seharusnya. Hal ini berpotensi menimbulkan kesalahan dalam interpretasi data hasil pengukuran biomarker tersebut. Perlu juga diketahui bahwa rumus tersebut mengasumsikan...