下载文档原格式
抽样检验的基本概念与实务1. 引言抽样检验是统计学中的一种常用方法，用于从一个总体中提取样本，并基于样本数据进行统计推断和假设检验。
通过抽样检验，我们可以判断总体参数的真实情况，并作出相应的决策。
本文将介绍抽样检验的基本概念和实务操作。
2. 抽样检验的基本概念2.1 总体和样本在进行抽样检验之前，我们首先需要了解总体和样本的概念。
总体是我们想要研究的对象的全体，而样本是从总体中随机选择的一部分观察值。
通过从总体中提取样本，我们可以通过对样本数据的研究来推断总体的特征。
2.2 假设检验假设检验是抽样检验的核心思想之一。
在进行假设检验时，我们首先提出一个关于总体参数的假设，称为原假设（H0）。
然后我们从总体中提取样本，根据样本数据进行统计推断，以判断原假设是否成立。
2.3 抽样分布抽样分布是指从总体中不断抽取样本并计算样本统计量的分布情况。
常见的抽样分布包括正态分布、t分布和F分布等。
在抽样检验中，我们通常需要基于抽样分布来计算统计量的临界值，以进行假设检验。
3. 抽样检验的步骤进行抽样检验时，我们需要按照一定的步骤进行操作。
下面是抽样检验的一般步骤：3.1 第一步：提出假设在进行抽样检验之前，我们需要确定要检验的假设。
一般来说，研究者会提出一个关于总体参数的假设，称为原假设（H0）。
通常原假设是表示没有差异、没有效应或没有关联的假设。
3.2 第二步：选择统计量选择一个合适的统计量对样本数据进行计算，以用于检验假设。
常见的统计量有均值、比例、方差等。
3.3 第三步：确定显著性水平显著性水平是我们在进行假设检验时所需的一个临界值，通常用α表示。
常见的显著性水平有0.05和0.01等。
3.4 第四步：计算统计量的临界值根据显著性水平和抽样分布的特征，计算统计量的临界值。
这个临界值将用于判断原假设是否成立。
3.5 第五步：计算统计量的取值根据样本数据计算统计量的取值，并与临界值进行比较，以判断原假设是否成立。
抽样检验方案的原理有哪些方法抽样检验方案的原理有哪些方法一、引言抽样检验是统计学中一种重要的方法，用于对总体进行推断。
在实际应用中，为了节约成本和时间，我们往往无法对整个总体进行研究，而只能通过对样本进行观测和分析来推断总体的特征。
抽样检验方案的选择和设计对于统计分析结果的可靠性和准确性具有重要影响。
本文将从样本的选择方式、样本容量的确定、抽样方法的选择、数据收集的方法、假设检验的原理和检验方法六个方面详细讨论抽样检验方案的原理和方法。
二、样本的选择方式样本的选择方式包括随机抽样和非随机抽样两种。
随机抽样是指在总体中每个个体被选入样本的概率相等，可以有效减小抽样误差，提高样本的代表性。
非随机抽样则是根据特定的目的和需要，采取某种方式对样本进行选择，如方便抽样、判断抽样、整群抽样等。
不同的抽样方式适用于不同的研究目的和样本特点，研究人员需要根据实际情况选择适合的抽样方式。
三、样本容量的确定样本容量的确定是抽样检验方案设计中的一个关键环节。
样本容量的大小直接影响到统计推断的精确度和可靠性。
一般情况下，样本容量越大，统计推断的结果越准确。
样本容量的确定需要考虑到总体大小、抽样误差、显著性水平、功效和资源限制等因素。
通过合理计算样本容量，可以在满足研究需求的前提下，尽量节约成本和时间。
四、抽样方法的选择抽样方法的选择是根据研究目的和样本特点来确定的。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。
