请教一个统计问题

最新回复

• monicawy (2007-8-24 10:33:34)

  哎。都没有人回复我。是问题不够清楚吗？先自己顶了。

• gamenrg (2007-8-24 10:43:00)

  问题的标题，给的不好吧，
  你抽样100，22个不合格，你们的接受质量限是多少？这样现象发生，产品要全检了，后期生产，要产品全检或加严检验了，同时要改善这个现况，达到顾客要求，可正常检验，没必要搞什么统计方法了，我认为

• monicawy (2007-8-24 10:48:54)

  是全检的。成品是全检的，100个成品22个不良。现在是成品出了问题，要分析其中造成某个元器件损坏的原因，分析过程一定要用统计方法的。已经确定原因就两种中的一种。而目前只能用控制温度的方法来实验。判定问题到底是温度造成还是原材料的问题。不能把库里所有的原材料都拿来做实验，所以要用统计概率的方法来判定

• baeeeeyygy (2007-8-24 11:07:55)

  数据还不够多，不能说明问题。
  温度对元器的影响要用数据说明（可以做一些实验）
  另外，元器件对温度的影响，供应商有没有说明。

• everxiaoli (2007-8-24 11:09:39)

  从试验来看，器件的损坏是由于制程控制出了问题。
  问楼主：对于检验合格的78块产品，你如何处理？直接按合格处理么？
  即然制程失控，那么，检验合格的产品，是否有质量隐患？产品的可靠性是否有影响？

• monicawy (2007-8-24 11:18:12)

  谢谢楼上的。其实问这个问题的本身，倒不是要去实际解决这个问题。因为实际的问题比我提出来的复杂多了。只是刚好碰到这个，想通过这样一个例子来更好地理解一下统计概率的应用。想用通过抽样实验的方法来判定一下问题的原因。
  如果数据不够，那还需要些什么数据呢？用什么方法来判定呢？

• 001111011 (2007-8-24 11:27:10)

  既然是同批次的，应该是原料一样了，温度又没问题，你这个试验，好像不太对，要么就是你的原因判断幼女问题。

• monicawy (2007-8-24 12:55:19)

  我想到过用二次项分布的方法。先假设是原材料的问题。那么100个里面22个不良，不良的比例就是22%。用这个算出抽检16个而不良为0的概率。如果概率低就证明假设不成立，不是原材料问题，而是制程中出的问题。如果概率高就说明抽样的数量还不够，还要做更多实验。我不知道这个思路有没有问题。而且二次项具体怎样算也不清楚。

• phlpanda (2007-8-24 13:41:54)

  QUOTE:

  原帖由 monicawy 于 2007-8-23 17:53 发表
  情况： 本公司有一批产品，生产100PCS后测试发现有22PCS不良，后发现是某一元器件损坏。
  有两种造成损坏的可能性：制程中温度过高造成；来料不良造成。
  后从库房同批元器件中领出16PCS进行测试。16PCS中温度进 ...

  我这样看待这个问题，分两个层面：
  
  一。如果你的目的是为了要用数据证明：通过温度控制，品质已经有了改善。那么后来抽样的16个产品数量太小没有说服力，你可以尝试计算抽样的样本量需要是多大。然后通过2 proportion进行统计证明。
  
  我简单算了下，至少要50个样本才有足够的说服力（0.22和0.000001比较power在0.95以上）
  
  二。我不清楚你所说的两个可能原因是怎么得出的，个人经验还是头脑风暴，我觉得如果你能确认这是两个因子，那么可以通过统计去证明，温度控制会带来明显改善（同一）。如果不能，我觉得还是要去排查各种可能，可以去做个项目了，呵呵如果产品单价比较贵，那么收益可观呢。。。

• monicawy (2007-8-24 15:09:45)

  其实，我只是想通过我们已经做过的测试判定，该器件是否是因为来料的不良造成最后的损坏。

• phlpanda (2007-8-24 15:30:14)

  QUOTE:

  原帖由 monicawy 于 2007-8-24 15:09 发表
  其实，我只是想通过我们已经做过的测试判定，该器件是否是因为来料的不良造成最后的损坏。

  你上面说的仓库抽样是来料么？还是你们的成品仓库阿？

• monicawy (2007-8-24 16:31:08)

  是从来料中抽了16个出来做测试。就是为了判定是否来料有问题。如果是的话，好退货，并把现在在制的给召回来。

• phlpanda (2007-8-24 16:50:35)

  QUOTE:

  原帖由 monicawy 于 2007-8-24 16:31 发表
  是从来料中抽了16个出来做测试。就是为了判定是否来料有问题。如果是的话，好退货，并把现在在制的给召回来。

  做一盘菜，放了酱油放了盐，结果味道咸了。。。你说是盐咸还是酱油咸？
  
  你怀疑来料问题，也怀疑温度控制有问题，为什么在后面的实验中，抽了16个样本然后还加强温度控制呢？
  两个条件都变更了，谁知道是哪个影响的呢？
  
  我想也许你的描述中还有问题。。。以上是我现在理解的

• monicawy (2007-8-24 17:05:44)

  抽了16个样本加强温度控制，就是说这保证这16个样本不会因为温度过高而损坏。如果，16个样本中有问题品出现，那就可以判定为来料问题了。（当然，这里是假定了该器件损坏的原因只能是温度过高或来料不良）。但实际的结果是16个中没有出现一个不良，那么是否就能判定为与来料无关了呢？这样判定的可信度是多大？

• phlpanda (2007-8-24 17:28:10)

  QUOTE:

  原帖由 monicawy 于 2007-8-24 17:05 发表
  抽了16个样本加强温度控制，就是说这保证这16个样本不会因为温度过高而损坏。如果，16个样本中有问题品出现，那就可以判定为来料问题了。（当然，这里是假定了该器件损坏的原因只能是温度过高或来料不良）。但实 ...

  16个样本是否足够，你的这种方式是否得当，我觉得这些都应该考虑
  
  我建议你在正常生产的条件下进行实验，同时加大样本量，到底加大多少？如果你的产品性能是离散数据，只能判定是否良品，那就是1 proportion的sample size判定了。。。
  
  如果质量特性可以用连续数据描述，那就是1 sample t的样本量分析去考虑。。。。
  
  
  当然，样本量越大，你的实验费用就越高，但是你数据准确性就越好。。。。判断就越准确，你的风险就越小
  
  [ 本帖最后由 phlpanda 于 2007-8-24 17:29 编辑 ]

• 深水中鱼 (2007-8-24 18:18:26)

  我觉得你要考虑，能否让问题重现，如果能问题就一定能找到，如果不能说能是偶发性的，所以你很难确认原因！

• 001111011 (2007-8-25 08:20:01)

  你对产生问题的因素考虑不祥！也就是说，造成你目前这种不良现象的原因可能不止或者说根本就不是你说得两点：温度和原材料。所以，你还是先把可能造成这种 不良现象的原因分析清楚，搞对了再说！