Погрешности - что и как контролировать

     

      Выбор контролируемых параметров, схемы измерений, метода и объема контроли делается с учетом выходных параметров изделия, его конструкции и технологии, требований и потребностей того, кто применяет контролируемые изделия. Опять же, в данном случае метролог должен знать не только заказчика, но и изделие. Вот пример, простой и понятный любому хорошо гаджетированному студенту.

     

      Пусть надо характеризовать емкость гальванического элемента. Но емкость зависит от критерия и от режима разряда (далеко не только от него, но про температуру не будем). Причем если режим непрерывный, то от типа и величины нагрузки (разряд на постоянное сопротивление и какое именно или разряд постоянным током и каким именно), а если импульсный? А если так называемый повторно-кратковременный? Без модели применения в голове выбрать режим испытаний невозможно. Конечно, может оказаться, что чудовищное разнообразие режимов относительно просто сказывается на параметрах, например в простейшей модели (идеальная эдс + внутреннее сопротивление + саморазряд) это так, но чтобы выдвинуть такую гипотезу, надо иметь в голове еще более сложную модель - модель источника. Нос вытащил - увяз хвост вместе с пропеллером...

     

      При контроле параметров изделия важна функция распределения измеренных значений (мы не о погрешностях, а о правильно измеренных значениях). Функция распределения позволяет контролировать ход технологического процесса и регулировать его, не дожидаясь появления брака. Например, если функция распределения нормальна, то ее расширение и сдвиг очевидно говорят о двух разных вида разрегулирования процесса, а отклонения от нормального распределения могут указывать и на более тонкие эффекты. При исследовании функции распределения на каком-то интервале может случиться так, что в крайней точке реально измеряется не количество объектов, попадающих в эту точку, а интеграл от этой точки и далее.

     

      Функция распределения может нести информацию о глубоко скрытых параметрах явления, например, распределение по росту сотрудников организации - о том, что ведутся работы по дешифровке радиограмм: Нил Стивенсон "Криптономикон" (в тексте см. "гистограммы")

      http://lib.ru/INOFANT/STEFENSON/cryptonomicon.txt

     

     

Измерения со свободными параметрами

     

      Если надо измерить напряжение на этих клеммах в данное мгновение, то вопрос о свободных параметрах не возникает - их нет. Однако часто они есть. Если надо измерить рост человека, то возникает вопрос - утром или вечером его измерять? Вес - до завтрака или после обеда? Напряжение в сети - днем или ночью? Квалифицированный метролог понимает, есть ли в конкретной ситуации свободные параметры, из опыта работы может представить себе, существенна ли их вариация, а при сомнении - проведет соответствующие измерения. Если наша задача - контроль производственного процесса или состояния здоровья, можно просто зафиксировать значения свободных параметров (такая операция опирается на гипотезу линейности, то есть на предположение, что измеряемый параметр изменяется примерно одинаково при всех значенияз свободного параметра).

     

      Предположим однако, что наша задача состоит в изучении некого распределения (пространственного, временного или по иному параметру) - либо всего распределения, либо некоторых его характеристик. Например, измерение среднего значения - загрязненности воды в водоеме, или крайних значений - пределов разброса параметров каких-либо изделий в партии. Тогда возникает вопрос - как определять значения свободных параметров? С каких глубин и в каких точках брать воду на анализ? Если перед нами бархан 20х20х20 = 8000 коробок с неким прибором, то сколько штук брать для контроля и как их выбрать? Ответ довольно очевиден - при отсутствии априорной для данной ситуации информации надо брать "рандомно", то есть случайным образом. Если же есть данные о предполагаемом распределении, то надо брать значения свободных параметров так, чтобы либо охватить крайние значения (если так поставлена задача) либо распределить точки измерения так, чтобы охватить все зоны значений. Например, для водоема это будут разные глубины или не только вдали от трубы, которая сливается в водоем промстоки, но и вблизи от нее. В метрологии задача определения значений свободных параметров рассматривается не всегда, или ее относят в специфический раздел - контроль, сертификация и так далее. При этом количество контролируемых изделий определяется нормами и традициями, а на самом деле - соотношением стоимости контроля и цены пропуска партии с большим, чем оговорено, уровнем брака. Применяется и двухступенчатая процедура - сначала контролируется меньшее количество изделий, а при превышении некоторого уровня отклонений от нормы, осуществляется повторный контроль большего объема. Заметим, что похожие задачи рассматриваются в дисциплине, именуемой "планирование эксперимента".

     

      Что касается социологии, то задача определения выборки является для нее важнейшей, потому что как правило мы изучаем не "генеральную совокупность" (страну, город, читателей издания, потребителей какого-то продукта) а выборку, часть. Если сами граждане имеют те или иные характеристики вне связи со свободными параметрами, то определение размера выборки, позволяющего получить с той или иной "доверительной вероятностью" ту или иную точность, является чисто математической и давно решенной задачей. Но социологическая проблема не в этом, а в том, чтобы определить, по каким параметрам выборка должна совпадать с генеральной совокупностью, чтобы результаты исследования выборки можно было с достаточной точностью и надежностью (доверительной вероятностью) распространить на генеральную совокупность. Считается, что основные факторы, влияющие на позиции и мнения человека, это: пол, возраст, доход, образование, тип поселения (столица, город, поселок, село), семейное положение, сфера занятости, социальный статус. Если распределение респондентов по значениям для большей части этих параметров (скажем, для пяти) у выборки и генеральной совокупности совпадает, то хорошо. Но это - довод опыта и истории, а не доказательство.