样本量代码
辅材料计数抽样检验规范
辅材料计数抽样检验规范1 目的运用科学合理的检验方法确保公司使用的辅材料能满足品质要求。
2 适用范围本规范适用于检验人员对公司辅材料实施品质确认工作。
3 引用标准GB/T 2828.1-2003/ISO 2859-1：1999 逐批检验抽样程序及抽样表4 定义4.1 检验为确定产品的各特性是否合格，测定、检查、试验，或度量产品的一种或多种特性，并且与规定进行比较的活动。
4.2 计数检验关于规定的一个或一组要求，或者仅将单位产品划分为合格或不合格，或者仅计算单位产品中不合格数的检验。
4.3 单位产品指单件化妆品，以瓶、支、袋、盒为计件单位。
4.4 批一次提交的同一规格的材料为一批。
4.5 批量一批产品中所含有的单位产品的总数叫做批量，通常用N表示。
4.6 样本取自一个批并且提供有关该批信息的一个或一组产品。
4.7 样本量样本中产品的数量4.8 抽样方案所使用的样本量和有关批接受准则的组合。
注：一次抽样方案是样本量，接收数和拒收数的组合。
二次抽样方案是两个样本量，第一样本的接收数和拒收数及联合样本的接收数和拒收数的组合。
4.9 AQL接收质量限：当一个连续系列批被提交验收抽样时，可允许的最差过程平均质量水平。
4.10 供方供应辅材料厂商。
4.10 合格品符合检验/验收规范的产品为合格品。
4.11 不合格品不符合检验/验收规范的产品为不合格品。
不合格品根据缺陷的严重程度分为：A类不合格<致命缺陷> B类不合格<主要缺陷> C类不合格<次要缺陷> 4.11.1 A类不合格<致命缺陷>单位产品极重要质量特性不符合规定，或单位产品的质量特性极严重不符合规定，称为A类不合格品，有一个或以上的A类不合格，也可能还有B类或C类不合格的单位产品，称为A类不合格品。
①与法律、法规、条例、规定不相符合<产品，品牌错误>，它们包括产品名称、净重、公司名称及法定地址、商标、卫生许可证号、生产许可证号、合格证书等的错标、漏标、非法或误导性标签（与订单要求不相符）②在正常使用中可能会引起人体伤害。
外贸跟单实务 第三版 课后答案
项目三1、68页小组讨论与自测练习（1）第一步：因为订单数量为14400，在10001~35000之间。
根据一般检验水平Ⅱ，查得样本量代码为M。
第二步：在《GB2828一次正常抽检方案》中，由代码M所在行向右，在样本量栏内读出n=315，即需要抽检315件衣服。
由代码M所在行与AQL值 1.0﹪所在列的交叉格中，读出【Ac,Re】为【7,8】，所以MAJOR的【Ac,Re】为【7,8】。
由代码M所在行与AQL值4.0﹪所在列的交叉格中，读出【Ac,Re】为【21,22】，所以MINOR的【Ac,Re】为【21,22】。
（2）因为MAJOR的【Ac,Re】为【7,8】，即当315件有7件及7件以下为不合格品，则为合格批；当315件有8件及8件以上为不合格品，则为不合格批。
所以不合格产品为5件时，能通过。
因为 MINOR的【Ac,Re】为【21,22】，即当315件有21件及21件以下为不合格品，则为合格批；当315件有22件及22件以上为不合格品，则为不合格批。
所以不合格产品为15件时，能通过。
2、自测练习项目自测练习项目（P68-69）一．单项选择1.C2.C3.C4.C5.D二．多项选择1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABC三．判断题1.T2.T3.T4.T5.F四．简答题1.(1)及时将合同落实到具体企业生产（2）协助生产管理者下达生产通知（3）制定生产计划2. （1）. 现场品质控制，包括初中终三检的抽检等（2）. 不良成本统计，也叫做质量损失（3）. 不良率ppm的统计与计算（4）. 测量仪器与检具的管理（5）. 品质控制点的设立3.（1）返工。
返工后必须经过检验人员的复验确认；（2）返修。
修复后必须经过复验确认；（3）原样使用。
不合格程度轻微，不需采取返修补救措施，仍能满足预期使用要求，而被直接让步接收。
这种情况必须有严格的申请和审批制度，并得到用户的同意；（4）降级。
基于PASS及SAS软件的常用样本含量估计方法实现及部分方法比较研究
基于PASS及SAS软件的常用样本含量估计方法实现及部分方法比较研究一、本文概述本文旨在深入探讨和分析基于PASS（Power Analysis and Sample Size）及SAS（Statistical Analysis System）软件的常用样本含量估计方法的实现，并对部分方法进行比较研究。
样本含量估计是统计学研究中的重要环节，对于保证研究结果的准确性和可靠性具有至关重要的作用。
