推断整批产品的不合格率_GB/T4008-2008

kslam

统计推断有着广泛的用途，在质量管理活动中应用尤其普遍。这是一个常见的问题 : 从一批抽取n 药片样品作外观检查, 检出的不合格为x, 求这批产品的不合格率的95% 置信区间。

使用GB/T 4088-2008 (数据的统计处理和解释二项分布参数的估计与检验) 说明样本的不合格率p是对整批产品的不合格率的估计值。p是总体具有此种特性的个体的比率。

从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。由于样本的不合格率不可能等于总体的不合格率。使用置信区间可以更好地估计总体的不合格率。要对总体进行推论，必须确知样本比率的置信区间布。许多教科书或文章采用正态近似法计算这置信区间。因为它便于学生手工计算。但是精确方法通常比正态近似方法更可靠。GB/T 4088 -2008和Minitab-单比率检验都使用Clopper Pearson精确方法。见附图。

你也可以使用附件Excel电子表格计算置信区间。

ravenhigh

这在电子行业很有用，制药行业根本用不上

胜利者

学习

syhorchid

学习一下

kslam

ravenhigh 发表于 2017-11-19 19:08
这在电子行业很有用，制药行业根本用不上

你在开玩笑吗?

cscdy

kslam 发表于 2017-11-19 22:38
你在开玩笑吗?

我觉得不是开玩笑

cscdy

kslam 发表于 2017-11-19 22:38
你在开玩笑吗?

我觉得不是开玩笑

kslam

cscdy 发表于 2017-11-20 10:49
我觉得不是开玩笑

2017年9月13 日阿斯利康首席科学家 Maneesha Altekar在ISPE发布了一份讨论固体口服剂型包装验证文件(Overview of Packaging Validation for Drug Products)。文件表示应该为更高风险的产品制定严格的属性的验收取样计划 - 如95%置信区间不合格率上限少于1％。

你现在有不同的看法？

九三

因为不用，所以觉得用不上。这是根本问题吧？

kslam

九三 发表于 2017-11-23 22:23
因为不用，所以觉得用不上。这是根本问题吧？

实际上是缺乏这统计知识, 换句话说, "你不知道你不知道什么"  

九三

kslam 发表于 2017-11-24 10:08
实际上是缺乏这统计知识, 换句话说, "你不知道你不知道什么"

对，你说的对，科学上有几个不知道，这是第二层不知道。

kslam

九三 发表于 2017-11-24 10:19
对，你说的对，科学上有几个不知道，这是第二层不知道。

所以我的感觉是对牛弹琴

九三

kslam 发表于 2017-11-24 10:29
所以我的感觉是对牛弹琴

对牛弹琴，不是牛的错。

kslam

九三 发表于 2017-11-24 10:45
对牛弹琴，不是牛的错。

我犯了类型II错误

kslam

九三 发表于 2017-11-24 10:45
对牛弹琴，不是牛的错。

让我尝试对人弹琴

GBT 4088单侧置信区间上限 = RQL。以 附GBT 4088 (20,8)为例说明。

β = 0.05

单侧置信区间上限 (pu) = 0.606

RQL = 0.606

你可以做二项分布计算RQL以确认我说的事实。

globle002

学习了

kslam

Minitab 例子


补充内容 (2018-3-12 13:06):
N        事件        样本 p        p 的 90% 置信区间
200        170        0.850000        (0.802089, 0.889919)

kslam

对比两家工厂的产品，当其不合格品率相同情况下，能否说明他们有相同的过程能力呢? 不能。因为这还应该看两个样本量。单纯看不合格品率是不能说明问题的，因为样本量如果不同, 那么两个样本的不合格品率的抽样误差是不相同的。因为, 样本量越大抽样标准误差就越小。

wss6235521

ravenhigh 发表于 2017-11-19 19:08
这在电子行业很有用，制药行业根本用不上

无畏精神可嘉

sxp

原来确实认为是有用的，但是越了解多，越发现可能确实用处不大，这个不是统计学或者方法的问题，而是前提条件就没有，统计学的应用在国内大部分企业很可能确实用处不大。