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標題: 不符機率、顯著水準、與風險的差異 [打印本頁]

作者: hlperng 時間: 2014-4-25 16:55:41 標題: 不符機率、顯著水準、與風險的差異

本帖最後由 hlperng 於 2015-10-24 08:55 編輯

不符機率 (probability of nonconformance)、顯著水準 (significant level)、與決策風險 (risk)，是品質管理上常見的三個機率數值 (%)，使用類似的機率與統計原理、技法和程序，但是其應用意義卻是完全不同的。

在產品研發與製造時，需要比較物品（產品與服務）的設計能力表現結果（量測值）(measurements) 與相對應的特性要求值 (requirements) 或規格值 (specifications)，不符合 (nonconformance)是指能力量測值與要求值或規格值之間的偏差 (deviation) 量超過規定值時。不符合現象在品質領域的硬體稱為缺點 (defect)、軟體稱為誤差 (error)，在可靠度領域稱為故障 (fault) 或失效 (failure)，在安全性領域稱為危害 (hazard)。不符合部分佔群體全部的比例，亦即不符合的可能性程度為不符機率，在品質管理領域常稱為不良機率、失效機率或危害機率，正面的數值為品質、可靠度或安全性。一般產業技術問題，主要討論的與工程或產品的特性能力有關的資料，大多是具有不確性 (uncertainties) 的隨機變數，其機率分布稱為原始機率分布，這是研發製造工程技術人員所關切的議題，有沒有做對的情形 (do the right thing)，處理特性的觀測數據（隨機變數）對群體機率分布參數的統計推定問題。

在作業執行與控制上，需要利用樣本 (sample) 量測資料推導群體的資訊，顯著水準是比較樣本觀測值與常規值（或目標值）是否有明顯的差異，根據群體抽樣樣本的觀測資料所計算得到的統計量，利用統計推論技法的參數推定程序，估算群體機率分佈的參數可能值。在抽樣情形下，樣本觀測值所要推論得到的群體分布參數，本身也是隨機變數，樣本大小影響推定結果的準確性，計算不符合參數的常規值的可能性或機率，稱為顯著水準 (significant level)，正面的數值為信心水準 (confidence level)。主要討論的隨機變數為原始機率分布參數，其機率分布稱為抽樣機率分布，這是現場執行控制或管制 (control) 人員所關切的議題，有沒有做好的情形 (do the thing right)，處理特性的觀測數據（隨機變數）對群體機率分布參數的統計檢定問題。

在訂定營運管理決策時，需要比較樣本觀測值與假設的參數真值或常規值的歸屬，所考量的風險是根據抽樣樣本的觀測資料所計算得到的統計量，利用統計推論技法的假設檢定程序，檢定機率分佈參數是虛無假設 (H[sub]0[/sub])、還是對立假設 (H[sub]1[/sub])的決策，決策錯誤的可能性稱為風險 (risk)，分為生產者風險（或稱型 I 風險或第 1 類風險）及消費者風險（或稱型 II 風險或第 2 類風險）。主要討論假設為真或為假的隨機過程問題，有沒有做對的判斷與決定的情形 (decide the thing right)，是營運管理 (manage) 人員所關切的議題，處理特性的觀測數據（隨機變數）對決策假設的統計判定問題。

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