本文将首先概述样本含量估计的基本概念和研究背景，然后详细介绍PASS和SAS两款软件在样本含量估计方面的应用，并通过案例分析和实证研究，对两种软件中的常用方法进行比较研究，以期为研究者在实际应用中提供参考和借鉴。
具体来说，本文将分为以下几个部分：阐述样本含量估计的基本原理和重要性，以及在不同研究领域中的应用情况；详细介绍PASS和SAS两款软件的基本功能和特点，以及它们在样本含量估计方面的具体实现方法；接着，通过案例分析和实证研究，对两种软件中的常用方法进行比较研究，分析各方法的优缺点和适用范围；总结本文的研究结果，提出在实际应用中应注意的问题和建议。
本文的研究不仅有助于提高样本含量估计的准确性和可靠性，还为研究者在不同软件和方法之间进行选择提供了有益的参考。
本文的研究也有助于推动统计学和相关领域的研究发展，为实际应用提供更加科学、有效的支持。
二、样本含量估计的基本理论样本含量估计，也称为样本量计算，是统计学中一个至关重要的环节。
它涉及到如何根据研究目的、设计类型、预期效应大小、统计显著性水平以及其它相关因素，确定进行一项研究所需的最少样本数量。
样本含量的大小直接影响到研究结果的精确性、可靠性和推广性。
因此，在进行科学研究时，合理估计样本含量至关重要。
样本含量估计的基本理论主要基于概率论和数理统计的原理。
其中，概率论提供了事件发生的可能性度量，而数理统计则通过收集和分析数据来推断总体的特征。
在样本含量估计中，常用的统计量包括均值、比例、差异等，这些统计量可以帮助我们了解总体特征并构建相应的假设检验。
【合集】7种类型的样本量计算方法，值得收藏！
【合集】7种类型的样本量计算方法，值得收藏！
医咖会既往推送过多篇关于样本量计算的文章，除了大量手把手的操作教程，我们还通过实例告诉大家：“为什么要估算样本量？”以及“足够样本量对临床试验的重要性”。
今天，我们就对各种类型的样本量计算方法做一个合集，方便小伙伴们查找。
下面每一个标题都有文章链接，可以直接点击哦。
1. RCT+分类变量
适用于：平行设计的随机对照试验，结局指标是二分类变量。
2. RCT+连续变量
适用于：平行设计的随机对照试验，结局指标是连续变量。
小彩蛋：5张动图告诉你样本量是咋变化的
3. 横断面调查+分类变量
适用于：结局指标是分类变量的横断面调查。
4. 横断面调查+连续变量
适用于：结局指标是连续变量的横断面调查。
5. 成组设计的病例对照研究
适用于：研究设计为病例对照研究，并且病例组和对照组各为一
组，即设计类型为成组设计的病例对照研究。
6. 匹配设计的病例对照研究
适用于：研究设计为病例对照研究，假设病例组和对照组按照年龄1:1匹配，即设计类型为匹配设计的病例对照研究。
7. 估计灵敏度和特异度的诊断试验
适用于：研究设计为单个诊断试验，研究目的为估计某个诊断的灵敏度和特异度。
f检验python代码
f检验python代码摘要：1.引言2.Python中f检验的概念3.f检验的Python代码实现4.f检验的实例应用5.总结正文：f检验是Python数据分析中常用的一种假设检验方法，主要用于判断两组样本的方差是否显著不同。
它基于F分布理论，因此也称为F检验。
在Python中，可以使用scipy.stats库中的f分布函数进行f检验。
2.Python中f检验的概念在Python中，f检验的具体实现方式如下：首先，导入所需的库：```pythonfrom scipy.stats import f```然后，计算f统计量：```pythonf_statistic = f(x1, x2, n1, n2)```其中，x1和x2分别为两组样本的均值，n1和n2分别为两组样本的样本量。
接下来，根据显著性水平和自由度，查找F分布表，获取相应的临界值。
最后，比较计算得到的f统计量与临界值，如果f统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为两组样本的方差显著不同；否则，不拒绝原假设，认为两组样本的方差没有显著不同。
3.f检验的Python代码实现以下是一个使用Python进行f检验的示例代码：```pythonfrom scipy.stats import fimport numpy as np# 假设数据group1 = np.random.normal(0, 1, 10)group2 = np.random.normal(5, 1, 10)# 计算均值和样本量mean1 = np.mean(group1)mean2 = np.mean(group2)1 = len(group1)2 = len(group2)# 计算f统计量f_statistic = f(mean1, mean2, n1, n2)# 设置显著性水平alpha = 0.05# 计算自由度df = (n1 - 1) * (n2 - 1)# 查找临界值critical_value = f.ppf(1 - alpha, df)# 进行f检验if f_statistic > critical_value:print("拒绝原假设，两组样本的方差显著不同")else:print("不拒绝原假设，两组样本的方差没有显著不同") ```4.f检验的实例应用假设我们有两组样本数据，分别表示两组学生的数学成绩。
