Референтные значения отдельных потребительских характеристик белого сахара

Белый сахар – пищевой продукт в виде кристаллизованной сахарозы различной степени очистки, который извлекают без конверсии [1] из растительного сырья, где он синтезируется природой. Имея более чем трехтысячелетнюю историю потребления человеком [2], сегодня он является основным углеводным подсластителем [3] c ежегодным производством в мире около 170 млн т, входит в продуктовую корзину большинства стран. В мире белый сахар получают из сахарной свеклы и сахарного тростника, при этом на долю тростникового приходится около 80%, свекловичного – от 16 до 22% [4].

Белый сахар имеет чистый сладкий вкус и является эталоном вкуса сладости [5]. В организме человека сахар легко усваивается, выделяя при метаболизме энергию в количестве 4 ккал/г, используемую для жизнедеятельности и работы, поэтому считается энергетически ценным углеводом. Он успокаивающе действует на центральную нервную систему, считается незаменимым для людей умственного и физического труда.

В России производство белого сахара осуществляется на 65 свеклосахарных заводах в 20 регионах с ежегодной выработкой около 6 млн т, что обеспечивает продовольственную независимость страны [6]. На рынке присутствует вырабатываемый по ГОСТ 33222–2015 «Сахар белый. Технические условия» продукт четырех категорий – экстра, ТС1, ТС2, ТС3 в кристаллическом и кусковом виде, в виде сахарной пудры. Потребление белого сахара ежегодно варьирует в диапазоне 5,8–6,0 млн т, которое распределяется по сегментам: население – до 55% общего потребления, предприятия пищевой индустрии и других отраслей экономики – до 40%, общественное питание – до 5%.

При производстве пищевых продуктов белый сахар используется в разной товарной форме и является многофункциональным ингредиентом [1]. В первую очередь, востребована сладость белого сахара [7], а также его способность формировать вкусовой и ароматический профиль продукта [8], структуру [9, 10] за счет взаимодействия с другими ингредиентами рецептуры [11–13]. Ввиду разнообразия ассортимента и структур пищевых масс, для производства конкретных пищевых продуктов востребованы определенные функциональные свойства белого сахара.

В этой связи между предприятиями пищевой индустрии и свеклосахарными заводами должны быть налажены определенные технологические связи для удовлетворения требований промышленных потребителей по заданным характеристикам сахара. При этом отмечается, что одной из проблем развития пищевой промышленности России является недостаточный уровень конкурентоспособности продукции, решение которой связано с активизацией инновационной деятельности предприятий, в т. ч. путем развития форм контроля и оценки качества продукции [14]. Тогда управление качеством при выпуске белого сахара должно предполагать внедрение процессов цифровизации и фиксирование операций, осуществляемых с отклонением от заданных параметров [15]. Знание таких параметров весьма важно, поскольку обеспечение продовольственной безопасности осложняется различием в требованиях национальных стандартов на пищевые продукты и многомерностью информации, поступающей от различных участников рынка оценки качества продукции [16].

Так, для белого кристаллического сахара ГОСТ 33222 предусмотрены требования к содержанию влаги, сахарозы, редуцирующих веществ, золы, цветности в растворе. Промышленные потребители в дополнение к указанным требованиям ориентируются на содержание взвешенных веществ, кальция, мутность раствора, флокуло-образующую способность и др. [17–22].

При этом информация о значимых пределах варьирования показателей качества белого сахара, как нормируемых стандартом, так и предъявляемых промышленными потребителями, практически отсутствует. Складывающаяся ситуация препятствует возможности обоснованного выбора поставщиков сахара предприятиями пищевой промышленности, которые часто ориентируются не на потребительские предпочтения, а логистические, ценовые и пр. Свеклосахарным заводам такая информация может быть необходимой как фактор управления качеством продукции [23], поскольку все характеристики вырабатываемого белого сахара являются результатом воздействия многих технологических и технических факторов: технологических свойств сахарной свеклы, поступающей в пищевую систему; используемых локальных технологий ее переработки и применяемых функциональных технологических вспомогательных средств; парка установленного оборудования; квалификации работников; рисков отклонения параметров процессов от оптимальных и др.

