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#32 Wie viel müssen wir denn jetzt prüfen?

25:58
 
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Prüfmengen für attributive Prüfungen

Wie viel müssen wir denn jetzt prüfen?

👉 Was wird bei attributiven Prüfmengen abgesichert? 👉 Wie hoch sind typische statistische Risiken? 👉 Welche Prüfmengen werden für typische Anwendungsfälle benötigt? 👉 Was tun, wenn die ermittelte Prüfmenge zu groß ist?

Nach den beiden Folgen zu Grundlagen und Kriterien für gute Stichproben beschäftigen wir uns in der aktuellen Folge mit Prüfmengen für attributive Prüfungen. Attributive Prüfungen sind u. a. Dichtigkeitsprüfungen wie der Bubble Test oder Funktionsprüfungen (Licht brennt, Licht brennt nicht). Es geht um die Kenngrößen AQL und LQ und um die statistischen Risiken alpha (Risiko für Fehler 1. Art) und beta (Risiko für Fehler 2. Art).

Nach den Erklärungen, was bei der Ermittlung des Prüfumfangs wichtig ist, wird anhand von zwei typischen Beispielen die Prüfmenge ermittelt. Gerade bei hoher Qualität und entsprechend kleiner Ausschussrate oder ppm-Zahl ergeben sich oft riesige Prüfmengen, die nicht umsetzbar sind. Mögliche Auswege aus diesem Dilemma erhalten Sie am Ende der Folge.

DAS Buch zu Stichproben

👉 Mathews, Paul (2010) "Sample Size Calculations: Practical Methods for Engineers and Scientists" Mathews Malnar und Bailey, Inc. ISBN 9780615324616

Schreiben Sie mir!

Ich freue mich über Ihre Nachricht! Barbara Bredner, post@irgendwas-mit-daten.io

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Prüfmengen für attributive Prüfungen

Wie viel müssen wir denn jetzt prüfen?

👉 Was wird bei attributiven Prüfmengen abgesichert? 👉 Wie hoch sind typische statistische Risiken? 👉 Welche Prüfmengen werden für typische Anwendungsfälle benötigt? 👉 Was tun, wenn die ermittelte Prüfmenge zu groß ist?

Nach den beiden Folgen zu Grundlagen und Kriterien für gute Stichproben beschäftigen wir uns in der aktuellen Folge mit Prüfmengen für attributive Prüfungen. Attributive Prüfungen sind u. a. Dichtigkeitsprüfungen wie der Bubble Test oder Funktionsprüfungen (Licht brennt, Licht brennt nicht). Es geht um die Kenngrößen AQL und LQ und um die statistischen Risiken alpha (Risiko für Fehler 1. Art) und beta (Risiko für Fehler 2. Art).

Nach den Erklärungen, was bei der Ermittlung des Prüfumfangs wichtig ist, wird anhand von zwei typischen Beispielen die Prüfmenge ermittelt. Gerade bei hoher Qualität und entsprechend kleiner Ausschussrate oder ppm-Zahl ergeben sich oft riesige Prüfmengen, die nicht umsetzbar sind. Mögliche Auswege aus diesem Dilemma erhalten Sie am Ende der Folge.

DAS Buch zu Stichproben

👉 Mathews, Paul (2010) "Sample Size Calculations: Practical Methods for Engineers and Scientists" Mathews Malnar und Bailey, Inc. ISBN 9780615324616

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