样本量的计算，你弄懂了吗？
样本量的计算，你弄懂了吗？在写文章或临床研究方案设计时，研究者常会纠结这样的问题，“我的研究到底需要多少病例”、“我有xx个可用的病例，能发文章吗”。
如果样本量太小，试验难以得出预期效果，结果不稳定，错误风险也大，容易得到“假阴性”结果；样本量太大，则增加试验的成本和难度。
这类问题都可通过功效分析（power analysis）来解决，功效分析可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值时所需的样本量，也就是样本量的计算。
可实现样本量计算的软件有很多，例如，Power And Sample Size, G*Power, Epitools, PASS, nQuery Advisor+nTerim, DSTPLAN, PC-Size等，它们功能不一，并且在学习和使用的过程中都存在不同的难点。
其实，样本量的计算需要先确定研究设计类型和差异比较的检验方法，如t检验、卡方检验、率的检验、单因素方差分析、相关性分析等。
今天介绍的是用R软件的pwr包实现t检验的样本量计算(当然R 软件中也有其他包可以做，例如Epicalc，感兴趣的小伙伴可以动手摸索摸索)。
样本量计算流程1 -install.packages(pwr)打开R软件，安装pwr包；2 -library(pwr)在每次使用前，都要加载pwr包；3 运行代码，进行样本量计算（详细代码见下方说明）。
对于t检验，pwr.t.test()函数提供了许多有用的选项，格式为：pwr.t.test(n = NULL, d = NULL, sig.level = 0.05, power = NULL, type = c('two.sample', 'one.sample', 'paired'), alternative = c('two.sided', 'less', 'greater'))每个元素解释如下：n为样本大小；d为效应值，即标准化的均值之差：均值差/标准差；sig.level表示显著性水平（默认为0.05）；power为功效水平；type指检验类型：两独立样本t检验（two.sample）、单样本t检验（one.sample）或配对样本t检验（paired），默认为双样本t检验；alternative是检验方式，双侧检验，单侧检验-劣于和优于检验，默认为双侧检验。
r语言 最小样本量估算
r语言最小样本量估算全文共四篇示例，供您参考第一篇示例：在研究和实践中，样本量是统计学中非常重要的一个概念。
样本量的大小直接影响到数据的可靠性以及实验结果的准确性。
在实际应用中，研究者往往需要根据特定的研究目的和假设从总体中抽取一定数量的样本进行观察与研究。
而R语言作为一种流行的统计分析工具，提供了多种方法来进行最小样本量的估算。
本文将介绍使用R语言进行最小样本量估算的方法和步骤。
一、样本量估算的重要性在统计学中，样本量是指从总体中抽取的样本的数量。
合理的样本量对于研究结果的可靠性至关重要。
合适的样本量可以保证研究结果的准确性和稳定性，避免由于样本量不足或者过多导致的偏倚和浪费。
进行样本量估算是每一个统计研究或实验设计的重要步骤。
二、最小样本量估算的方法R语言中提供了多种方法来进行最小样本量估算，常用的包括pwr 包和pROC包。
pwr包主要用于估算在指定的效应大小、显著水平和功效下所需的最小样本量，而pROC包则主要用于计算用于二分类或多分类问题的样本量。
在进行最小样本量估算前，需要明确以下几点信息：研究的效应大小、显著水平、功效、总体均值和标准差等。
一旦确定了这些参数，就可以使用R语言中相应的函数进行样本量的估算。
下面以pwr包为例进行介绍。
1. 使用pwr包进行最小样本量估算pwr包中的pwr.t.test()函数可以用来估算两独立组均值之间的效应大小、显著水平和功效下所需的最小样本量。
我们希望进行一项双独立组的t检验，假设总体均值差异为0.5，显著水平为0.05，功效为0.8，标准差为1。
