ГОСТ Р 27.607—2013
Приложение А
(справочное)
Проверка и отсеивание данных
А.1 Введение
Существует ряд общих требований, относящихся ко всем видам испытаний, на которые распространяется
настоящий стандарт. Эти требования в основном касаются разработки ПиМ испытаний и контроля за их проведе
нием.
внимание специалиста, ответственного за испытания, до начала любых испытаний должно быть сосредото
чено на ряде моментов, включая, в частности:
• цель испытаний:
- имеющееся испытательное оборудование.
- разработку программы и методики испытаний:
- постановку изделий на испытания:
- контроль за проведением испытаний.
- сбор данных а ходе испытаний.
Тщательное предварительное планирование испытаний повышает вероятность того, что полученные в ходе
их проведения данные можно будет проанализировать с использованием стандартных статистических методов, на
которые имеются ссылки в настоящем стандарте.
Перед применением любого из этих методов собранные данные должны быть проверены идолжным образом
очищены.
Особое внимание при этом должно быть обращено на любые необычные отклонения, наличие которых позво
ляет полагать, что собранные данные представляют собой смесь данных, относящихся к разным генеральным
совокупностям. Анализ данных в целях выявления подобных отклонений может проводиться с использованием
простых графиков, характеризующих зависимость числа отказов от наработки, столбиковых и круговых диаграмм,
таблиц, а также более сложных статистических методов, например дисперсионного анализа, позволяющего полу
чать более формализованные указания на наличие статистически значимых различий в собранных данных.
Необычный характер данных может также указывать на проблемы, связанные с испытательным оборудованием
или сбором данных, а также на наличие в выборке данных, относящихся к отказам разных видов.
Поэтому специалист, обрабатывающий данные испытаний, до того как приступить к статистическому анализу
собранных данных, должен, по возможности, провести исследование отказавших изделий а целях выявления
видов или механизмов их отказов. Обьединение в одной выборке данных, относящихся к отказам разных видов,
может привести к ошибкам в их обработке. В лучшем случае удастся получить лишь усредненные оценки по всем
видам отказов, причем следует иметь в виду, что состав отказов разных видов может меняться в зависимости от
условий испытаний, например в результате действия закона Аррениуса.
А.2 Классификация отказов
На рисунке А.1 приведена столбиковая диаграмма, показывающая распределение числа наблюдаемых отка
зов некоторого изделия по видам. Классификация отказов по видам позволяет лучше понимать, в каких областях
находятся реальные проблемы, требующие решения. Поэтому статистическое моделирование должно проводить
ся раздельно по данным каждой категории. Фактически приведенная диаграмма представляет собой частный слу
чай диаграммы Парето, указывая на то. что большая часть отказов обусловлена малым числом причин.
38