单属性抽样计划当检查只能分为两种结果时，使用 MIL-STD-105E 或 MIL-STD-105E。 人们可以将这种类型的计划视为进行/不进行或符合规范与不符合规范。 广泛使用是因为人们所需要做的就是计算样品中发现的缺陷数量或评估过程中缺陷的比例。 如果使用大批量，则使用二项式分布。 然而，当缺陷来自单个批次时，则使用超几何分布。 当根据所检查批次中的缺陷比例绘制验收概率时，可能有两条曲线，A 型和 B 型。对于 A 型，曲线表示根据批次中缺陷比例验收批次的概率，其中： ，对于 B 型，曲线绘制了生产商过程中将被接受的批次比例与缺陷比例的关系。
该过程是从大小为 N 的批次中随机抽取大小为 n 的样本。 如果样品旨在作为批次本身，则在使用该过程生产批次时被视为 A 类抽样或 B 类抽样。
Procedure for Single Attributes Sampling单一属性抽样程序
我将展示如何使用两点方法按属性生成单个抽样计划。 对于两点抽样计划方法，使用 ( p1, α ) 和 ( p2, β ) 作为点。 其中，p1 称为可接受质量限度或 AQL，p2 是可拒收质量限度或 RQL，α 是生产者的风险，β 是消费者的风险。 通过 JMP 抽样计划插件，可以使用二项分布（B 型）或超几何分布（A 型）。
启动加载项从插件菜单中选择 JMP 抽样计划。 选择属性-->单个。
Single Attributes Sampling Plan单一属性抽样计划
现在，您将看到批次验收抽样计划的三 (3) 个选项。
我将使用该选项通过两点法生成属性抽样计划。
Generate Single Attributes Sampling Plan生成单一属性抽样计划
单击“确定”将弹出一个对话框，用于输入 AQL、RQL、α 和 β，以及在指定批量时选择 A 型或 B 型分析选项。 测量单位将允许您更改 p 的选项：缺陷比例、缺陷百分比或每百万缺陷数通过下拉菜单。 在制定计划时，首要考虑的是为生产者和消费者提供保护。
在对话框中输入以下值：
合格质量水平 = 0.018
RQL = 0.18
接受 AQL 批次的概率 (1- α ) = 0.95
RQL ( β ) = 0.10 时接受批次的概率
请注意，手数大小是可选的。 如果未指定批量大小，则不会显示性能图表。
Specifying two points for single attribute sampling plan为单属性抽样计划指定两个点
JMP 抽样计划报告生成的内容包含有关所创建计划的详细信息。 让我们浏览每个大纲框以查看输出的内容。
展开第一个大纲节点将显示指定用于生成计划的参数。
Detail Report for Single Attribute Sampling Plan单一属性抽样计划的详细报告
此外，创建的计划的样本数量 (n) = 28，验收数量 (c) 为 2。如果 28 个样本中的缺陷品或不合格品数量 <=2，您将接受该批次。 如果不合格品的数量 > 2，则将拒绝该批次。采用此计划，包含 1.8% 不合格品的批次只会在 1.37% 的情况下被拒绝，而包含 18% 不合格品的批次则被拒绝。合格的物品将被接受 9.795 的时间。
查看第二个大纲节点的输出会显示操作特性曲线 ( OC )。 OC 曲线用于评估该计划向消费者和生产者提供的保险。 显示两条 OC 曲线。 左侧的曲线使用指定的质量水平（AQL = 0.018 和 RQL = 0.18）和相关的（计算的）验收概率显示。 其中，右侧的 OC 曲线使用指定的验收概率（Pa@AQL = 0.95 和 Pa@RQL = 0.1）和计算的质量水平显示。
Operating Characteristic Curves工作特性曲线
展开或查看最后一个大纲节点会显示所创建计划的表格摘要。 显示的输出显示了所需的质量。
该表采用颜色编码，以指示指定 AQL 和 RQL 水平下相关验收概率的增加或减少。 AQL 处的接受概率 (0.98635 > 0.95) 的性能比要求的更好，带有蓝色字体和向上箭头或 0.097937 < 0.1，RQL 处的向下箭头和相同的蓝色字体提供了计算的接受概率和与所要求的相比，它们是否更好或更差。 同样，显示了每个指定的接受概率的相关质量级别。 由向上箭头和红色字体表示的 AQL 相关质量水平 (0.029800 > 0.018000) 的增加表明质量比指定的要差。 查看 RQL (0.17910 < 0.18000) 处的关联质量水平，显示出好于预期的结果，如向下箭头和蓝色字体所示。
Tabular Plan Summary表格计划摘要