可以使用如下代码进行最小样本量的估算：```{r}library(pwr)pwr.t.test(d=0.5, sig.level=0.05, power=0.8,type="two.sample")```以上代码将输出如下结果：```Two-sample t test power calculationn = 64.23689d = 0.5sig.level = 0.05power = 0.8```从计算结果可以得知，在给定的效应大小、显著水平和功效下，需要每组约64.24个样本来进行双独立组的t检验。
r语言多样本量率的计算
在R语言中，你可以使用不同的函数来计算多样本比率或率的差异性。
一个常见的场景是比较两个或多个组的比率，这可以使用prop.test函数来完成。
下面是一个简单的例子：# 创建一个包含两个组的数据框data <- data.frame(Group = c(rep("Group A", 100), rep("Group B", 120)),Success = c(sum(rbinom(100, 1, 0.8)), sum(rbinom(120, 1, 0.7))))# 显示数据概览print(data)# 使用prop.test进行比例比较result <- prop.test(table(data$Success, data$Group))print(result)上述代码中，我们首先创建了一个包含两个组的数据框，其中"Success" 表示成功的次数。
然后，我们使用prop.test 函数来进行比例比较。
table 函数用于创建一个列联表，prop.test 函数接受这个列联表并执行比例比较。
如果你有更多组，你可以扩展数据框和表格的创建，然后使用prop.test 进行比较。
请注意，这个方法在每组的观测量较大时比较可靠。
如果你的观测量很小，可能需要使用精确的检验方法，例如Fisher's 精确检验，可以使用fisher.test 函数进行。
# 使用fisher.test进行比例比较（精确检验）result_fisher <- fisher.test(table(data$Success, data$Group))print(result_fisher)这里提到的例子都是关于二项分布的，具体的分析方法取决于你的数据类型和分布。
确保你的数据满足适用的统计假设，根据具体情况选择合适的检验方法。
服装AQL验货标准
服装AQL验货标准一．AQL定义:（ACCEPTANCE QUALITY LIMIT最低可接受质量水准）是指当一个连续系列批被提交验收抽样时，可允许的最差过程平均质量水平。
AQL表中规定了允许的最高疵点数AC,当实际发现的疵点数小于AC时验货合格，当实际疵点数大于AC时验货不合格。
更多服装验货知识，关注公众号“搞定服装验货”，在AQL抽样时，抽取的数量相同，AQL后面跟的数值越小，允许的疵点数量就越少，说明品质要求越高，检验就相对较严（AQL 1.5比AQL 2.5品质要求高）。
二．AQL抽样标准：ANSI/ASQCZ1.4(美国),BS6001(英国)，ISO2859(国际)，GB/T2828.1(中国)是一种基于数学概率原理的随机抽样检验方式，可根据货物总量计算出抽样量，同时提供了不同货物中允许或拒收不合格品的标准。
无论对于买方或卖方来说，这项准则都是对产品质量公正的评定，。
三．AQL 的历史：1942年AQL诞生于美国。
1973年被ISO组织采用，定名为ISO2859。
1987年中国参照ISO2859,制定了GB/T28281989年MIL-STD-105E成为在世界范围内最广泛使用的版本。
1993年更名为ANSI/ASQCZ1.4 IN USA。
2003年ANSI/ASQCZ1.4发行，术语“ACCEPTABLEQULITY LEVEL(AQL)”更名为”ACCEPTANCE QUALITY LIMITED”四．AQL 的抽样方案：AQL抽样方案包括一次抽样，两次抽样和多次抽样，其中用得最多的是一次抽样(SINGLE SAMPLE)。
AQL抽样术语：更多服装验货知识，关注公众号“搞定服装验货”抽样数量：在同一批次内需要抽验的样品数量，简称：n可接受数量：在同一批次内最大可接受的疵点数量，简称：Ac退货数量：在同一批次内导致退货的最低疵点数量，简称：Re不合格品数量：对样品逐个检验，发现的不合格品数量，简称：d↑上图是一次抽样的流程图↑上图是二次抽样流程图五.AQL检验状态：AQL 检验状态分为放宽检验，正常检验，和加严检验，检验状态之间可以相互转移，转移规则如下：更多服装验货知识，关注公众号“搞定服装验货”六．服装验货中如何正确使用AQL表：对于ANSI/ASQCZ1.4(美国),BS6001(英国)，ISO2859(国际)，GB/T2828.1(中国)抽样标准，更多服装验货知识，关注公众号“搞定服装验货”，用得最多的是正常检验(NORMAL INSPECITON)状态下一次抽样(SINGLE SAMPLE)。
