(Действующий) Национальный стандарт РФ ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 "Статистические...

Докипедия просит пользователей использовать в своей электронной переписке скопированные части текстов нормативных документов. Автоматически генерируемые обратные ссылки на источник информации, доставят удовольствие вашим адресатам.

Действующий
Типичное DOE включает в себя анализ изменений, влияющих на работу исследуемой системы, и статистическую оценку воздействия таких изменений на систему. Его целью может быть подтверждение значения некоторой характеристики системы или исследование влияния одного или большего количества факторов на некоторые характеристики системы.
Определенный порядок и способ, в соответствии с которыми должны быть выполнены эксперименты, называются "планом эксперимента", и такой план зависит от поставленной цели и условий, при которых эксперименты должны проводиться.
Имеется несколько методов, используемых для анализа данных эксперимента. Диапазон таких методов простирается от аналитических методов, таких как "дисперсионный анализ" ("ANOVA"), до графических методов, таких как "графики вероятности".

4.3.2 Область распространения

DOE может использоваться для оценки некоторой характеристики продукции, процесса или системы с целью подтверждения установленных требований или для сравнительной оценки нескольких систем.
DOE особенно полезно для исследования сложных систем, на результаты работы которых может влиять большое количество факторов. Целью эксперимента может быть максимизация или оптимизация исследуемой характеристики или уменьшение ее изменчивости. DOE может использоваться для идентификации наиболее влиятельных факторов, степени их влияния и взаимодействия. Результаты могут использоваться при проектировании, разработке и совершенствовании продукции или процесса, а также системы управления.
Информация, получаемая при проведении запланированного эксперимента, может использоваться для создания математической модели, которая описывает характеристики системы как функции воздействующих на них факторов. С некоторыми ограничениями (упоминаемыми в 4.3.4) такая модель может использоваться для целей прогнозирования.

4.3.3 Достоинства

При оценке или подтверждении соответствия исследуемой характеристики следует убедиться, что полученные результаты не определяются только случайными факторами. Такая необходимость возникает при сравнении оценок, сделанных как по какому-либо стандарту, так и при сравнении двух или более систем. DOE позволяет давать такие оценки в соответствии с установленным уровнем доверия.
Главное преимущество DOE - относительная эффективность и экономичность при исследовании воздействия на процесс многочисленных факторов по сравнению с исследованием воздействия каждого отдельного фактора. Кроме того, способность DOE идентифицировать взаимодействие между отдельными факторами способствует более глубокому пониманию процесса. Такие достоинства становятся особенно явными при работе со сложными процессами, т.е. процессами, на которые влияет большое количество факторов.
Наконец, при исследовании сложной системы имеется риск неправильного предположения о причинной связи там, где имеется лишь случайная корреляция между переменными. Риск такой ошибки может быть уменьшен с помощью разумных принципов планирования эксперимента.

4.3.4 Ограничения и предостережения

Некоторый уровень присущей системе изменчивости (часто описываемый как "шум") присутствует во всех системах. Он может иногда накладываться на результаты исследований и привести к неправильным заключениям. Другими потенциальными источниками ошибки являются воздействия неизвестных (или просто нераспознанных) факторов или влияние зависимостей между различными факторами в системе. Риск таких ошибок может быть уменьшен хорошо спланированными экспериментами с помощью, например, объема выборки или других решений при планировании эксперимента, но эти риски никогда не могут быть полностью исключены, и поэтому о них нужно помнить при составлении заключений.
Результаты эксперимента распространяются только на факторы и их диапазоны значений, рассматриваемые в эксперименте. Поэтому нужно соблюдать осторожность при экстраполяции в области, значительно выходящие за диапазон значений, рассматриваемых в эксперименте.
Наконец, теория DOE использует некоторые фундаментальные предположения, например о существовании канонического соотношения между математической моделью и изучаемой физической реальностью, действительность или адекватность которых является предметом дискуссий.

4.3.5 Примеры применений

Известно применение DOE при оценке продукции или процессов, например при подтверждении эффективности медицинского лечения или при оценке относительной эффективности нескольких типов лечения. Примеры такого применения в промышленности включают в себя проверку соответствия продукции требованиям стандартов.
DOE широко используют, чтобы выявлять факторы воздействия в сложных процессах и, таким образом, управлять средними значениями или улучшать их, или уменьшать изменчивость таких характеристик, как выходное значение процесса, прочность и долговечность изделия, уровень шума и т.п. С такими экспериментами часто сталкиваются в производстве, например, электронных компонентов, автомобилей и химических веществ. DOE широко используют в сельском хозяйстве и медицине. Область применения DOE является достаточно обширной.

