Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 6266:2007 (ISO 5538:2004) về Sữa và sản phẩm sữa - Lấy mẫu - Kiểm tra theo dấu hiệu loại trừ

905129

Giáo dục

- {{m.title}}

Thuế

- {{m.title}}

Tư vấn pháp luật

- {{m.title}}

LawNet .vn

Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 6266:2007 (ISO 5538:2004) về Sữa và sản phẩm sữa - Lấy mẫu - Kiểm tra theo dấu hiệu loại trừ

Số hiệu:	TCVN6266:2007	Loại văn bản:	Tiêu chuẩn Việt Nam
Nơi ban hành:	***	Người ký:	***
Ngày ban hành:	01/01/2007	Ngày hiệu lực:	Đã biết
Ngày công báo:	Đang cập nhật	Số công báo:	Đang cập nhật
		Tình trạng:	Đã biết

Số hiệu:	TCVN6266:2007
Loại văn bản:	Tiêu chuẩn Việt Nam
Nơi ban hành:	***
Người ký:	***
Ngày ban hành:	01/01/2007
Ngày hiệu lực:	Đã biết
Ngày công báo:	Đang cập nhật
Số công báo:	Đang cập nhật
Tình trạng:	Đã biết

Cỡ lô	Kiểm tra thường			Kiểm tra ngặt			Kiểm tra giảm
Cỡ lô	N	Ac	Re	n	Ac	Re	n	Ac	Re
Đến 150	5	0	1	8	0	1	2	0	1
Từ 151 đến 500	20	1	2	32	1	2	8	0	2
Từ 501 đến 1 200	32	2	3	32	1	2	13	1	3
Từ 1 201 đến 3 200	50	3	4	50	2	3	20	1	4
Từ 3 201 đến 10 000	80	5	6	80	3	4	32	2	5
Từ 10 001 đến 35 000	125	7	8	125	5	6	50	3	6
Từ 35 001 đến 150 000	200	10	11	200	8	9	80	5	8
Từ 150 001 đến 500 000	315	14	15	315	12	13	125	7	10
Trên 500 000	500	21	22	500	18	19	200	10	13

Bảng 2 – Mức kiểm tra I – AQL = 4,0 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Bạn phải đăng nhập hoặc đăng ký Thành Viên TVPL Pro để sử dụng được đầy đủ các tiện ích gia tăng liên quan đến nội dung TCVN.

Mọi chi tiết xin liên hệ: ĐT: (028) 3930 3279 DĐ: 0906 22 99 66

Đến 90

...

Từ 91 đến 280

...

Từ 281 đến 500

...

Từ 501 đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 3 200

...

Từ 3 201 đến 10 000

...

Từ 10 001 đến 35 000

125

...

Từ 35 001 đến 150 000

200

...

Trên 150 000

315

...

125

Bảng 3 – Mức kiểm tra I – AQL = 6,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 25

...

Từ 26 đến 150

...

Từ 151 đến 280

...

Từ 281 đến 500

...

Từ 501 đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 3 200

...

Từ 3 201 đến 10 000

...

Từ 10 001 đến 35 000

...

125

Trên 35 000

...

200

Bảng 4 – Mức kiểm tra I – AQL = 10%

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 90

...

Từ 91 đến 150

...

Từ 151 đến 280

...

Từ 281 đến 500

...

Từ 501 đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 3 200

...

Từ 3 201 đến 10 000

...

Trên 10 000

125

...

Bảng 5 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 2,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 150

...

Từ 151 đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 10 000

...

Từ 10 001 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

125

...

125

Bảng 6 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 4,0 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

...

Kiểm tra giảm

...

Đến 90

...

Từ 91 đến 500

...

Từ 501 đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 10 000

...

Từ 10 001 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

125

...

Bảng 7 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 6,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 25

...

Từ 26 đến 150

...

Từ 151 đến 500

...

Từ 501 đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 10 000

...

Từ 10 001 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

125

...

Bảng 8 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 10 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 90

...

Từ 91 đến 150

...

Từ 151 đến 500

...

Từ 501 đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 10 000

...

Từ 10 001 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

...

125

Bảng 9 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 2,5 %

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 500

...

Từ 501 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

...

Bảng 10 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 4,0 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 150

...

Từ 151 đến 3 200

...

