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不符機率、顯著水準、與風險的差異 [複製鏈接]

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發表於 2014-4-25 16:55:41 |顯示全部樓層
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 (H0)、還是對立假設 (H1)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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