摘要 IAQ（Indoor air Quality）的研究中，研究方法主要有两种：使用仪器对客观物理量进行测量然后根据客观测量结果对IAQ进行评价；使用人做为受试对象对环境进行主观投票然后根据主观投票的结果对IAQ进行评价。本文将对这两种研究方法的区别与联系进行分析和阐述。在此基础上，对主观投票实验中的一些重要问题进行讨论，这些问题包括：实验人数的确定；对受试者的要求与训练；在问卷中使用连续坐标还是分离坐标；如何测量生产率以及在生产率实验中使用随机实验设计还是重复实验设计。在讨论的基础上，给出关于主观投票实验方法的一些建议。
关键词 IAQ评价，实验方法，主观投票，客观评价，受试者
随着生产和生活水平的不断提高，空调系统以及各种装饰材料在建筑物中大量使用。在满足了人们热舒适要求和装璜效果的同时，它们也给定内环境带来污染，对人们的健康造成损害。因此，对室内空气品质（IAQ）的研究得到了越来越多的重视。
在IAQ的研究中，目前的研究方法主要有两种：使用仪器对客观物理一进行测量然后根据客观测量结果对IAQ进行评价；使用人做为受试对象对环境进行主观投标然后根据主观投票的结果对IAQ进行评价。
如果能找到一些可以反应IAQ的客观指标，那么根据对这些客观指标的测量结果对IAQ进行评价无疑是最准确的。但是目前对IAQ的认识还很不充分，很难确认使用哪些客观指标才能准确反应IAQ。从化学上看，室内空气同氧气、氮气等无机物以及多种有机物组成。由于有机物组成的复杂性（有近20亿种不同有机物）以及其极低的浓度，不可能完全测定室内空气的组成，所以目前仪器能测出的空气万分并不能完全反应IAQ，那些仪器无法测定的成分可能对IAQ有很大的影响。由Fanger教授领导的国际研究中心（International Centre for Indoor Environment & Energy ,下文简称ICIE）曾经利用B&K的气体分析仪测量室内空气的一些典型的有机物的浓度，但用这些有机物的浓度预测出的IAQ与人的感觉相差甚远。ICIE还根据室内空气中23种典型有机物的浓度试制过VOC（挥发性有机化合物）发和器，最后合成的空气也与真实空气有很大不同。因此，以目前对高原暖风机的了解以及测量仪器的水平，很难使用一些客观物理量为评价IAQ。在这种情况下，目前；研究中主要使用人做为受试对象对环境进行主观投标然后根据主观投票的结果对IAQ进行评价。
以人为受试对象的主观投票是随机挑选一定数量的受试者，利用设计的问卷对IAQ进行主观评价，通过统计的方法对问卷答案处理后就可以反应IAQ的好坏。由于是人的主观评价，结果往往有不定期的不确定性。但只要合理选择受试者的数量和设计问卷，主观投票是可以用来评价IAQ的。正在修订的欧洲最新通风标准中，使用olf和decipol来评价人感受到的空气品质（Perceived Air quality，简称PAQ）。定义1 olf是相当于一人标准人的污染水平，1 decipol=1 olf/10 10L/S新鲜空气。使用时，先根据室内材料和人员折算出olf数，再根据通风量算出decipol数，最后利用拟合曲线计算平均不满意度。这种方法要求先测定室内材料的olf数，这个olf数就是利用对各种材料的主观投票对比得出的。不难看出，主观投票的办法也是科学的，并得到了肯定，成为制订相关标准的依据。下面将对主观投票中的一些重要问题进行讨论，并给出建议。
在主观投票中，确定受试者的数量是最先要考虑的。选取的受试者太少，在统计上数据不能显著反应被评价的IAQ，选取的受试者太多，实验所花费的时间、经费都是无法忍受的。因此，合理选择受试者的数量是非常重要的，需要根据实验的特点进行统计分析来确定。IAQ实验一般可以分为两大类。一类是在一定信度下，研究人对一种状况的平均评价。另外一类是在一定信度下，研究某种某几中因素对IAQ的影响。对第一类实验，一般可以利用t分布或者正态分布的置信敬意和实验结果要求的精度来确定[1]。当使用正态分布，均值为MEAN、置信度为a、方差为STD、受试者人数为n时，对1-a置信区间为
例如对可接受度（数据范围从-1到+1）的研究，如果要求精度为0.2，信度95%，考虑数据特点，方差不大于1，若取最大值1，可计算出人数为100人。如果已有较多的前期实验数据，对方差点较好估计时，人数还可以减少。对第二类实验要复杂得多，一般要借助统计软件进行分析，根据方差、显著性水平、和实验平均投票值间的差异来确定受试者的人数。对一最简单的F检验。当方差为0.5、显著性水平为0.1、差异为0.2时，要40个受试者才能满足统计上显著的要求。ICIE一般取30人，不过在统计上看，并没有太多的道理，最好的办法还是要根据实验的要求做统计分析来确定。