r 语言 log-binomial回归 copy方法
在R语言中，log-binomial回归通常使用glm()函数来实现。
然而，要使用copy方法进行log-binomial回归，需要使用特定的包，如rstan或stan。
这些包提供了更灵活和强大的功能来进行log-binomial回归，并使用copy方法进行估计。
以下是使用rstan包进行log-binomial回归的示例代码：# 安装和加载 rstan 包install.packages("rstan")library(rstan)# 指定 Stan 的模型代码model_code <- "data {int<lower=0> N; // 总样本量int<lower=0> y; // 成功次数int<lower=0> x1; // 自变量1int<lower=0> x2; // 自变量2}parameters {real<lower=0> mu; // 成功概率的均值real<lower=0> sigma; // 成功概率的标准差}model {mu ~ lognormal(0, sigma); // 成功概率的 lognormal 分布y ~ poisson(mu); // 成功次数服从泊松分布}"# 指定数据和自变量data <- data.frame(y = c(10, 20, 30, 40), x1 = c(2, 3, 4, 5), x2 = c(1, 2, 3, 4))N <- nrow(data) # 总样本量# 使用 rstan 进行 log-binomial 回归fit <- stan(model_code, data = data, N = N, y = "y", x1 = "x1", x2 = "x2")上述代码中，我们首先指定了Stan的模型代码，其中包含了数据和参数的定义。
抽样检验
抽样检验一、抽样检验的定义从群体中随机取样(抽取一部分)．然后对该部分进行检验、把其结果与判定基准相比较、然后利用统计的方法．来判断群体的合格或不合格的检验过程。
二、基本概念及用语1．群体与样本。
群体就是提供被做为调查(或检查)的对象．或者称采取措施的对象。
也常称为批，群体(批)大小常以N表示，亦称批量N。
工序间、成品、进出库检验以及购入构验等经常组以整批的形式交付检验的。
不论是一件件的产品、还是散装料，一般都要组成批，而后提交检验，有些情形，中间产品由于条件的限制不允许组成批以后再提交给下一道工序进行检验、但可采用连续抽样检验 (如每小时抽取1台产品进行检验的抽样方式。
样本就是指我们从群体中(或批中)，抽取的部分个体。
抽取的样本数量常以n表示。
2．批的组成。
构成一个批的单位产品的生产条件应尽可能相同，即是应当由原、辅料相同，牛产员工变动不大生产时期大约相同等生产条件下生产的单位产品组成批。
此时．批的特性值只有随机波动．不会有较大的差别。
这样做．主要是为了抽取样品的方便及抽样品更具有代表性．从而使抽样检验更为有效，如果有证据表明，不同的机器设备、不同的操作者或不同批次的原材料等条件的变化对产品质量有明显的影响时，应当尽可能以同一机器设备、同一操作者或同—批次的原材料所生产的产品组成批，构成批的上述各种条件，通常很少能够同时满足。
如果想使它们都得到满足，往往需要把批分得比较小．这样品质一致而且容易追溯。
但这样做，会使检验工作量大大增加．反而不能达到抽样检验应有的经济效益、所以，除作产品、品质时好时坏，波动较大．必须采用较小的批以保证批的合理外，当产品品质较稳定时〔比如生产过程处于统计控制状态〕，采用大批量是经济的、当然，在使用大批量时，应当考虑到仓库场地限制以及不合格批的返工等可能造成的困难。
3．批量（N）。
一批产品中所包含的单位产品的总数叫做批量，通常用英文大写N表示、一批塑胶料由“一干袋组成，我们说这批塑胶料的批量力1000，对于5()()对沫子来讲．一个单位产品只可能是一对而决不可能是—只，批量就是500对：一批100公斤合成纤维，如果规定每10克纤维为一个单位产品，耶么这批产品的批量为10000。
AQL 抽样标准计划表(正常、加严、放宽) 汪昭陈 28Aug13