简单随机抽样是在总体中随机选择样本，适用于总体分布均匀的情况；系统抽样是在总体中每隔一定的间隔选择一个个体，适用于总体分布有规律的情况；分层抽样是将总体划分为若干层，从每一层中随机选择样本，适用于总体异质性较大的情况；群集抽样是将总体划分为若干群集，从每个群集中选择样本，适用于总体分布不均匀的情况。
根据实际情况选择合适的抽样方法可以提高样本的代表性和研究的可靠性。
五、数据收集的方法数据收集的方法包括问卷调查、观察、实验等。
抽样检验方案引言抽样检验是统计学中重要的一种假设检验方法，它帮助我们判断一个样本所代表的总体是否具有某种特征。
在实际应用中，抽样检验被广泛用于医学、社会科学、市场调研等领域，以帮助我们作出准确的决策。
本文将介绍抽样检验的基本原理、常见的抽样检验方法，以及在实际应用中的注意事项。
一、抽样检验的基本原理抽样检验是基于概率统计原理的一种假设检验方法。
其基本原理是我们通过对样本数据进行分析，利用样本所提供的信息来推断总体的情况。
抽样检验的核心思想是，在假设总体分布已知的情况下，通过计算样本数据的统计量，进而推断总体参数。
抽样检验的基本步骤如下：1.提出假设：根据问题的需求，提出原假设（H0）和备择假设（H1）。
2.选择合适的检验统计量：检验统计量是基于样本数据的统计量，用于度量样本结果的偏差程度。
3.确定显著性水平：显著性水平α是我们可以接受拒绝原假设的最大错误概率。
4.计算检验统计量：根据样本数据计算得到检验统计量的值。
5.判断：根据检验统计量的值和显著性水平，决定是否拒绝原假设。
二、常见的抽样检验方法1. 单样本均值检验单样本均值检验用于判断一个样本的平均值是否与某个给定的总体均值相等。
它适用于总体服从正态分布的情况。
常用的检验统计量是t值，可以利用t分布表判断显著性。
2. 两样本均值检验两样本均值检验用于比较两个样本的平均值是否存在差异。
常见的应用场景是比较不同产品、不同治疗方法、不同广告效果等。
常用的检验统计量是t值和z值，具体选择哪种统计量取决于样本的大小和是否已知总体标准差。
3. 单样本比例检验单样本比例检验用于判断一个样本的比例是否与某个给定的总体比例相等。
常见的应用场景是判断市场推广活动的成功率、产品的合格率等。
常用的检验统计量是z值，可以利用标准正态分布表判断显著性。
4. 两样本比例检验两样本比例检验用于比较两个样本的比例是否存在差异。
常见的应用场景是比较不同群体的偏好、不同广告效果、不同治疗方法的有效性等。
第六章抽样检验第一节抽样检验的基本概念一、抽样检验1．概念抽样检验是按照规定的抽样方案，随机地从一批产品或一个生产过程中抽取少量个体（作为样本，一个样本可包含多件产品，一个产品称为一个样品）进行的检验。
其目的在于判定一批产品或一个过程是否可以被接收。
2．抽样检验的特点检验对象是一批产品，根据抽样结果应用统计原理推断产品批的接收与否。
不过，经检验的接收批中仍可能包含不合格品，不接收批中当然也包含合格品。
3．用途（1）破坏性检验，如产品的寿命试验等可靠性试验、材料的疲劳试验、零件的强度检验等。
（2）批量很大，全数检验工作量很大的产品检验，如螺钉、销钉、垫圈、电阻等。
（3）测量对象是散装或流程性材料，如煤炭、矿石、水泥、钢水，整卷钢板的检验等。
（4）其他不适于使用全数检验或全数检验不经济的场合。
【例题6.1.1】下列场合更适直接使用抽样检验的是（）。
A．流程性产品B．破坏性检验C．过程很不稳定的产品D．检验成本昂贵E．单件生产的产品【答案】ABD4．分类（1）按检验特性值的属性分类①计数抽样检验a．计件抽样检验。
根据被检样本中的不合格产品数，推断整批产品的接收与否；b．计点抽样检验。
