抽样检验基础知识共25页
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抽样检验的基础知识第1节抽样检验的目的从居家过生活到国家重大经济决策都离不开抽样检验。
比如说,你到水果摊买桔子,你可能会问:“酸不酸呀”?摊主说“你尝一尝,先尝后买”,因此你从一大堆桔子中抽取一个尝一尝,你尝的目的是什么呢?你尝的目的是要通过这一个桔子的质量情形来推断这一大堆桔子的质量情形。
明显抽样检验的目的是:通过样本推断总体。
样本是样品的集合,一个样本可由一个样品组成,也可由多个样品组成。
欲达到通过样本推断总体如此的目的,要通过三个步骤:A.抽样, B.检验, C.推断。
其中抽样那个步骤含有两个内容a.如何抽,b.抽多少。
其中检验那个步骤与抽样检验的理论没有关系,不同的产品、不同的质量特性使用不同的检测设备,有不同的检验方法。
C.推断,即用对样本的检测结果来对总体进行推断。
抽多少与如何样推断就构成了抽样方案。
第2节抽样方案抽样方案分为计数型抽样方案和计量型抽样方案两大类,第一讨论计数型抽样方案。
2.1 计数型抽样方案计数型抽样方案有两种形式:(1)(n;c);(2)(n;A,cR)e从批中抽取n件产品构成样本,逐个检验各个样品,发觉其中有d件不合格品;若d≤c(d≤A)则接收该批,若d>c(d≥e R)c则拒收该批。
其框图见图1-1:图1-1抽样方案的使用方法是专门简单的。
可抽样方案是如何确定的呢?那个地点必须指出:抽样方案不是人为规定的,抽样方案是依照对总体的质量要求,用数理统计理论设计出来的。
2.2 计量型抽样方案计量型抽样方案的形式是:(n;k);它用样本均值和样本标准差对批作出推断,与计数型抽样方案相比,在相同的判定精度下,计量型抽样方案比计数型抽样方案所需的样本量更小。
其使用方法在后面的章节中做详细介绍。
第3节抽样检验的统计理论(基础)当讨论抽样方案时,我们应注意以下差不多理论问题:3.1 当存在随机误差时,样本质量指标不一定等于总体质量指标。
(1) 样本不合格品率不一定等于总体不合格品率。
抽样检验基本知识什么是抽样检验?抽样检验是统计学中常用的一种方法,用于判断一个样本是否具有统计学上的显著性。
通过对样本进行抽取,并利用统计推断的方法,我们可以推断样本是否代表了整体总体的特征。
抽样检验广泛应用于各个领域,例如医学、社会科学、市场调研等。
抽样检验的基本原理在进行抽样检验之前,我们首先需要明确研究的问题和假设。
通常情况下,我们将问题分为原假设和备择假设两种情况。
原假设(H0)是指我们认为样本与总体没有显著差异;备择假设(H1)是指我们认为样本与总体有显著差异。
在进行抽样检验时,我们需要选择适当的检验方法。
常见的检验方法有Z检验、T检验、卡方检验等。
不同的检验方法适用于不同的情况,我们需要根据具体问题选择合适的检验方法。
抽样检验的基本原理是基于统计学的假设检验理论。
我们通过计算样本统计量,并利用统计学方法计算出样本与总体的差异的显著性。
这个显著性可以通过计算出的P值来表示,P值越小,说明样本与总体的差异越显著。
抽样检验的步骤抽样检验的具体步骤如下:1.确定问题和假设:明确问题,并根据问题制定原假设和备择假设。
2.选择适当的检验方法:根据样本数据的特点和问题的要求,选择适合的检验方法。
3.收集样本数据:根据问题的要求,采取合适的抽样方法,收集样本数据。
4.计算样本统计量:根据选择的检验方法,计算出样本的统计量。
5.计算P值:利用统计学方法计算出P值,衡量样本与总体的差异的显著性。
6.判断显著性:根据计算得到的P值,判断样本与总体的差异是否显著。