s -1s -2s -3s -4ⅠⅡⅢAc Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re2to 8A A A A A A B A 2019to 15A A A A A B C B 30116to 25A A B B B C D C 50126to 50A B B C C D E D 8011251to 90B B C C C E F E 1301122391to 150B B C D D F G F 2001122334151to 280B C D E E G H G 320112233456281to 500B C D E F H J H 50011223345678501to 1,200C C E F G J K J 8001122334567810111,201to 3,200C D F G H K L K 125011223345678101114153,201to 10,000C D F G J L M L 20001122334567810111415212210,001to35,000C D F H K M N M 315122334567810111415212235,001to 150,000D E G J L N P N 5001223345678101114152122150,001to 500,000D E G J M P Q P 8001223345678101114152122500,001andoverDEHKNQRQ 125023345678101114152122R2000345678101114152122注： =用箭头下面的第一个抽样方案，如果样品大小等于或超过批量，进行百分之百的检验。
=用箭头上面的第一个抽样方案。
批量范围Lot or Batch Size特殊检查水平Special Inspection Levels正常检查水平Generall Inspection Levels0.100.154.06.50.250.400.651.01.52.5MIL-STD-105E / ISO2859 / GB2828 / ANSI / ASQCZ1.4 / BS6001 / DIN40080 / NFX06-022样本量代码Sample Size Code Letters代码Sample Size Code Letter样本量Sample Size正 常 检 验 一 次 抽 样 方 案Single Sampling Plan for Normal Inspectionss -1s -2s -3s -4ⅠⅡⅢAc Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re2to 8A A A A A A B A 29to 15A A A A A B C B 30116to 25A A B B B C D C 50126to 50A B B C C D E D 80151to 90B B C C C E F E 13011291to 150B B C D D F G F 20011223151to 280B C D E E G H G 3201122334281to 500B C D E F H J H 500112233456501to 1,200C C E F G J K J 800112233456891,201to 3,200C D F G H K L K 12501122334568912133,201to 10,000C D F G J L M L 2000112233456891213181910,001to35,000C D F H K M N M 3150112233456891213181935,001to 150,000D E G J L N P N 500122334568912131819150,001to 500,000D E G J M P Q P 800122334568912131819500,001andoverDEHKNQRQ 1250122334568912131819R20002334568912131819注： =用箭头下面的第一个抽样方案，如果样品大小等于或超过批量，进行百分之百的检验。
抽样检验GB8
抽样检验GB2828一、抽样检验的由来二次世界大战时期，美国军方采购军火时．在检验人员极度缺乏的情况下，为保证其大量购入军火的品质，专门组织一批优秀数理统计专家、依据数学统计理论，建立厂一套产品抽样检验模式。
满足战时的需要。
二、抽样检验的定义从群体中随机取样(抽取一部分)．然后对该部分进行检验、把其结果与判定基准相比较、然后利用统计的方法．来判断群体的合格或不合格的检验过程。
三、基本概念及用语1．群体与样本。
群体就是提供被做为调查(或检查)的对象．或者称采取措施的对象。
也常称为批，群体(批)大小常以N表示，亦称批量N。
工序间、成品、进出库检验以及购入构验等经常组以整批的形式交付检验的。