Между тем, во второй половине XX века в медицинской практике для интерпретации результатов лабораторных исследований предложен термин «референтные значения» (референсные значения), который в дальнейшем закрепился для применения; используется также термин «референтный интервал» как 95%-ный центральный диапазон референтных значений, ограниченный верхним и нижним референтными пределами [24]. Выбор статистического метода расчета референтного интервала осуществляют по характеру распределения ряда значений в выборке:

параметрический – при наличии нормально распределенных данных; непараметрический – если распределение значений отличается от нормального или гипотеза относительно распределения данных отсутствует [25].

В настоящее время существуют прямые и косвенные методики определения референтных интервалов (РИ) лабораторных показателей. Для прямого установления РИ статистически достаточной считают выборку из 120 объектов, по результатам исследования которых рассчитывают 95%-ный доверительный интервал. Широкое распространение получили косвенные методики установления РИ, использующие анализ базы данных, собранных лабораторией [26]. Ещё более простой и удобной является предлагаемая авторами [27] методика предварительной «очистки» выборки до нормального распределения с помощью нормированного отклонения с последующим расчётом 95%-ного доверительного интервала (ДИ) по 2,5 и 97,5 процентилям полученной выборки.

Такого рода единичные исследования имеются для отдельных продуктов питания [28–31], для сахара они проводятся впервые. Цель исследований – изучение характера распределения и установление общих референтных значений для отдельных потребительских характеристик белого сахара разных категорий.

Материалы и методы

Объектом исследований служили промышленные образцы белого свекловичного сахара по ГОСТ 33222 четырех категорий: экстра, ТС1, ТС2, ТС3. Предметом исследований являлись характеристики потребительских свойств белого сахара: цветность в растворе, мутность раствора, содержание золы и кальция.

Формирование массива количественных значений указанных показателей осуществлялось на основе данных мониторинга, проводимого испытательной лабораторией Курского ФАНЦ. Выборки представляли собой образцы белого сахара, выработанного в период 2016–2022 гг. 58 российскими свеклосахарными заводами (90% от количества действующих заводов) из 18 регионов страны (95% от количества регионов расположения заводов): для категории экстра – 32, ТС1 – 11, ТС2 – 158, ТС3 – 29. Выборки сахара категорий экстра и ТС1 не содержали образцы специально выработанных для отдельных промышленных потребителей партий заданного состава. Цветность сахара в растворе определяли согласно ГОСТ 12572–2015 «Сахар. Метод определения цветности»; содержание золы кондуктометрической – согласно ГОСТ 12574–2016 «Сахар. Метод определения золы»; содержание кальция – по методике, изложенной в «Руководстве по организации контроля технологического потока производства сахара из сахароносного растительного сырья (сахарной свеклы)» (Курск: ФГБНУ «Курский ФАНЦ», 2022. 186 с.); мутность – по методике ICUMSA GS2/3–18 The Determination of the Turbidity of White Sugar Solutions.

Установление общих референтных значений характеристик потребительских свойств белого сахара проводили с учетом характера распределения на основе методов математической статистики, включающих предварительное исследование функций распределения случайных величин. Сформированные из численных значений потребительских характеристик белого сахара вариационные ряды проверяли с использованием критериев Граббса и Диксона на наличие выбросов (экстремальных значений). После исключения выбросов мониторинговые данные преобразовывали в интервальные вариационные ряды. Гипотезу о нормальном распределении интервальных вариационных рядов потребительских характеристик проверяли с помощью критерия Колмогорова-Смирнова и расчетных значений показателей асимметрии, эксцесса, выборочной средней, моды, медианы и коэффициента вариации [24, 32, 33]. Гипотезу считали принятой при условии, что фактические значения критерия Колмогорова-Смирнова (λ факт ) ниже предельных значений: λ пред = 1,36 при α = 0,05; λ пред = 1,63 при α = 0,01; λ пред = 1,95 при α = 0,001. Расчет доверительных интервалов для средних референтных значений осуществляли в соответствии с классической интервальной оценкой генеральной средней нормально распределенной случайной величины показателей при уровне значимости α = 0,05.

Обработка и представление полученных результатов выполнены с помощью программ МS Excel, XL STAT 2013.

Результаты

Результаты проверки вариационных рядов потребительских характеристик белого сахара четырех категорий на основе критериев Граббса и Диксона показали наличие единичного выброса (экстремального значения) лишь для одной характеристики – содержания кальция в белом сахаре категории ТС1, который, предположительно, обусловлен случайными ошибками при его измерении. После исключения выброса мониторинговые данные преобразованы в интервальные вариационные ряды.