根据被检样本中的产品包含的不合格数，推断整批产品的接收与否。
②计量抽样检验计量抽样检验是通过测量被检样本中的产品质量特性的具体数值并与标准进行比较，进而推断整批产品的接收与否。
【例题6.1.2】计数抽样方案用（）判断检验批是否可接收。
A．批的不合格品率B．样本中的不合格品数C．批的不合格百分数D．样本中的不合格数E．批的每百单位产品不合格数【答案】BD【例题6.1.3】用灯泡样本的平均寿命和标准差判断一批灯泡是否接收的检验方法是（）。
A．计点检验B．计数检验C．计件检验D．计量检验【答案】D【解析】用均值和标准差判断灯泡是否接收的检验方法是计量检验。
（2）按抽样的次数分类①一次抽样检验。
从检验批中只抽取一个样本（可包含多件产品）就对该批产品做出是否接收的判断。
抽样检验方法、原理及应用抽样技术自从1929年在美国贝尔电话实验室的两位统计学家道奇（Dodge），罗米格（Romig）提出以平均出货质量水平AOQL （Average Outgoing Quality Level）和批容许不良率LTPD（Lot Tolerance Percent Defective）为基础的抽样计划以来，抽样计划得到大力应用，后来军方和工业界广泛应用的是可接受质量水准AQL （Accepted Quality Level）的抽样计划。
当今世界几乎可以说每个涉及产品检验的公司都在运用各种各样的抽样技术对产品质量进行抽样检验。
所以抽样技术是全球最流行，运用最广泛的质量工具。
1 各种抽样技术的应用历程现在是21世纪的生产和质量管理年代，虽然一些国际化大公司标榜取消产品质量检验，而用质量预防和质量改善等方法保证产品质量；虽然美国国防部的专家们认为AQL是一种通过检验发现问题的方法，更有效地方法是应用质量管理体系，持续改进以及良好的供方关系来做质量预防，因此在1996年推出了MIL-STD-1916的产品检验质量标准。
但在工业界仍然有99%以上企业都还在用不同的抽样手法对产品质量进行出货管控，进料检验，甚至公司内部交货的产品检验。
用得最广泛的方法是保证交货方的产品质量不良率小于某个比例就可以出货，这就是AQL方法。
例如，当产品不良率小于1.5%时，在保证生产商大概有95%的概率的基础上可以出货，典型的代表有美国军标MIL-STD-105E，国际标准ISO2859，中国国标GB2828等。
那么，当产品的不良率大于某个比例，产品的使用方接收产品的概率是否应该小于一定比例。
答案是肯定的，例如当产品不良率大于5%，产品可接受的概率小于10%，这就是拒绝质量水准RQL（Rejected Quality Level），典型的抽样方案是道奇-罗米格（Dodge-Romig）发明的LTPD抽样方案。
其实不管AQL还是RQL，都没有同时满足生产方和顾客方面的质量要求，只有出货产品平均质量水平AOQL才能同时满足生产方和顾客方面的质量要求，并且AOQL最大优点是能在确定的检验过程中使检验工作量减至最少，特别适合企业内部的检验工作。
抽样检验的原理及分类一、引言抽样检验是统计学中常用的一种方法，它的主要目的是通过对样本数据进行统计分析，来推断总体参数是否满足某种设定的假设。
本文将介绍抽样检验的根本原理以及常见的分类方法。
二、抽样检验的根本原理抽样检验的根本原理是通过在总体中抽取一局部样本数据，根据样本数据进行统计，再通过计算样本统计量与总体参数之间的差异，推断总体参数是否满足某种假设。
其核心思想是从一局部样本数据中推断总体是否具有某种特征。
三、抽样检验的分类抽样检验根据所要检验的总体参数类型和实际问题的要求，可以分为以下几类：1. 单样本检验单样本检验适用于只有一个总体参数需要进行推断的情况。