现在，让我们重新运行分析，但这次我们将提供 10,000 手的数量。 从操作特征曲线下的红色三角形菜单选项中选择重新启动分析。 这将使用我们之前的条目填充的选项作为起点进行分析。 将选择从“连续抽样类型 B”（二项式）更改为“批量抽样 - 类型 A”（超几何），然后单击“确定”继续。
请注意，报告的“计划摘要”大纲框下已计算并以表格形式总结了其他绩效指标。 输出与之前提供的略有不同，因为我们在计算中纳入了批量大小，并且现在使用超几何分布。 而之前我们使用二项式分布。 Pm 的绩效衡量指标、平均样本数 (ASN)、平均样本数（完全缩减）、平均出厂质量 (AOQ)、平均出厂质量限值 (AOQL)、平均总检验量 (ATI)、AQOL 平均总检验量以及提供了 AQL 和 RQL 指定质量下的实际风险。
展开性能图的大纲节点会显示 AOQ 和 ATI 的图。 单击大纲节点下的红色三角形菜单选项将允许显示另一张图表，包括 ASN.1 图表。 ASN曲线分为不限电和全限电两种情况。 其他选项包括在单个绘图或预测刻画器中显示所有曲线。
平均出厂质量 (AOQ) 图显示根据缺陷比例的可能值绘制的 AOQ。 曲线最大值处的 AOQ 指定为 AOQL。
出现缺陷比例的点标记为Pm。 AOQ 曲线在评估对不合格批次进行 100% 检查后对交付给消费者的平均质量的影响时非常有用，以评估整改完成后给予消费者的信心水平。
Performance graphs with optional ASN Curve具有可选 ASN 曲线的性能图
我让读者可以选择探索其他大纲节点下可用的其他红色三角形菜单选项，以保存输出或创建计划摘要输出的 JMP 数据表。
下次我们将看看创建零属性批次验收抽样计划，又名， 斯奎利亚计划。
JMP 验收抽样计划插件
请在下面给我留言。
参考
国防部，1989，按属性检验的抽样程序和表格, MIL-STD-105E， https://archive.org/details/MIL-STD-105E_1/mode/2up，检索日期：2021 年 4 月
席林，EG， ＆纽鲍尔，DV， 2017年，质量控制中的验收抽样，第三版，佛罗里达州博卡拉顿，CRC Press
蒙哥马利，华盛顿特区， 2013年,统计质量控制简介，第 7 版，美国，John Wiley & Sons
格兰特，EL， ＆莱文沃斯，RS， 统计质量控制，第 5 版，1980 年，麦格劳-希尔图书公司。
SAS/QC® 15.2 用户指南，2020 年，北卡罗来纳州卡里
你好@斯坦_科普罗夫斯基,
我有一位客户对此插件感兴趣并想提出问题。 不幸的是，我不是这个主题的专家，无法提供帮助。 我非常感谢您对此的回答：
“对于给定的 ASP
如果您知道 AQL 和 RQL 并知道验收数量 (a)，您如何确定此 ASP 所需的最小样品数量 (N)？”
亲切的问候，
欧文
编辑：感谢斯坦的回答！
“如果我正确理解你的问题，则需要生成一份单一属性抽样计划。
JMP 抽样计划 > 属性 > 单一，然后单击生成/创建属性计划。
制定计划需要两点，
(P1, 1-Alpha) 和 (p2, Beta)
p1=aql
p2=rql
alpha = 0.05 和 beta = 0.1 的典型值
一旦您提供了两个点的值，插件将计算所需的样本大小和接受数量。”
你好@贝鲁兹,
对于延迟在这里发布更新，我感到非常抱歉。
我确实对我提到的 UI 进行了更改，但现在我的单元测试用例由于更改而失败了。
一旦单元测试用例通过，插件的更新将在接下来的几天内发布。
干杯，
斯坦
你好@Minh93VN ,
样品本身的缩减或处理可以是三个条件之一。
- 全面检查；检查抽样计划定义的 n 个样本中的所有项目
- 半缩减检查；当发现的缺陷数量超过抽样计划验收数量时，停止检验
- 全面缩减检查；一旦可以对样品做出决定，检验就停止
要以图形方式显示平均样本数，请从性能图表中的红色小三角选择 ASN.1。
Performance Graph--Red Triangle Select ASN性能图--红三角选择ASN
你好，先生，
平均样本数减少了多少？以及如何用图表来说明？ 谢谢！
嗨斯坦
我有另一个问题。
当我使用“比较属性计划”功能来比较不同的抽样计划时，即使我选择 B 类抽样计划（双正态），它也会选择 N=10000（在本例中）的批量大小进行比较。
谢谢了。 现在可以了。 非常感谢并且非常有用的插件。
你好@贝鲁兹,
根据错误，由于区域格式的原因，我似乎无法正确处理指定的数字。
也就是说，数字输入为 1,8 与 1.8。
要确认是否可以使用（美国）“.”再次尝试输入。而不是数字小数部分的“，”（EU），请告诉我错误是否已解决。
干杯，
斯坦
斯坦先生
我已经安装了您的插件来创建不同的采样计划，但我不断收到错误消息。 我正在运行 JMP 16。 有什么建议如何解决这个问题吗？
Br。
贝鲁兹