4.4 Проверка гипотез

4.4.1 Предмет

Проверка гипотез представляет собой статистическую процедуру оценки соответствия совокупности данных (обычно из выборки) конкретной гипотезе с заданным уровнем риска. Гипотеза может относиться к предположению о специфическом статистическом распределении, модели или к значению некоторого параметра распределения (такого, как среднее значение).
Процедура проверки гипотез включает в себя оценку фактов (в форме данных) для принятия решения о справедливости конкретной гипотезы относительно статистической модели или параметра.
Проверку гипотез явно или неявно используют во многих статистических методах, упоминаемых в настоящем стандарте, таких как выборочный контроль, карты статистического управления процессом (СКП), планирование эксперимента, регрессионный анализ, измерительный анализ и т.п.

4.4.2 Область распространения

Проверку гипотез широко используют для принятия решений с заданным уровнем доверия о справедливости гипотезы относительно параметра совокупности (оцененного по выборке). Таким образом, процедура может применяться, чтобы проверить, удовлетворяет ли параметр совокупности установленным требованиям. Проверка гипотез может использоваться для выявления различий в двух или более совокупностях.
Проверку гипотез используют для проверки справедливости предположений, заложенных в модели, например является ли распределение совокупности нормальным, являются ли данные по выборке случайными и т.п.
Проверку гипотез используют также для определения интервала значений, который с заданным уровнем доверия "накрывает" рассматриваемый параметр (этот интервал называется "доверительным интервалом").

4.4.3 Достоинства

Проверка гипотез позволяет сделать утверждение относительно параметра совокупности с заданным уровнем доверия. Этот подход используют при принятии решений, зависящих от параметра.
Проверка гипотез позволяет делать утверждения относительно характеристик как распределения всей совокупности, так и выборочных данных.

4.4.4 Ограничения и предостережения

Чтобы гарантировать справедливость решений, полученных при проверке гипотез, очень важно, чтобы выполнялись лежащие в их основе статистические предположения, особенно касающиеся независимого и случайного формирования выборки. Кроме того, уровень доверия принимаемого решения зависит от объема выборки.
На теоретическом уровне ведется определенная дискуссия относительного того, как должна использоваться проверка гипотез для принятия правильных решений.

4.4.5 Примеры применений

Проверку гипотез в общем случае применяют при необходимости сделать утверждение относительно параметра или распределения одной или большего количества совокупностей по выборочным оценкам или непосредственно по выборочным данным. Например, проверка гипотез может использоваться для того, чтобы определить:
- удовлетворяет ли среднее значение (или стандартное отклонение) генеральной совокупности заданным требованиям, таким как целевые требования или требования стандарта;
- различаются ли средние значения двух генеральных совокупностей данных, например при сравнении различных партий комплектующих;
- не превышает ли доля дефектных изделий заданного уровня;
- различаются ли доли дефектных единиц в продукции двух процессов;
- были ли отобраны выборки случайным образом из одной и той же совокупности;
- является ли распределение совокупности нормальным;
- является ли наблюденное значение в выборке "выбросом";
- наличие совершенствования параметров продукции или процесса;
- необходимый объем выборки для принятия и отклонения гипотезы с заданным уровнем доверия;
- доверительный интервал для истинного среднего совокупности по выборочным данным.

4.5 Измерительный анализ

4.5.1 Предмет

Измерительный анализ (известный также как "анализ неопределенности измерений" или "анализ системы измерений") представляет собой набор процедур для оценки неопределенности систем измерения в диапазоне условий, в которых система работает. Погрешности измерений могут быть проанализированы с применением тех же методов, которые используют при анализе характеристик продукции.

4.5.2 Область распространения

Неопределенность измерений всегда должна приниматься во внимание. Измерительный анализ используют, чтобы оценить, с заданным уровнем доверия, пригодна ли система измерения для предназначенной цели. Измерительный анализ используют для определения величины вариаций различного происхождения, таких как вариации, вносимые проводящим измерения персоналом, или вариации, присущие самому инструменту измерения. Его используют также для описания вариаций, вносимых системой измерения, как части общей вариации процесса или общей допустимой вариации.