常见的单样本检验方法包括：•单样本均值检验：用于判断总体均值是否等于某个特定值。
•单样本比例检验：用于判断总体比例是否等于某个特定值。
2. 双样本检验双样本检验适用于需要比拟两个总体参数是否具有差异的情况。
常见的双样本检验方法包括：•独立样本均值检验：用于比拟两个独立样本的均值是否相等。
•独立样本比例检验：用于比拟两个独立样本的比例是否相等。
•配对样本均值检验：用于比拟两个配对样本的均值是否相等。
3. 多样本检验多样本检验适用于需要比拟多个总体参数是否具有差异的情况。
常见的多样本检验方法包括：•单因素方差分析：用于比拟多个样本的均值是否存在显著差异。
•多重比拟方法：用于进一步比拟多个样本之间的差异情况。
4. 非参数检验非参数检验是一种不依赖于总体分布假设的统计方法，适用于样本数据不满足正态分布的情况。
常见的非参数检验方法包括：•Wilcoxon符号秩检验：用于比拟两个配对样本的总体中位数是否相等。
•Mann-Whitney U检验：用于比拟两个独立样本的总体中位数是否相等。
•Kruskal-Wallis H检验：用于比拟多个样本的总体中位数是否存在显著差异。
四、总结抽样检验是统计学中非常重要的一项分析方法，通过统计样本数据来推断总体参数是否满足某种假设。
抽样检验方案的原理抽样检验方案的原理抽样检验方案是统计学中重要的方法之一，用于判断一个总体或者两个总体之间的差异是否显著。
在科学研究、市场调查、质量控制等领域，抽样检验方案被广泛应用，帮助我们得出准确、可靠的结论。
抽样检验方案的原理基于概率论和数理统计学的基本假设。
该方案的核心思想是通过从总体中抽取一部分样本，利用样本的统计量来推断总体的参数，进而判断总体之间差异的显著性。
抽样检验方案的步骤一般包括以下几个方面：1. 确定研究目标和假设：在进行抽样检验之前，我们需要明确研究的目标和假设。
例如，我们可能想要判断一种新药物是否比现有药物更有效，这就是我们的研究目标。
我们需要提出一个原假设和一个备择假设，来描述我们对这种差异的认识。
2. 选择适当的抽样方法：根据研究的特点和要求，我们需要选择适当的抽样方法。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
通过合理的抽样方法，我们可以保证样本的代表性和可靠性。
3. 收集样本数据：在抽样过程中，我们需要收集样本数据。
这包括设计合适的实验或调查方法，并确保数据的准确性和完整性。
样本容量的大小也是需要考虑的关键因素，通常要根据统计学原理和实验的需求来确定。
4. 计算统计量：通过对样本数据进行计算，我们可以得到一个或多个统计量。
常用的统计量包括均值、方差、协方差等。
这些统计量可以用来描述样本的特征，并与总体参数进行比较。
5. 假设检验和推断：在抽样检验中，我们通常需要对假设进行检验，并进行参数推断。
根据抽样数据和统计量，我们可以计算出一个检验统计量，并与预先设定的显著性水平进行比较。
如果检验统计量落在拒绝域内，则可以拒绝原假设，否则无法拒绝原假设。
抽样检验方案的原理在实践中得到了广泛应用。
它能够帮助我们从有限的样本中推断出总体的性质，并对总体差异进行判断。
通过合理和科学地设计抽样检验方案，我们可以提高研究结论的可靠性和准确性，为决策提供科学依据。
（抽样检验）第七章第⼀次课抽样原理与⽅法第⼀节抽样⽅案的制定在科学研究中，除了进⾏控制试验外，有时也要进⾏调查研究。
调查研究是对已有的事实通过各种⽅式进⾏了解，然后⽤统计的⽅法对所得数据进⾏分析，从⽽找出其中的规律性。