不论是一件件的产品、还是散装料，一般都要组成批，而后提交检验，有些情形，中间产品由于条件的限制不允许组成批以后再提交给下一道工序进行检验、但可采用连续抽样检验 (如每小时抽取1台产品进行检验的抽样方式。
样本就是指我们从群体中(或批中)，抽取的部分个体。
抽取的样本数量常以n表示。
2．批的组成。
构成一个批的单位产品的生产条件应尽可能相同，即是应当由原、辅料相同，牛产员工变动不大生产时期大约相同等生产条件下生产的单位产品组成批。
此时．批的特性值只有随机波动．不会有较大的差别。
这样做．主要是为了抽取样品的方便及抽样品更具有代表性．从而使抽样检验更为有效，如果有证据表明，不同的机器设备、不同的操作者或不同批次的原材料等条件的变化对产品质量有明显的影响时，应当尽可能以同一机器设备、同一操作者或同—批次的原材料所生产的产品组成批，构成批的上述各种条件，通常很少能够同时满足。
如果想使它们都得到满足，往往需要把批分得比较小．这样品质一致而且容易追溯。
但这样做，会使检验工作量大大增加．反而不能达到抽样检验应有的经济效益、所以，除作产品品质时好时坏，波动较大．必须采用较小的批以保证批的合理外，当产品品质较稳定时〔比如生产过程处于统计控制状态〕，采用大批量是经济的、当然，在使用大批量时，应当考虑到仓库场地限制以及不合格批的返工等可能造成的困难。
抽样检验知识培训PPT课件
二次抽样检验（double sampling inspection）是首先从批中抽 取样本量n1的第一样本，根据检验结果，或决定是否接收或拒收 该批，或决定再抽取样本量为n2的第二样本，再根据全部样本的 检验结果决定接收或拒收该批。
抽样检验的目的就是通过检验所抽到的样本对这批产品的质量 进行估计，对这批产品作出合格与否，能否接收进行的判断。
抽样检验知识培训
（三）基本概念及用语
1、检验批：
它是作为检验对象而汇集起来的一批产品，有时也称交 检批。一个检验批应由基本相同的制造条件、一定时间内制 造出来的同种单位产品构成。
批的含义很广泛。我们通常所说的批是指一组需要检验或验 收的单位产品。我们也常称之为LOT。
1、规准型抽样检验（图2），按事先决定的抽样标准进行抽样及 结果比较，判断群体的合格与不合格。
图2
N
随机抽样 n
r
r≥Re r≤Ac
群体不合格 群体合格
良品
2、选别型抽样抽检验样检验知识培训
对于判为不合格的群体（批）采取全数检验，并将全检后的 不良品全数处理（或退货、或修理、或废弃）。
3、调整型的抽样检验
注意：我们从成品、或半成品、或零部件中抽取一部分样本 加以测定分析时，决不是仅为获取抽出样本的情报或状况。而是 要从样本的检验结果判定批络的状态，以便对批络采取措施。
4、样本（n）
我们从批中抽取的部分个体。常用n来表示。
R语言-选择样本数量
R语⾔-选择样本数量功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信⽔平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率1.t检验 案例:使⽤⼿机和司机反应时间的实验1 library(pwr)2# n表⽰样本⼤⼩3# d表⽰标准化均值之差4# sig.level表⽰显著性⽔平5# power为功效⽔平6# type指的是检验类型7# alternative指的是双侧检验还是单侧检验8 pwr.t.test(d=.8,sig.level = .05,power = .9,type = 'two.sample',alternative = 'two.sided') 结论:每组需要34个样本(68)⼈才能保证有90%的把握检测到0.8效应值,并且最多5%会存在误差2.⽅差分析 案例:对5组数据做⽅差分析,达到0.8的功效,效应值为0.25,选择0.5的显著⽔平.计算总体样本的⼤⼩# k表⽰组的个数# f表⽰效应值pwr.anova.test(k=5,f=.25,sig.level = .05,power = .8) 结论:需要39*5,195受试者参与实验才能得出以上结果3.相关性 案例:抑郁症和孤独的关系,零假设和研究假设为 H0:p<=0.25和H1:p>0.25 设定显著⽔平为0.05,⽿光拒绝零假设,希望有90%的信息拒绝H0,需要多少测试者1# r表⽰效应值2 pwr.r.test(r=.25,sig.level = .05,power = .90,alternative = 'greater') 结论:需要134名受试者参与实验4.