质量验收抽样检验（接收概率与 OC 特性） 使用指南

算法：按二项分布计算接收概率 Pa(n, Ac, p) = Σ(i=0..Ac) C(n,i) pⁱ(1−p)^(n−i)；AQL 处接收概率 = Pa(n, Ac, AQL)；生…

核心功能

• 批次判定：按样本量、合格判定数与发现不合格数判定接收/拒收
• 方案评价：算 AQL 处接收概率与生产方风险，评估抽样方案宽严
• 质量分析：算 LTPD 与样本不合格率，判断过程质量水平

适用场景

• 批次判定：按样本量、合格判定数与发现不合格数判定接收/拒收
• 方案评价：算 AQL 处接收概率与生产方风险，评估抽样方案宽严
• 质量分析：算 LTPD 与样本不合格率，判断过程质量水平

使用步骤

1. 方法
2. 算例

实用技巧

• 当批量 N 远大于样本量 n（一般 n/N < 0.1）时，不放回抽样可用二项分布很好近似，误差可忽略
• 若 N 很小（如 N=50、n=20），则应改用超几何分布，否则会高估接收概率
• 质量分析：算 LTPD 与样本不合格率，判断过程质量水平

常见问题

生产方风险和使用方风险分别是什么？

生产方风险 α 是把质量合格的批（不合格品率 ≤ AQL）误判为不合格的概率，损害供方利益；使用方风险 β 是把质量低劣的批（不合格品率 ≥ LTPD）误判为合格的概率，损害需方利益。标准抽样方案的设计目标就是同时把 α 控制在 5% 左右、β 控制在 10% 左右，本工具正是按这两个点计算。

为什么二项分布就够了，不用超几何分布？

当批量 N 远大于样本量 n（一般 n/N < 0.1）时，不放回抽样可用二项分布很好近似，误差可忽略。本工具默认例 n/N = 80/1000 = 8%，近似成立。若 N 很小（如 N=50、n=20），则应改用超几何分布，否则会高估接收概率。正式方案请按 GB/T 2828.1 的转移规则与抽样表执行。