例如，了解畜禽品种及⽔产资源状况；探索和分析对某种疾病有效的防治规律、措施以及新的检验⼿段和⽅法等。
由于现场调查⽴⾜于⽣产实际，所以它是研究和解决实际问题的⼀种重要研究⽅法。
同时，控制试验的研究课题，往往是在调查研究的基础上确定的；试验研究的成果，⼜必须在其推⼴应⽤后经调查得以验证。
为了使调查研究⼯作有⽬的、有计划、有步骤地顺利开展，必须事先拟定⼀个详细的调查计划。
调查计划应包括以下⼏个内容：(⼀) 调查研究的⽬的任何⼀项调查研究都要有明确的⽬的，即通过调查了解什么问题，解决什么问题。
例如，家畜健康状况的调查的⽬的是评定家畜健康⽔平；畜禽品种资源调查的⽬的是了解畜禽品种的数量、分布与品种特征特性等情况。
同时，调查研究的⽬的还应该突出重点，⼀次调查应针对主要问题收集必要的数据，深⼊分析，为主要问题的解决提出相应的措施和办法。
(⼆) 调查的对象与范围根据调查的⽬的，确定调查的对象、地区和范围，划清调查总体的同质范围、时间范围和地区范围。
例如，四川省家禽品种资源调查，调查地区为四川省，调查总体和对象为全省各市、县的家禽，调查时间从2000年1⽉到2000年12⽉。
(三) 调查的项⽬调查项⽬的确定要紧紧围绕调查⽬的。
调查项⽬确定的正确与否直接关系到调查的质量。
因此，项⽬应尽量齐全，重要的项⽬不能漏掉；项⽬内容要具体、明确，不能模棱两可。
应按不同的指标顺序以表格形式列⽰出来，以达到顺利完成搜集资料的⽬的。
例如，家禽品种资源调查项⽬有：种类(鸡、鸭、鹅等)、品种(柴鸡、来航、⽩洛克等)，数量、体重、产蛋性能等项⽬。
调查项⽬有⼀般项⽬和重点项⽬之分。
⼀般项⽬主要是指调查对象的⼀般情况，⽤于区分和查找，如畜主姓名、住址及编号等。
抽样检验方法与原理抽样检验是一种常用的数据分析方法，用于验证某个总体的某个特征是否具有统计学意义。
它通过从总体中随机选择一部分样本，利用统计学原理和方法来判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
本文将介绍抽样检验的一般原理和常见方法，帮助读者更好地理解和应用这一重要的数据分析工具。
一、抽样检验的基本原理抽样检验基于概率统计的理论，其核心原理是利用样本的统计特征推断总体的统计特征。
在进行抽样检验时，我们首先需要确定一个虚无假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis）。
虚无假设表示我们认为样本数据与总体数据无显著差异，备择假设则表示我们认为样本数据与总体数据存在显著差异。
然后，我们通过计算样本数据的统计量和概率分布来得出检验统计量（test statistic）的值。
检验统计量是样本数据的函数，用于测量样本数据与虚无假设的差异程度。
统计学家经过严密的研究，提出了许多常见的检验统计量，比如t检验、F检验、χ²检验等。
接着，我们计算检验统计量的概率值，即p值（p-value）。
p值表示在虚无假设成立的条件下，观察到与样本相对应或更极端情况发生的概率。
若p值小于预设的显著性水平（significance level），通常为0.05或0.01，我们就有足够的证据拒绝虚无假设，接受备择假设。
最后，我们根据统计推断的结果来得出结论。
如果拒绝了虚无假设，则可以认为样本数据与总体数据存在显著差异；反之，则不能得出显著差异的结论。
二、常见的抽样检验方法1. t检验t检验是用于比较两个样本均值是否存在显著差异的方法。
常见的t检验包括独立样本t检验（用于比较两个独立样本均值）和配对样本t检验（用于比较同一样本在不同条件下的均值）。