По результатам обработки интервальных вариационных рядов получены диаграммы и графики распределения потребительских характеристик белого сахара по каждой из четырех категорий для их визуального анализа. На рисунке 1 представлены гистограммы, кумуляты и полигоны по двум характеристикам – мутности раствора белого сахара категории экстра и содержанию золы в белом сахаре категории ТС2.

Из рисунка видно, что полигон полученного распределения частот по форме близок к колоколообразной кривой нормального распределения.

(a)

(b)

Рисунок 1. Распределение значений потребительских характеристик белого сахара в вариационных рядах: a – мутности раствора сахара категории экстра; b – содержания золы в сахаре категории ТС2

Figure 1. Distribution of values of consumer characteristics of white sugar in variation series: a – turbidity of a sugar solution in the extra category; b – ash content in sugar of ТС2 category

Степень визуальной согласованности этих же мониторинговых данных с законом нормального распределения показана на рисунке 2. Кривые графиков свидетельствуют о близости абсолютных значений эмпирических и теоретических частот, характеризующих степень проявления нормального закона.

Мутность раствора, ед. ICUMSA Turbidity of the solution, ICUMSA units

(a)

Рисунок 2. Эмпирические и теоретические частоты значений потребительских характеристик белого сахара в вариационных рядах: а – мутности раствора сахара категории экстра; b – содержания золы в сахаре категории ТС2

Figure 2. Empirical and theoretical frequencies of values of consumer characteristics of white sugar in variation series: a – turbidity of a sugar solution in the extra category; b – ash content in sugar of ТС2 category

Содержание золы, % Ash content,% (b)

В целом для всех рассматриваемых потребительских характеристик белого сахара визуальный анализ характера распределения показал возможное соответствие их нормальному.

Результаты проверки нулевой гипотезы о соответствии фактического распределения вариационных рядов потребительских характеристик белого сахара нормальному распределению на основе теста Колмогорова-Смирнова приведены в таблице 1. В графе таблицы результат проверки нулевой гипотезы обозначен знаком «+», если эмпирическое распределение не противоречит нормальному закону (положительный результат); знаком «–» – если распределение противоречит нормальному закону (отрицательный результат).

Таблица 1.

Результаты теста Колмогорова–Смирнова и параметрические статистические показатели распределения вариационных рядов потребительских характеристик белого сахара

Table 1.

Results of the Kolmogorov–Smirnov test and parametric statistical indicators of the distribution of variation series of consumer characteristics of white sugar

Потребительская характеристика Consumer characteristics	λ факт	Результат проверки гипотезы Hypothesis testing result	Параметрические статистические показатели Parametric statistical indicators
			среднее mean	медиана median	мода mode	коэффициент вариации, % coefficient of variation, %	коэффициент эксцесса (Е k ) coefficient of kurtosis (Е k )	коэффициент асимметрии (А s ) coefficient of skewness (А s )
белый сахар категории экстра | white sugar of extra category
Цветность в растворе, ед. ICUMSA Colourity in the solution, ICUMSA units	1,11	+	40,9	40,5	40,0	8,6	-0,23	0,06
Мутность раствора, ед. ICUMSA Turbidity of the solution, ICUMSA units	0,88	+	9,17	10,0	8,0	38,5	0,60	-0,38
Содержание золы, % Ash content, %	0,19	+	0,01	0,01	0,01	22,2	0,63	-0,23
Содержание кальция, мг/кг Calcium content, mg/kg	1,87	+	15,1	11,0	10,0	45,9	0,35	1,24
белый сахар категории ТС1 | white sugar of ТС1 category
Цветность в растворе, ед. ICUMSA Colourity in the solution, ICUMSA units	0,84	+	56,91	57,00	57,00	5,1	2,40	-1,25
Мутность раствора, ед. ICUMSA Turbidity of the solution, ICUMSA units	-0,30	+	12,91	12,00	8,00	46,3	-0,02	-0,46
Содержание золы, % Ash content, %	-0,30	+	0,014	0,012	0,010	40,5	0,48	1,21
Содержание кальция, мг/кг Calcium content, mg/kg	0,18	+	30,91	30,00	30,00	38,0	3,27	1,62
белый сахар категории ТС2 | white sugar of ТС2 category
Цветность в растворе, ед. ICUMSA Colourity in the solution, ICUMSA units	1,78	+	88,13	90,5	104,0	31,6	-1,22	-0,48
Мутность раствора, ед. ICUMSA Turbidity of the solution, ICUMSA units	1,52	+	29,43	26,50	20,0	16,1	-0,34	0,66
Содержание золы, % Ash content, %	0,84	+	0,020	0,020	0,020	46,2	-0,09	0,62
Содержание кальция, мг/кг Calcium content, mg/kg	2,94	-	43,35	40,00	20,0	44,4	-0,82	0,51
белый сахар категории ТС3 | white sugar of ТС3 category
Цветность в растворе, ед. ICUMSA Colourity in the solution, ICUMSA units	0,63	+	140,0	138,0	140,0	16,9	0,78	1,03
Мутность раствора, ед. ICUMSA Turbidity of the solution, ICUMSA units	1,05	+	51,2	40,0	38,0	44,0	-0,95	0,73
Содержание золы, % Ash content, %	1,20	+	0,035	0,036	0,040	25,1	-0,03	-0,44
Содержание кальция, мг/кг Calcium content, mg/kg	0,88	+	89,5	90,0	90,0	31,0	1,35	0,97

