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微生物检验中菌落总数的不确定度评定

理化检验 菌落总数 菌落总数不确定度评定合并样本标准差对数变换GB 4789.2-2016微生物检验
本文依据GB 4789.2-2016标准,介绍了菌落总数测定中不确定度的评定方法。通过取对数后计算合并样本标准差,解决了数据离散性大导致的不确定度过大问题,并给出了具体实例和取值区间。

📋 核心要点

📖 详细内容

依据 GB 4789.2-2016《食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定》中要求以无菌操作取检样25g(mL)剪碎放于含有225mL灭菌生理盐水或磷酸盐缓冲液中,经振摇或研磨做成1︰10的均匀稀释样液,按照标准要求制备10倍系列稀释样品匀液。根据污染情况的估计,选择2~3个稀释度,每个稀释度作2个平皿,每个平皿注入培养基约15~20mL,并转动培养皿使混合均匀,待琼脂凝固后,翻转平板,置36℃±1℃温箱内培养48h±2h。计数后以同稀释度的各平板平均菌落总数报告。

设菌落总数为A,检测结果为X,则A=X CFU/g(mL)。

3 .计算不确定度

3.1 在微生物检验中,样品中细菌分布的均匀性和重复测量带来的不确定度是影响检验结果准确度的主要原因,而B类不确定度分量对合成不确定度影响较少。按 GB 4789.2-2016《食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定》中方法,同一样品每个稀释度作两个平衡样,因此可以采用合并样本标准差求检测结果的不确定度 见表1。

3.2 从检验结果可知,如直接用贝塞尔公式计算合并样本标准差,由于数据的散发性较大,计算出的合并样本标准差很大,当样本均值较小时其不确定度则会过大,此时可以对上述数据取对数后,计算出样本检验结果对数值的均值和残差,将中间计算结果 见表2。根据贝赛尔公式,可计算出检测结果对数值的合并样本标准差:

取置信水平P=95%,自由度ν=19,查t分布表得:

分布于X±0.043之间。当检测结果以平衡样结果平均值表示时,相对于对数值的取值再取反对数得其取值区间。这个取值区间适合于任何一次检测。

3.3 例1、3#样品,对数值的平均值为2.708,取值区间为2.665~2.751,取反对数得平衡样平均值的取值区间为462~564 CFU/g(mL),菌落总数的取值区间为460~560CFU/g(mL)。

例2、12#样品,对数值的平均值为3.203,取值区间为3.160~3.246,取反对数得平衡样平均值的取值区间为1445~1762u/g(mL),菌落总数的取值区间为1400~1800CFU/g(mL)。

例3:18#样品,对数值的平均值为4.0115,取值区间为3.9685~4.0545,取反对数得平衡样平均值的取值区间为9300~11337 u/g(mL),菌落总数的取值区间为9300~11000CFU/g(mL)。

4 .小结

从以上计算结果可知,由于检验结果的散发性较大,如直接用贝赛尔公式计算合并样本标准差所得到的不确定度不适合每一个样本。当检验结果取对数后,用合并样本标准差求检验结果的不确定度则使用方便,并且适合于每一个样本。随着检验结果的不断增加,可随时加入到合并样本中,重新计算合并样本标准差,更新其不确定度的取值范围。

❓ 常见问题

Q: 菌落总数测定中如何评定不确定度?
A: 依据GB 4789.2-2016,采用合并样本标准差法。由于数据离散性大,直接计算会导致不确定度过大,因此先对检测结果取对数,再计算对数值的合并样本标准差。在置信水平P=95%时,取值区间为对数值均值±0.043,取反对数后得到菌落总数的取值区间。
Q: 为什么菌落总数不确定度评定中要对数据取对数?
A: 因为菌落总数检测结果离散性较大,直接使用贝塞尔公式计算合并样本标准差会导致不确定度过大,尤其当样本均值较小时。取对数后,数据分布更接近正态,计算出的合并样本标准差更稳定,且适用于每个样本。

📊 抽检实况

基于全国食品安全监督抽检数据(2023-01-13 至 2026-07-04),共检出 672 条不合格通报。

不合格检测项 TOP 5
菌落总数 ×672
典型案例
兰州牛肉面 — 菌落总数:(标准 n=5,c=2,m=104CFU/g,M=105CFU/g,不合格) 2026-07-04
道地肠(原味) — 菌落总数:(标准 n=5,c=2,m=104CFU/g,M=105CFU/g,不合格) 2026-07-04
即食海蜇 — 菌落总数:1.4×10⁵;<10;<10;1.3×10⁵;1.4×10⁵CFU/g(标准 n=5,c=2,m=5×10⁴,M=10⁵CFU/g,不合格)(陕西省) 2026-07-01
省份分布:重庆市(104条)、珠海市(94条)、福建省(84条)、甘肃省(64条)、河南省(54条)
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数据来源:全国食品安全监督抽检公告 · 自动关联

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