7.得出结论:根据判断结果,得出关于原假设和备择假设的结论。
抽样检验的应用抽样检验广泛应用于各个领域。
以下是一些常见的应用场景:医学研究在医学研究中,抽样检验被广泛用于评估新的药物治疗方法的有效性。
研究人员通过对患者的随机抽样,将患者分为不同的治疗组和对照组,然后利用抽样检验方法来比较两组之间的差异。
市场调研在市场调研中,抽样检验被用于评估新产品的市场潜力。
抽样检验常识抽样检验常识一、基本概念1.质量——能够满足客户要求的各种特性,包括功能/寿命/可靠性/安全性/经济/外观等。
2.检验——将产品的各种特性与规定的要求进行对比,检测是否符合要求的一种活动。
3.合格品——符合规定要求的货品。
4.不合格品——不符合规定要求的货品。
1.全检——全数检验,对每批产品中的每一样本一个不漏地检验其各种特性,合格品放行,不合格品选出。
2.抽检——抽样检验,从每批产品中抽出预定数量的样本,检验其各种特性,根据发现的不合格数量的多少,判断批量的否合格。
二、抽样检验1.根据检验的次数分为单次抽样检验,二次抽样检验,多次抽样检验。
2.根据检验的严格性分为正常检验,加严检验,减量检验。
3.检验水平一般检验水平:特殊检验水平:4.AQL值可接受的质量水平,是一个数值,代表生产过程中平均满意程度,也即是可接受的最大不合格率。
此值应是供需双方共同接受的。
5.AC/REAC:可接收数量RE:不接收数量6.N——批量数所要交付的同一批产品的总数。
n——抽样数从批量产品中抽出的进行检验的产品数。
三、缺陷分类总则根据缺陷的严重程度,分为极严重(Critical),严重(Major),轻微(Minor)。
1.极严重危及消费者安全之缺陷为极严重,即可能会有危害性及不安全因素。
2.严重所有的削弱产品性能或损害货品正常外观的缺陷都被视为严重,所有的功能缺陷都被视为严重。
3.轻微不会降低产品设定之使用性能或关系到预期之产品外观,为轻微。
四、抽样检验表MIL-STD-105E此表是基于数理统计原理的随机抽样方案,根据所要交付的产品数目大小,此表可提供一个抽样数,根据抽样中发现的不合格品数目大小,此表可提供一个批量是否接收或拒收的判断标准,对于供需双方来说,这是一个较公正的判断产品质量好坏的方案。
使用常识:1.规定产品质量标准各部门的《缺陷分类》中明确规定了什么是极严重缺陷,严重缺陷,轻微缺陷等,检查员在验货中发现的问题,大工或主管可据此判定缺陷的性质。
抽样检的基础必学知识点
抽样检的基础知识点包括以下内容:
1. 抽样方法:在进行抽样检时,需要选择适当的抽样方法,常见的抽
样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。
2. 抽样误差:抽样误差是指抽样所引入的估计误差,其大小通常取决
于样本容量的大小和抽样方法的选择。
抽样误差越小,样本代表性越好,估计结果越可靠。
3. 样本容量:样本容量是指进行抽样检的样本数量,通常样本容量越大,估计结果越可靠。
样本容量的确定需要考虑抽样误差允许范围、
资源和时间等因素。
4. 抽样分布:抽样分布是指某一统计量在大量独立抽样情况下的分布。
常见的抽样分布有正态分布、t分布、卡方分布等。
根据不同的情况选择适当的抽样分布进行参数估计和假设检验。
5. 抽样误差的控制:为了减小抽样误差,可以采取增加样本容量、改
进抽样方法、增加抽样次数等方法进行控制。
合理选择抽样方法和样
本容量可以有效控制抽样误差。
以上是抽样检的基础必学知识点,通过学习这些知识点可以帮助我们
正确进行抽样检,得到可靠的估计结果。