Данные таблицы 1 показывают, что фактический критерий Колмогорова-Смирнова находился в диапазоне λ факт = 0,18 – 1,20, т. е. ниже предельного значения λ пред = 1,36 при уровне значимости α = 0,05, в 12 случаях: для 3 потребительских характеристик сахара категории экстра, 4 – категории ТС1, 1 – категории ТС2, 4 – категории ТС3. Для одной характеристики – мутности раствора сахара категории ТС2 λ факт = 1,52 был ниже λ пред = 1,63 при уровне значимости α = 0,01; для двух характеристик – содержания кальция в сахаре категории экстра и цветности раствора сахара категории ТС2 λ факт (соответственно, 1,87 и 1,78) был ниже λ пред = 1,95 при уровне значимости α = 0,001. Лишь для содержания кальция в сахаре категории ТС2 предельное значение λ пред = 1,95 оказалось ниже λ факт = 2,94. В результате для потребительских характеристик белого сахара всех четырех категорий, за исключением содержания кальция в сахаре категории ТС2, фактический критерий Колмогорова-Смирнова не превышал предельных значений, что подтверждает нулевую гипотезу о соответствии их нормальному распределению.

Косвенные параметрические статистические показатели, представленные в таблице 1, дополнительно демонстрируют заметную степень сходимости фактических и теоретических частот нормального распределения. Об этом свидетельствуют выявленные близкие значения средней арифметической, медианы и моды по 9 позициям: 3 характеристикам белого сахара категории экстра, 2 – категории ТС1, 1 – категории ТС2,

3 – категории ТС3. Коэффициент вариации характеристик белого сахара не превышал предельного уровня 35% по 8 позициям: 2 характеристикам белого сахара категории экстра, 1 – категории ТС1, 2 – категории ТС2, 3 – категории ТС3, что указывает на более выраженное проявление нормального характера распределения этих характеристик. Полученная положительная величина коэффициента эксцесса говорит об островершинном распределении в половине вариационных рядов рассматриваемых характеристик, для другой половины, имеющей отрицательные значения этого коэффициента, характерно плосковершинное распределение. Отрицательная величина коэффициента асимметрии для 6 позиций характеристик белого сахара указывает на наличие для них незначительной левосторонней асимметрии, положительная величина для остальных характеристик свидетельствует о правосторонней асимметрии.

Таким образом, анализ характера распределения потребительских характеристик белого сахара четырех категорий выявил их соответствие нормальному закону, за исключением содержания кальция в сахаре категории ТС2. Поэтому референтные значения для этой характеристики не определяли.

В таблице 2 представлены рассчитанные референтные интервалы рассматриваемых потребительских свойств белого сахара; в числителе приведены диапазоны нижнего и верхнего пределов, в знаменателе – среднее референтное значение и доверительный интервал.

Таблица 2.

Референтные интервалы потребительских характеристик белого сахара

Table 2.