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摘要：抽样检验是指从一批产品当中随机选取少量产品进行检验，并以此判断出该批次产品是否合格的一种统计学方法与理论。在本次研究中首先对产品批次质量相关参数做出了判定，而后重点针对产品质量抽检过程中的消费者风险与生产者风险展开了深入研究。
关键词：产品质量；抽样检查；两种风险
抽样检验方法是在开展产品质量检验工作时经常会用到的一种方法，与全面检查相比其效率更高且成本更低。下文将重点针对产品质量抽样检验中所存在着的这两种风险展开具体分析。
一、批质量相关参数
针对一项不合格产品比例的生产批次，依据抽样方案三项参数信息来评价产品的合格率，鉴于所抽取样本当中所出现的不合格产品判断数量均会被判断为合格，因而单批次产品的合格率即可被总结为以下公式：
K（w）=w（m=0）+w（m=1）+···+w（m=Ce）
其中K（w）代表批产品的判断合格概率，w代表抽选样本出现不合格的产品数，Ce代表产品不合格判定数量。
由产品批量当中随机选取N个样本，总数采用ZnN种组合形式，即在所抽选出的n个样本当中共包含L个不合格产品，即表示为ZlN·Zn-lN-Nw，因而，在整个样本内不合格的产品数量L的概率即为：
KW=∑Zek=0ZlN·Zn-lN-NwznN
其中L=0，1，2，......，n。在进行大批量产品抽检时超几何分布将无限接近二项分布，则有：
wm=l=zlN·Zn-lN-NwznN
在选用抽样检验方法开展产品质量检查时，在面对整批次质量普遍偏差，不合格率W相对较大之时应当采取小概率计算，也就是K（w）的值应当选的更小一些；在整批次质量相对较高之时也就是w相对较小，则相应的K（w）值便应当更大一些。
二、产品质量抽检面临的两种风险
对产品质量抽检有可能面临的两种风险分别假设以下三种情况下所发生的变化情况：
（1）假设1：样本大小n与不合格产品的判断数量K（W）不发生改变时，批量产品N件样本发生改变。为针对批量产品N件样本出现改变之时生产者与消费者风险所遭受到的影响，可利用超几何分布来计算在抽样方案（55，25，5）、（210，25，5）、（1050，25，5）之时，批接收概率K（W）值的变化情况，在产品质量抽检不合格率W不足5%之时，一般从生产者的角度来考虑，应当批准该此批产品。在样本大小与不合格产品的判断数量不发生改变的情况下，随着批量产品数量的增多，批产品被接收的概率K（W）值也会明显增大，换言之即生产生产方风险下降。而一旦不合格产品W值一旦超过10%以上，通常为了保护消费者权益，对于该批次产品应当拒绝接收，批产品的接受率K（W）值增大，拒绝接收对于降低消费者风险有积极意义，且其概率可能性在增大。因而，在开展抽样检验之时，在：样本大小与不合格产品的判断数量不发生改变的情况下，批量产品样本N的数量越多，生产风险会相对较小，消费者风险则会相对增大；反之若是批量产品N的数量越少，则生产风险会越大，消费者风险会相对减小。
（2）假设2：在批量产品N件样本数量和不合格产品的判断数量K（W）不发生改变的情况下，样本大小n发生改变之时两种风险有可能会受到的影响。依据对样本内不合格数量为L的概率计算公式：KW=∑Zek=0ZlN·Zn-lN-NwznN进行计算，抽选样本方案（1050，10，0）、（1050，25，0）、（1050，60，0）展开分析，以体现出接受概率K（W）的变化情况。在批量产品N件样本数量与不合格产品的判断数量K（W）不发生改变的情况下，伴随着样本大小n的增大，基于完全相同的W值情况下，批接受概率K（W）值则会逐渐减小，生产风险会相对增大，消费者风险会逐渐下降。
（3）假设3：在批量产品N件样本数量和样本大小n不发生改变的情况下，不合格产品的判断数量K（W）发生改变之时两种风险所受到的影响。同样是按照上述对样本内不合格数量为L的概率计算公式展开数据处理，抽选样本方案抽选样本方案（1050，25，0）、（1050，25，1）、（1050，25，3）展开分析，以体现出接受概率K（W）的变化情况。在批量产品N件样本数量和样本大小n不发生改变之时，伴随着不合格产品的判断数量K（W）的增大，基于完全相同的W值基础之上，批接受概率K（W）的数值也将会逐渐增大，与之所相对应的生产方风险便会下降，而消费者风险则会升高。
三、结语
总而言之，无论采取何种抽样检验方案，对于消费者及生产者而言都会面临着一定的风险隐患。尽管产品质量抽樣检查风险无法回避，但是可以预先经由协商来共同商讨出一个双方都认可的方案，之后再利用对生产者与消费者两种风险的大小判断来明确出相应的抽样检验方案，最大程度的保障双方利益。
参考文献：
[1]杨蓓.浅析降低产品抽样检验风险的方法[J].技术与市场，2017，24（2）.