t检验的原理是根据样本均值和标准差，计算检验统计量t值，并根据自由度和显著性水平查找t分布表得出p值。
2. F检验F检验用于比较两个或多个样本方差是否存在显著差异。
第一节抽样检验的基本概念一、基本概念1.1 个体是可以对其进行一系列观测的一件具体的或一般的物体或可以对其进行一系列观测的一定数量的物质或一个定性或定量的观测值.1.2批:在一致条件下生产或按规定方式汇总起来的一定数量的个体叫”批”.批中包括的个体数叫批量.一次交付的个体集叫交付批.1.3样本:是取自总体中的一个或多个个体,用于提供关于总体的信息,并作为可能对总体(或产生总体的过程)进行某种判定的的基础.样本中所包含的个体数目叫样本量.1.3随机抽样从包含N个个体的总体中抽取n个个体,使包含有n个个体的所有右能的组合被抽取的概率都相等的抽样叫简单随机抽样.例如设总体包含A、B、C、D、E共五个个体.今要从其中抽取3个个体.则有10种可能.随机抽样的方法大体有三种.一种是我国古代的抓阄,缺点是做纸团不方便;二是由计算机数学创始人冯.诺依曼最早建议,后来由其他学者发展的用计算机程序产生随机数.但由于这种随机数是程序按一定规律产生的,故叫伪随机数.第三种就是日本首倡的正20面体子.二、抽样检验的概念1、抽样检验的概念：是指从交验的一批产品（批量为N）中，抽取一个样本（由n个单位产品组成）进行检验，从而对批产品质量作用推断的过程。
2、抽样检验的目的：是“通过样本推断总体”，而其期望则在于“用尽量少的样本量来尽可能准确地判定总体（批）的质量”。
欲达到这一目的和期望，传统的“百分比抽样”是不科学、不合理的。
通过多年来的理论研究和实践证明，只有采用“统计抽样检验”才能保证科学、合理地实现这一目的和期望。
3、抽样检验的步骤a)抽样：需要研究的是怎样抽和抽多少的问题。
b)检验：是在统计抽样检验理论的指导下，采用具有一定测量能力的设备和正确的方法进行检验。
c)推断：是用对样本的检验结果来推断总体（批）的质量水平。
其中抽样和推断状况构成了抽样方案，即抽多少和怎样推断。
二、统计抽样检验1、统计抽样检验的概念1）统计抽样检验：是指抽样方案完全由统计技术所确定的抽样检验。
2）统计抽样检验的优越性，体现在可以用尽可能低的检验费用（经济性），有效地保证产品质量水平（科学性），且对产品质量检验或评估结论可靠（可靠性），而其实施又很简便（可用性）。
3）统计抽样理论是美国贝尔实验室的道吉和罗明创始的，目前在美国、日本、加拿大、瑞典等工业发达国家已行得到广泛应用，其应用领域已深入到电子、机械、军工、建材、轻工、化工、航天、铁路、交通、邮电、农业、商业、外贸等国民经济的各个部门。
4）我国在统计抽样检验方面的研究起步较晚，60年代只有少数先进企业采用。
十一届三中全会确定了我国改革开放方针，由于扩大对外贸易的需要，在检验工作中必须与国际接轨，从而促进了对统计抽样理论的研究和标准化。
1981年我国制订了GB2828（逐批检验）、GB2829（周期检验）的统计抽样检验国家标准，并于1987年进行重大修订。
到目前为止我国制订的统计抽样检验国家标准已有22个，表1列出的是已颁布统计抽样检验国家标准的目录。
表1：统计抽样检验国家标准目录*注：在工业企业只有GB2828和GB2829为常用标准本教材着重讨论GB2828和GB2829标准的实施。
2、统计抽样检验标准中涉及的抽样检验类型1）计数抽样检验和计量抽样检验：计数抽样检验只需考虑单位产品合格与否，而计量抽样检验需要测定质量特性的具体数值和计算出特征值。
