Samplesize
Zo
e1
Zo
e2
Zo
e3
Zo
e4
010920of6σ8010910of6σ26
0050920of6σ100050910of6σ32
00509520of6σ1200509510of6σ39
00109520of6σ1600109510of6σ54
33取样量的判断对于变量数据也是同样的，如表3显示，随着风险提高，严格水平相应提高，并反映在从区域1到区域4显著性水平的降低，把握度的提高和可检查差异效应的降低。这将导致随着升高的风险而扩大取样量从而提供需要的保护水平34同时，在设计取样计划时，在确认的OQ阶段，有意图的通过使用边缘过程参数挑战过程从而评估最差情形下的工艺性能，因此比对PQ阶段，更高的可获取的差异效应被认为是可接受的，而PQ是测试正常情况下的过程表现并评估和确认参数。35基于OQ和PQ阶段使用变量数据确定取样量的风险分析的统计学原理，在预先确定显著性水平和期望的把握度（依据表3）时，要确定差异效应，参见附录B
4附录
附录A
OQ和PQ属性数据基于风险分析的统计学原理1028
f附录B
OQ和PQ可变数据基于风险分析的统计学原理
附录C
使用统计软件计算T检验取样量程序
附录xD
过程信息未知下为计算取样量进行样品结构估计
1128
f附录AOQ和PQ属性数据基于风险分析的统计学原理
A1属性数据基于区域12的OQ取样计划属性数据取样接收计划计算类型：Go
ogo百分比缺陷率表示批质量使用二项式分布计算接收概率RQLorLTPD拒绝质量水平批内允许次品率：20比较使用者计划
SampleSize
取样量1114Accepta
ceNumberc接收数量00Perce
tDefective缺陷率2020ProbabilityAccepti
g接收概率00860044ProbabilityRejecti
g拒绝概率09140956Zo
e区域
OQZo
e1OQZo
e2
在缺陷样品数量c时接收，否则则拒绝OCCurveOC曲线
Operati
gCharacteristicOCCurve
10
c

c110140
samplesizeaccepta
ce
umber
ProbabilityofAccepta
ce
08
06
04
02
000102030LotPerce
tDefective40
1228
fA2属性数据基于区域34的OQ取样计划
属性数据取样接收计划计算类型：Go
ogo百分比缺陷率表示批质量使用二项式分布计算接收概率RQLorLTPD10拒绝质量水平批内允许次品率：10比较使用者计划
SampleSize
取样量2944Accepta
ceNumberc接收数量00Perce
tDefective缺陷率1010ProbabilityAccepti
g接收概率0047010ProbabilityRejecti
g拒绝概率09530990Zo
e区域
OQZo
e3OQZo
e4
在缺陷样品数量c时接收，否则则拒绝OCCurveOC曲线
Operati
gCharacteristicOCCurve
10
c

c290440
samplesizeaccepta
ce
umber
ProbabilityofAccepta
ce
08
06
04
02
00051015LotPerce
tDefective20
1328
fA3属性数据r