[2]胡红波.浅谈定量包装抽样检验风险性[J].科技创新导报，2016，（17）.
[3]肖红.简论产品质量抽样检验[J].品牌与标准化，2016，（5）.
关键词：产品质量；抽样检查；两种风险
抽样检验方法是在开展产品质量检验工作时经常会用到的一种方法，与全面检查相比其效率更高且成本更低。下文将重点针对产品质量抽样检验中所存在着的这两种风险展开具体分析。
一、批质量相关参数
针对一项不合格产品比例的生产批次，依据抽样方案三项参数信息来评价产品的合格率，鉴于所抽取样本当中所出现的不合格产品判断数量均会被判断为合格，因而单批次产品的合格率即可被总结为以下公式：
K（w）=w（m=0）+w（m=1）+···+w（m=Ce）
其中K（w）代表批产品的判断合格概率，w代表抽选样本出现不合格的产品数，Ce代表产品不合格判定数量。
由产品批量当中随机选取N个样本，总数采用ZnN种组合形式，即在所抽选出的n个样本当中共包含L个不合格产品，即表示为ZlN·Zn-lN-Nw，因而，在整个样本内不合格的产品数量L的概率即为：
KW=∑Zek=0ZlN·Zn-lN-NwznN
其中L=0，1，2，......，n。在进行大批量产品抽检时超几何分布将无限接近二项分布，则有：
wm=l=zlN·Zn-lN-NwznN
在选用抽样检验方法开展产品质量检查时，在面对整批次质量普遍偏差，不合格率W相对较大之时应当采取小概率计算，也就是K（w）的值应当选的更小一些；在整批次质量相对较高之时也就是w相对较小，则相应的K（w）值便应当更大一些。
二、产品质量抽检面临的两种风险
对产品质量抽检有可能面临的两种风险分别假设以下三种情况下所发生的变化情况：
（1）假设1：样本大小n与不合格产品的判断数量K（W）不发生改变时，批量产品N件样本发生改变。为针对批量产品N件样本出现改变之时生产者与消费者风险所遭受到的影响，可利用超几何分布来计算在抽样方案（55，25，5）、（210，25，5）、（1050，25，5）之时，批接收概率K（W）值的变化情况，在产品质量抽检不合格率W不足5%之时，一般从生产者的角度来考虑，应当批准该此批产品。在样本大小与不合格产品的判断数量不发生改变的情况下，随着批量产品数量的增多，批产品被接收的概率K（W）值也会明显增大，换言之即生产生产方风险下降。而一旦不合格产品W值一旦超过10%以上，通常为了保护消费者权益，对于该批次产品应当拒绝接收，批产品的接受率K（W）值增大，拒绝接收对于降低消费者风险有积极意义，且其概率可能性在增大。因而，在开展抽样检验之时，在：样本大小与不合格产品的判断数量不发生改变的情况下，批量产品样本N的数量越多，生产风险会相对较小，消费者风险则会相对增大；反之若是批量产品N的数量越少，则生产风险会越大，消费者风险会相对减小。
（2）假设2：在批量产品N件样本数量和不合格产品的判断数量K（W）不发生改变的情况下，样本大小n发生改变之时两种风险有可能会受到的影响。依据对样本内不合格数量为L的概率计算公式：KW=∑Zek=0ZlN·Zn-lN-NwznN进行计算，抽选样本方案（1050，10，0）、（1050，25，0）、（1050，60，0）展开分析，以体现出接受概率K（W）的变化情况。在批量产品N件样本数量与不合格产品的判断数量K（W）不发生改变的情况下，伴随着样本大小n的增大，基于完全相同的W值情况下，批接受概率K（W）值则会逐渐减小，生产风险会相对增大，消费者风险会逐渐下降。
（3）假设3：在批量产品N件样本数量和样本大小n不发生改变的情况下，不合格产品的判断数量K（W）发生改变之时两种风险所受到的影响。同样是按照上述对样本内不合格数量为L的概率计算公式展开数据处理，抽选样本方案抽选样本方案（1050，25，0）、（1050，25，1）、（1050，25，3）展开分析，以体现出接受概率K（W）的变化情况。在批量产品N件样本数量和样本大小n不发生改变之时，伴随着不合格产品的判断数量K（W）的增大，基于完全相同的W值基础之上，批接受概率K（W）的数值也将会逐渐增大，与之所相对应的生产方风险便会下降，而消费者风险则会升高。
三、结语
总而言之，无论采取何种抽样检验方案，对于消费者及生产者而言都会面临着一定的风险隐患。尽管产品质量抽樣检查风险无法回避，但是可以预先经由协商来共同商讨出一个双方都认可的方案，之后再利用对生产者与消费者两种风险的大小判断来明确出相应的抽样检验方案，最大程度的保障双方利益。
参考文献：
[1]杨蓓.浅析降低产品抽样检验风险的方法[J].技术与市场，2017，24（2）.
[2]胡红波.浅谈定量包装抽样检验风险性[J].科技创新导报，2016，（17）.
[3]肖红.简论产品质量抽样检验[J].品牌与标准化，2016，（5）.