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一种关于测试样本数量的计算方法
 各位师兄大家好，我是大炮蕭，今天跟大家大炮一个测试样品数统计学的方法，上膛开炮了！ 一直以来针对产品测试数量的统计原理都困扰着许伙伴，特别是一些行业的头部企业，在审厂的条款里甚至写着企业针对试验，测试是否有相关统计学依据，这点确实很让人头疼，检验类可以参考GB 2828等效采用ISO2859，AQL抽样，这种方法并不适用研制或ORT测试样品数量的确定。以下介绍一种计算方法，该方法我第一次接触是在Practical_Reliability_Engineering 这本书中的14.3.1 提到的二项分布，我们先看一下原文。   转化公式参照二项分布的概念：二项分布为重复 n 次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。在产品研发阶段，认为每个研发样品在每个测试项目中的测试结果（通过）或者 (失败) 的概率在每一次独立试验中保持不变，根据二项分布理论，引用二项分布置信度公式如下：  R-未知可靠度C-信心水平N-总测试样品数K-失效项数如上公式假设失效数 k=0，得到简化公式如下：C=1-R^N ; 得测试样品数 N = Ln(1-C)/Ln(R) 通过信心水准和可靠性水平而计算出表所需测试样本数。 使用Excel轻松解决计算的问题大家可以在网上找到已经做好的网页或者小程序，大炮蕭习惯的方法是使用Excel解决  信心水平可以依据产品开发难度等因素选择可靠度水平可以依据公司对产品的可靠性预期选择公式“=ROUNDUP（LN(1-D4)/LN(D5),0）”//公式中的D4为信心水平的表格值，D5为可靠度水平的表格值//ROUNDUP函数为向上进位。以下为某一公司定义 对于研发阶段的整机样品定义：可靠性水平=90%；信心水准=50%，因此测试样本数应大于23台。 对于研发阶段的部件样品定义： 可靠性水平=97%；信心水准=80%，因此测试样本数应大于53台。 后记 实际运用中在大型或昂贵的产品用如此大的数量去试验不太现实，这个时候大家可以考虑将可靠性指标分解，或使用历史经验数据，针对三新部分重点试验，或者在加速试验中使用此计算方法。 以上今天大炮的内容，如有不当之处请各位师兄指正！ |
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