начин, като се дава информация за важни параметри, като разпореждане с нивата преди засяване, дата на засяване, тип почва, използване на хербициди, климатични и други условия на култивиране/околната среда по време на растежа и в момента на прибиране на реколтата, както и условията по време на съхранение на прибрания материал.
 По-подробни насоки за прилагане на изискванията на настоящия раздел са на разположение в становището на ЕОБХ „Статистически съображения за оценката на безопасността на ГМО“ (3).
 1.3.2.2. Статистически анализ
 Анализът на данните се представя в ясен формат, като се използват стандартни научни единици. Необработените данни и програмният код, използвани за статистическия анализ, се предоставят във формат, даващ възможност за редактиране.
 Може да е необходимо преобразуване на данните, за да се гарантира тяхното съответствие и да се осигури подходяща скала, по която статистическите резултати се натрупват. Очаква се едно логаритмично преобразуване да бъде подходящо за много от ответните променливи на крайна точка. В такива случаи всяка разлика между генетично модифицирания материал и всеки друг материал за изследване се тълкува като съотношение по естествената скала. Когато обаче логаритмичното преобразуване не дава подходящи резултати, се използва естествената скала или друга скала.
 Общите вариации на всяка крайна точка, наблюдавани при полевите опити, се оценяват и подразделят посредством подходящи статистически модели, за да бъдат получени два набора от доверителни граници и да се определят долна и горна граница на сходство на база на наблюдаваните вариации сред референтните сортове. Единият набор от доверителни граници се използва за изследване за различие; другият набор от доверителни граници и границите на сходство се използват за изследване за сходство.
 За изчисляване на доверителните граници и за двете изследвания (т.е. изследванията за разлика и за сходство) се използва линеен смесен статистически модел; за изчисляване на границите на сходство, използвани при изследването за сходство, се използва малко по-различен модел.
 С I се обозначава индикаторна променлива (която не е съсредоточена в смесения модел), така че I = 1 за парцел, съдържащ референтните сортове без генетични модификации, а в противен случай I = 0. Тогава случайните фактори за модел 1 са (но да не са ограничени до) тези, представляващи вариацията: i) между материалите за изследване (набор, съдържащ генетично модифицираното растение, конвенционалното му съответствие, всеки от сортовете без генетични модификации и евентуални допълнителни обекти за сравняване); ii) във взаимодействието между материалите за изследване и I; iii) между различни места; и iv) между блокове в рамките на едни и същи места. Модел 2 следва да е идентичен с модел 1, с изключение на това, че случайният фактор, представляващ взаимодействието между материалите за изследване и I, се пропуска.
 Непроменливият фактор за двата модела има толкова нива, колкото са материалите за изследване, и представя контрастите между средните стойности на материалите за изследване. Материалите за изследване са, както е определено по-горе: генетично модифицираното растение; конвенционалното му съответствие; наборът от референтни сортове без генетични модификации; всички други материали за изследване. Наборът от референтни сортове без генетични модификации се разглежда като едно ниво на непроменливия фактор. При изследването за различие компонентът на непроменливия фактор, който представлява интерес, е единственият контраст между степените