线性模型 案例:⽼板的领导风格对员⼯满意度的影响,薪⽔和⼩费能解释30%员⼯满意度⽅差,领导风格能解释35%的⽅差, 要达到90%置信度下,显著⽔平为0.05,需要多少受试者才能达到⽅差贡献率 f2 = (0.35-0.3)/(1-0.35)=0.07691# u表⽰分⼦⾃由度2# v表⽰分母⾃由度3# f2表⽰效应值4 pwr.f2.test(u=3,f2=0.0769,sig.level = .05,power = .90) 结论:v=总体样本-预测变量-1,所以N=v+7+1=187+7+1=1935.⽐例检验 案例:某种药物有60%的治愈率,新药有65%的治愈率,现在有多少受试者才能体会到两种药物的差异1 pwr.2p.test(h=ES.h(.65,.6),sig.level = .05,power = .9,alternative = 'greater') 结论:本案例中使⽤单边检验,得出需要1605名受试者才能得出两种药品的区别6.卡⽅检验 卡⽅检验⽤来评价两个变量之间的关系,零假设是变量之间独⽴,拒绝零假设是变量不独⽴ 案例:研究晋升和种族的关系:样本中70%是⽩⼈,10%⿊⼈,20%西班⽛裔,相⽐20%的⿊⼈和50%的西班⽛裔,60%的⽩⼈更容易获得晋升1 prob <- matrix(c(.42,.28,.03,.07,.10,.10),byrow = T,nrow = 3)2# 计算双因素列连表中的备择假设的效应值3 ES.w2(prob)4# w是效应值,5# df是⾃由度6 pwr.chisq.test(w=0.1853198,df=2,sig.level = .05,power = .90) 结论:该实验需要369名测试者才能证明晋升和种族存在关联7.在新的情况下选择合适的效应值 7.1单因素1 es <- seq(.1,.5,.01)2 nes <- length(es)3 samsize <- NULL4for(i in 1:nes){5 result <- pwr.anova.test(k=5,f=es[i],sig.level = .05,power = .90)6 samsize[i] <- ceiling(result$n)7 }8 plot(samsize,es,type='l',lwd='2',col='red',9 ylab = 'Effect Size',10 xlab = 'Sample Szie',11 main = 'One way Anova with power=.90 and alpha=.05') 结论:赝本数量⾼于200时,在增加样本是效果不明显 7.2 绘制功效分析图1# 1.⽣成⼀系列相关系数和功效值2 r <- seq(.1,.5,.01)3 nr <- length(r)45 p <- seq(.4,.9,.1)6 np <- length(p)78# 2.获取样本⼤⼩9 samsize <- array(numeric(nr*np),dim = c(nr,np))1011for(i in 1:np){12for(j in 1:nr){13 result <- pwr.r.test(n=NULL,r=r[j],sig.level = .05,power = p[i],alternative = 'two.sided')14 samsize[j,i] <- ceiling(result$n)15 }16 }1718# 3.创建图形19 xrange <- range(r)20 yrange <- round(range(samsize))21 colors <- rainbow(length(p))22 plot(xrange,yrange,type='n',23 xlab = 'Corrlation Coefficient',24 ylab = 'Sample Size')25# 4.添加功效曲线26for(i in 1:np){27 lines(r,samsize[,i],type='l',lwd=2,col=colors[i])28 }29# 5.⽹格线30 abline(v=0,h=seq(0,yrange[2],50),lty=2,col='grey89')31 abline(h=0,v=seq(xrange[1],xrange[2],.02),lty=2,col='grey89')32# 6.标题和注释33 title('Sample Size Estimation for Corrlation\nSig=0.05')34 legend('topright',title = 'Power',as.character(p),fill=colors) 结论:在40%的置信度下,要检测到0.2的相关性需要约75个样本,在90%的置信度下,要检测到相同的相关性需要⼤约260个样本。