質量驗收抽樣檢驗（接收機率與 OC 特性） 使用指南

演算法：按二項分佈計算接收機率 Pa(n, Ac, p) = Σ(i=0..Ac) C(n,i) pⁱ(1−p)^(n−i)；AQL 處接收機率 = Pa(n, Ac, AQL)；生…

核心功能

• 批次判定：按樣本量、合格判定數與發現不合格數判定接收/拒收
• 方案評價：算 AQL 處接收機率與生產方風險，評估抽樣方案寬嚴
• 質量分析：算 LTPD 與樣本不合格率，判斷過程質量水平

適用場景

• 批次判定：按樣本量、合格判定數與發現不合格數判定接收/拒收
• 方案評價：算 AQL 處接收機率與生產方風險，評估抽樣方案寬嚴
• 質量分析：算 LTPD 與樣本不合格率，判斷過程質量水平

使用步驟

1. 方法
2. 算例

實用技巧

• 當批次 N 遠大於樣本量 n（一般 n/N < 0.1）時，不放回抽樣可用二項分佈很好近似，誤差可忽略
• 若 N 很小（如 N=50、n=20），則應改用超幾何分佈，否則會高估接收機率
• 質量分析：算 LTPD 與樣本不合格率，判斷過程質量水平

常見問題

生產方風險和使用方風險分別是什麼？

生產方風險 α 是把質量合格的批（不合格品率 ≤ AQL）誤判為不合格的機率，損害供方利益；使用方風險 β 是把質量低劣的批（不合格品率 ≥ LTPD）誤判為合格的機率，損害需方利益。標準抽樣方案的設計目標就是同時把 α 控制在 5% 左右、β 控制在 10% 左右，本工具正是按這兩個點計算。

為什麼二項分佈就夠了，不用超幾何分佈？

當批次 N 遠大於樣本量 n（一般 n/N < 0.1）時，不放回抽樣可用二項分佈很好近似，誤差可忽略。本工具預設例 n/N = 80/1000 = 8%，近似成立。若 N 很小（如 N=50、n=20），則應改用超幾何分佈，否則會高估接收機率。正式方案請按 GB/T 2828.1 的轉移規則與抽樣表執行。