[問題] 關於檢定的假設方式

看板Statistics作者cpusf (冬天是需要棉被的)時間15年前 (2010/06/24 15:43)推噓2(2推 0噓 14→)

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小弟是一個Failure analysis工程師最近公司委託的封裝廠出了一批貨有比平常高的failure rate 取量大的來看大約可以到99.90%的assembly yield 意即我們委量1000pcs 可以拿到999pcs完好的產品 1pcs是由他們內部檢測,發現封裝有明顯缺陷的產品之後這999pcs會開始做封測的動作,沒有通過的產品記為failure 我們之前的總量大約有到60000pcs, failure rate不到0.05% 但是近日有兩批貨failure rate高達2% 進行failure analysis之後,目前雙方都認定是電路燒毀以下是封裝廠的說法我們以前也遇過相同的問題但是這個是電路設計不良發生問題的客戶換過電路設計之後再也沒有發生過了電路燒毀有可能是靜電放電造成我們的封裝儀器所有安規檢驗都合格所以你們應該檢查一下你們的電路是不是靜電防護沒有做好事實上我們這段時間並沒有改變什麼設計只是相同的產品再增量出產, 照理說應該維持原本的良率如果我手邊有這段時間產量的row data 如下例 DBQty SHQty AssYield Defect failure rate 1. 2010/1/30 10000 9900 99.90% 0 0% 2. 2010/2/15 5000 5000 100.00% 0 0% ...... 15. 2010/6/15 3000 3000 100.00% 60 2% 就封裝廠的說法,認定他們的製程沒什麼問題AssYield變率不大如果我們想進行檢定因為電路沒有改, 所以failure rate應該是差不多的水準我想說是不是可以用統計來否定封裝廠的說法就假定平常會有0.05%的failure rate是正常好了剛好就這一批貨3000顆裡面一堆落在那0.05%裡,所以它failure rate變2% 即3000顆應該會有1.5顆的failure, 出現了60顆算不算顯著 (這樣解釋對嗎?) (fr=failure rate) H0: fr15!=fr1=fr2=fr3=fr4=....=0.05% 逐筆比對 H1: fr15=fr1=fr2=fr3=fr4=0.05% H0: fr15!=fr(1+2+3+...+14)=0.05% 把其他的量(相同電路設計)全部合起來比對 H1: fr15=fr(1+2+....+14)=0.05% 這兩者在意義上不曉得有沒有差別? --------------------------------------- 我本身沒有唸過統計, 最近翻了一些書來看如果觀念有錯還請板友不吝指教或者是這種量的分析有其他較好的方式? 請板友可以提一下該方式的名稱, 我再去翻找相關的資訊 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 61.66.243.96 ※ 編輯: cpusf 來自: 61.66.243.96 (06/24 15:44)

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