2）调整型抽样检验与非调整型抽样检验。
（1）调整型抽样检验的调整方式：A、调整检验的宽严程序；B、调整检验水平；C、调整检验方式（全检、抽检、免检）（2）非调整型抽样检验又有以下几种类型：A、标准型抽样检验：只需判断批本身的质量是合格还是不合格，并做出保护供需双方利益的有关规定。
B、挑选型抽样检验：需要预先规定检验方法的抽样检验。
合格批接收，不合格批要逐个产品挑选，检出不合格品要换成（或修复为）合格产品后遭到进行二次提交。
C、连续型抽样检验：是相对于稳定批而言，产品在流水线上连续生产不能预先构成批，检验是对连续通过的产品进行的。
3）一次、多次抽样和序贯抽样（1）一次抽样检验：只需从交验批中抽取一个样本。
根据检验结果可以判定该批产品合格或不合格。
一次抽样检验程序（见图1）（2）二次抽样检验：第一次按规定样本大小抽样并进行检验后，可能做出合格或不合格的判定，也可能做不出合格或不合格的判定，此时就继续抽取第二个样本进行检验，此后应根据累积检验结果做出（一定能够作出）合格或不合格的判定。
二次检验抽样程序（见图2）（3）多次抽样检验：多次抽样检验是二次抽样检验的扩展。
我国国家标准GB2828规定有五次抽样检验。
五次抽样检验程序（见图3）（4）序贯抽样检验：每次只抽取一个单位产品进行检验，之后依次继续抽检直至能够做出合格或不合格的判定为止。
3、统计抽样检验的基本事项1）单位产品（用于检验的检验单位）（1）单位产品的划分：单位产品是指构成产品总体的基本单位。
单位产品可以自然划分（如一只螺丝钉、一双鞋、一部收音机等），有时又不可以自然划分（如：布匹、水泥、钢材、油漆等）。
对不可自然划分的单位产品必须根据具体情况给出单位产品的定义。
（2）单位产品的合格或不合格：一个单位产品只要有一项规定的特性不符合技术要求，就称为单位产品不合格。
一个单位产品的持性可能有若干项，在产品设计时应确定出产品质量特性的重要度分级。
由此，把单位产品的不合格也按重要度分类。
A类不合格：单位产品的关键质量特性不符合规定的为A类不合格，如电器的漏电、高压容器压力不符合规定等。
具有A类不合格的产品称为A类不合格品，会给使用者带来极其严重的危害。
B类不合格：单位产品的重要质量特性不符合规定的为B类不合格品，会如空调机噪声大，收音机选择性差等。
具有B类不合格的产品称为B类不合格品，会给使用者带来应用和维护的不便及比较严重的危害。
C类不合格：单位产品的一般质量特性不符合规定称为C类不合格，如玻璃器皿上的气泡、家用电器外观颜色不正等。
具有C类不合格的产品称为C类不合格品，可能会给使用者带来轻微的影响。
（3）单位产品质量的度量方法计数法：属于离散型随机变量的度量方法，又可分为计为计什法和计点法。
计件法是将产品质量区分为合格品、不合格品、或区分为一等品、二等品、三等品的方法。
计点法是用以衡量缺陷数的方法。
计量法：属于连续型随机变量的度量方法，需要测定产品质量特性的具体数值，如：彩色电视机的平均无故障工作时间，钢材的抗拉强度等。
3）检验批（交验批）（1）批的构成：需要进行检验的一批产品为检验批（交验批）。
风构成批的所有产品必须是同样生产条件下所生产的单位产品，构成批的单位产品不应有本质的差异，只能有随机的波动。
批的形式有稳定批和流动批。
稳定批是指产品可以整批储放在一起，使批中所有单位产品可以同时提交检验的。
只要条件允许，应尽可能采用稳定批的形式。
（2）批量N：一批产品中所包含的单位产品总数称为批量，用字母N表示。
批量的大小没有特殊规定，一般不太稳定的产品以小批量为宜，而生产过程稳定的产品批量可以大些，但批量不宜太大，太大时一旦出现误检，造成的损失也很大。
