逐次テスト逐次テストに詳しい人はいますか?
温度に対する信頼性テストを実行していると想像してください。3 つの異なる温度で部品のテストを完了した後、データを分析します。私の目標は、ある標準を超える使用条件 (100℃で 1E5 時間など) で MTTF に LCB を持たせることです。残念ながら、データを分析した結果、CB の幅が広すぎ、LCB が低すぎて目標を下回っていることがわかりました。もっと多くの部品をテストしたり、より多くの温度下でテストしたくなるかもしれません。さらにテストを実行した後、新しい LCB を計算し、それが目標を満たした場合、このテストを順番に実行したことを考慮する必要がありますか? LCB の有意水準は最初と同じですか、それともテスト レベルを追加したので変更する必要がありますか?
JMP はこのような逐次テストを考慮していますか? 誰かがそれを行うアドインについて聞いたことがありますか?
Re: 逐次テスト@charlie_whitman興味深い質問。 あなたが説明した状況では、目標は、その推定値に望ましい不確実性を備えた関心のあるパラメータを推定できるように十分な情報を収集できるようにすることであるため、調整を行う必要はないと思います。
しかし、これを「コンプライアンスのテスト」と見る人もいるかもしれない。 ただし、あなたが説明しているのはそのようなケースではないようです。
Re: 逐次テストサム、返信してくれてありがとう。それは簡単にコンプライアンスのテストに発展する可能性があると思います。目標を達成した後、経営陣は「目標を達成しました！」と言うかもしれません。実験はやめろ！」
その状況に対処する適切な方法は何でしょうか?
Re: 逐次テストコンプライアンス問題へのテストは、数十年前、製薬業界にとって問題でした。 一部の製薬メーカーは、規格外の結果が出たときに行うことは、再度試験/測定を行い、全体の平均が規格内になるまで試験/測定を続けるか、さらに悪いことに、規格外の結果が得られた後に古いデータを廃棄することでした。仕様内の結果。 それはもはや許可されておらず、FDA はこの問題に関する特別なガイダンスを作成しました。 現在、ほとんどの企業が行っているのは、OOS の結果に対処するための特定の手順を確立することです。これには、測定が間違っていた特定の根本原因が見つからない限り以前のデータを破棄しないこと、測定の外れ値を除去するための特定のルールを設けること、再テストを制限することなどが含まれます。最後にすべての結果を全体的に平均します。
あなたの場合、問題が法律や規制の遵守の問題ではない場合は、次のことをお勧めします。
- 研究の目標を達成するために研究をどのように設計し実行するかについて、よく考えられたプロセス
- 最終結果の望ましい精度 (つまり、望ましい信頼区間幅) が得られるように、テストする項目の適切な数を決定します。 ただし、故障までの時間の研究を加速することがどれほど簡単であるかはわかりません。
- あなたが説明する状況に対処するための事前に指定されたルール/手順またはプロトコル (つまり、MTTF は目標を達成しましたが、信頼区間が広すぎます)