由于实验中要回答问卷，而且往往可能有生产率的测试，对受试者进行一定的选择和训练是必要邸６杂谑俏闹械牡谝焕嗍笛椋根据统计随机挑选样本的要求，对受试者一般只要求没有影响实验结果的生理疾病，能理解问卷就可以。对于第二类实验，虽然也应该随机挑选，但考虑到年轻女性对IAQ的感觉较其他人群敏锐，一般偏向选择年轻女性，助于获得不同水平的实验数据间的更大差异。根据ICIE的经验，在这灰实验中，全部使用年轻女性的实验结果得到的结论同样适用于其他人[2]群。实验前对受试者进行一定的训练是非常必要的，除了让受试者熟悉问卷外，最重要的是让受试者了解每个问题准确的含义和整个实验的目的。因为受试者不可能有IAQ方面的专业知识，对问题的理解往往不能和要求一一致，这不要求对问题做准确的解释和定义。另外，还应该让受试者了解实验的研究目的，这对受试都理解问卷有至关重要的作用。一些失败实验的原因往往就在于研究人员没有让受试者充分了解实验的目的，造成受试者对问卷的理解与实验的要求有了差异。其实只要不和受试者说明具体的实验条件下就可以满足盲试的条件，过多的隐藏只会给实验带来损害。
在问卷的设计中，除了选择性和文字表述性问题外，还会使用到标尺。标尺是通过受度者在标尺上做的标记的位置来反应被测量，适于难以用数值和文字表述的问题，例如对空气品质的可接受度、气味强度等。标尺有连续标尺和分离标尺两种，图1是两种标尺的典型例子：
图1 连续标尺和分段标尺
连续标尺适合连续变化、中间没有断点的变量，例如所味强度，在没有异味到极强异味之间是连续变化的，每个位置都有明确的意义。对于中间有断点或者有一段区域没有明确意义的变量则应该使用分离标尺。分离标尺是由连续标尺发展而来的。ICIE以前实验表明，对于可接受度一类的问题，如果采用连续标尺，在刚刚可接受和刚刚不可接受间的区域对受试者来说是不可理解的，而且从问题本身来看，这段区域也没有意义的，所以标尺在此处是分离的。在使用标尺时，只有根据问题的物理意义合理选择标尺类型才能得到准确的答案。
对于IAQ的研究来说，IAQ对生产率的影响是非常重要的，这直接决定了IAQ研究的经济价值。但研究IAQ对生产率的影响又是非常困难的，因为社会性的行业很多，不可能用某项职业的真实特殊技能来反应全社会性的生产率，例如不可能用车工车零件的效率来反应一个生产学习的效率。一般都用若干项简单工作来测量生产率，这些工作反应了生产中所需要的一定素质，通过研究IAQ对些工作的影响来推测IAQ对社会整体生产率的影响。一般使用的方法有创造性思维、查找文章中的语言错误、简单计算和打字等。其中创造性思维需利用专门的问题和专业教育人员来评判，经过多年的发展，发达国家都建立了一套比较有效的问题来评判创造性思维，研究人员可直接使用。由于影响生产率的因素很多，受试者实验外的活动也能影响生产率的实验结果，在安排实验的时候必须特别注意，一般安排每个受试者在每周固定的时间段进行实验以尽可能减少其他因素的影响。
在生产率实验中，还要确定是采用随机实验还是重复实验设计。以打字为例，ICIE使用随机实验设计，每次受试者录入的文章都是随机选的。采用这种做法得到实验结果会受到文章的难易程度和受试者的知识背景的影响。虽然使用的文章都是经过挑选以保证相近的难易程度，但不可能完全一致的[3]。再者受试者的知识背景也会对经过有影响，对内容熟悉的文章，打字速度要高于不熟悉的文章，这种其他因素引起的差异很可能会掩盖IAQ引起的差异，这对研究IAQ对生产率的影响是很不利的。一个比较好的办法是使用重复实验设计，每次受试者录入的都是同篇文章，但这篇文章是由一些无意义的随机排列的字符组成，受试者不可能记住字符的排列顺序，重复录入对结果也不会有影响。这种做法可以消除文章的难易程度和受度者的知识背景的影响，利用突出IAQ对生产率的影响。因此，在生产率实验中最好有用类似的没有记忆效果的重复实验设计。
综上所述，目前的IAQ研究中，还是以主观投票来评价IAQ为主，在设计主观投票实验时，要充分利用统计的知识来合理选择受试者的数量。在设计问卷时，应该根据总是的特点选择适合的型式，并使受试者能充分、准确的理解问题，并能积极参与实验。在设计生产率实验时，要注意消除其他因素的影响，突出IAQ的作用。
参考文献
1．周概容。概率论与数理统计，北京：高等教育出版社，1994。
2．L fang, Field study on the impact of temperature, humidity and ventilation on perceived air quality. In: Proc. of Indoor Air'99.
3. P Wargocki, Perceived air quality, SBS-symptoms and productivity in an office with tow pollution loads. The 8th International Conference on Indoor Air Quality and Climate in Edinburgh.