（3）批质量的衡量方法有计数法和计量法。
第二节抽样检验特性曲线（OC曲线）一、OC曲线的概念产品是一批一批依次提交检验的，但每一批的不合格品率不仅是一个未知当选，而且也不是一个固定的数值。
对供需双方面而言都想知道，不同批当不合格品率不同时，抽样检验的接收概率是多大。
OC曲线就是接收概率L（P）与批不合格品率P的关系曲线。
OC曲线是衡量抽样检验特性的图像，每有一个确定的方案就会有一个确定的OC曲线相对应。
（图4）为一次抽样检验方案〖1000，20，2〗的曲线。
二、OC曲线的讨论1、理想的OC曲线若规定当批不合格品率P<P0时为好批，当P>P0时为坏批，则一个理想的抽样方案应当满足：当p<p0时，L（p）=1;p>p0时，L（p）=0;（图5）所示为理想的OC曲线，这样的OC曲线只有在100%检验而且保证不发生错检和漏检的情况下才能得到，而实际上是不存在的。
当然，我们也不希望出现不理想的方案。
如方案〖20，1，0〗的OC曲线为一条直线（图6）从图中可以看出，这种方案的判断能力很差。
比如：规定当批的不合格品率>5%时为坏批，若P=5%时接收概率L（5%）=0.95，但当不合格品率增大到P=10%时，其接收概率依然很大，L（10%）=0.90。
那么，理想的OC曲线实际上做不到，不理想的OC曲线判断能力又很差，实际的OC曲线应当是什么样呢？我们希望实际的OC曲线尽可能接近理想的OC曲线，要具有相当好的判断能力，使质量好的批能以高概率接收，对质量并差的批以小批以概率接收（即高概率拒收）。
2、抽样检验的两种风险采用抽样检验必然与全检不同，从OC曲线可以看出，合格的批也可能有a的概率被拒收，而不合格的批也可能有B概率被接收。
前者称为生产方风险，后者称为使用方（需方）风险。
在实际应用中应照顾双方的利益，使生产方（供方）和使用方（需方）的风险尽可能小（见图7）第三节计数调整型抽样检验标准的使用GB2828-87属于计数调整型抽样检验标准，是目前被广泛采用的抽样方案。
在抽样检验过程中，随着批质量的变化按照事先规定的“转移规则”，抽样的方案可在放宽、正常和加严之间随时进行调整，以达到促进生产方不断提高产品质量、保护供需双方的收益之目的。
抽样方案和转移规则必须同时使用。
GB2828-87是以合格质量水平AQL为质量指标，包括一次、二次、五次抽样方案，适用于边疆批的逐批检验。
一、检索抽样检验方案的先决条件1、批量1）交验批必须是由质量均匀的产品所构成的。
（1）不同原材料、零部件制造的产品不得归在一批；（2）用不同设备、制造方法制造的产品不得归为一批；（3）不同时间或交替轮番制造的产品不得归为一批。
2）批量N的大小要适宜。
（1）批量过小时，相对于批量抽样比例加大。
（2）批量过大时，一旦发生误判所造成的损失很大。
（3）从提交批的批量N中抽取检验样本n，一定要做到随机取样。
2、合格质量水平AQL1）AQL的概念：AQL是合格质量水平，也称为可接受的质量水平，它表征提交批所充许的平均不合格品率的上限。
它是计数调整型检验批的质量标准。
当批质量水平等于或优于AQL值时，抽样方案以高概率判批合格，当批质量水平较大地劣于AQL值时，抽样方案以高概率判批不合格。
2）AQL的数值：AQL以每百件产品的不合格品数或每百件产品的不合格数表示。
GB2828-87标准中规定的AQL值取值范围为0.01%～1000%，按E5优先系列取值。
当AQL<10%时,既可表示百件产品的不合格品数,又可表示百件产品的不合格数。
但当AQL>10%时，则只表示百件产品的不合格数。