Từ 3 201 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

...

Bảng 11 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 6,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

...

Kiểm tra giảm

...

Đến 50

...

Từ 51 đến 500

...

Từ 501 đến 3 200

...

Từ 3 201 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

...

Bảng 12 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 10 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 150

...

Từ 151 đến 500

...

Từ 501 đến 3 200

...

Từ 3 201 đến 35 000

...

Từ 35 001 đến 500 000

...

Trên 500 000

...

Bảng 13 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 2,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 35 000

...

Trên 35 000

...

Bảng 14 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 4,0 %

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 1 200

...

Trên 1 200

...

Bảng 15 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 6,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 150

...

Từ 151 đến 35 000

...

Trên 35 000

...

Bảng 16 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 10 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

...

Kiểm tra giảm

...

Đến 1 200

...

Từ 1 201 đến 35 000

...

Trên 35 000

...

Bảng 17 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 2,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Tất cả các lô

...

Bảng 18 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 4,0 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 35 000

...

Trên 35 000

...

Bảng 19 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 6,5 %

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 500

...

Trên 500

...

Bảng 20 – Mức kiểm tra S-1 – AQL = 10 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

Đến 35 000

...

Trên 35 000

...

Bảng 21 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 2,5 %

...

LQ^a

(%)

Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy

S-1

S-2

S-3

S-4

...

125

200

315

500

...

8,5

7,0

6,1

Tất cả

các cỡ lô

Đến 35 000

Trên 35 000

Đến 500

...

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 150

151 đến 1 200

1 201 đến 10 000

10 001 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 150

...

501 đến 1 200

1 201 đến 3 200

3 201 đến 10 000

10 001 đến 35 000

35 001 đến 150 000

150 001 đến 500 000

Trên 500 000

^a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2).

Bảng 22 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 4,0 %

...

LQ^a

(%)

Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy

S-1

S-2

S-3

S-4

...

125

200

315

...

9,6

Đến 35000

Trên 35000

Đến 1 200

...

Đến 150

151 đến 3 200

3 201 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 90

91 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đếm 10 000

...

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 90

91 đến 280

281 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đến 3 200

3 201 đến 10 000

10 001 đến 35 000

...

Trên 150 000

^a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2).

Bảng 23 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 6,5 %

LQ^a

(%)

Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy

...

S-2

S-3

S-4

...

125

200

...

Đến 500

Trên 500

Đến 150

151 đến 35 000

Trên 35 000

Đến 50

51 đến 500

501 đến 3 200

3 201 đến 35 000

...

Trên 500 000

Đến 25

26 đến 150

151 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đến 10 000

10 001 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

...

26 đến 150

151 đến 280

281 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đến 3 200

3 201 đến 10 000

10 001 đến 35 000

Trên 35 000

^a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2).

...

LQ^a

(%)

Cỡ lô (các đơn vị sản phẩm) ở các mức kiểm tra cho thấy

S-1

S-2

S-3

...

125

...

Đến 35 000

Trên 35 000

Đến 150

151 đến 35 000

Trên 35 000

Đến 50

...

501 đến 3 200

3 201 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 90

91 đến 150

151 đến 500

501 đến 1200

1 201 đến 10 000

...

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 90

91 đến 150

151 đến 280

281 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đến 3 200

3 201 đến 10 000

...

^a là chất lượng giới hạn (xem 5.2.2).

Phụ lục A

(qui định)

Lý thuyết thống kê

A.1 Từ các phương án lấy mẫu dựa trên thuyết Poisson hoặc thuyết nhị phân nêu trong tiêu chuẩn 2859-1, đưa ra các phương án lấy mẫu trong tiêu chuẩn này.

Thuyết nhị phân được sử dụng đối với các mẫu nhỏ hơn, và thuyết Poisson được sử dụng cho các trường hợp khi sự phân bố gần với thuyết nhị phân. Chi tiết hơn được nêu trong ISO 2859-1.

A.2 Để sử dụng lý thuyết lấy mẫu chỉ cần phải thỏa mãn hai yêu cầu. Thứ nhất, theo định nghĩa mỗi một sản phẩm chỉ có thể là “tốt” hoặc “khuyết tật”. Thứ hai, phải lấy mẫu ngẫu nhiên theo qui định trong điều 8 của ISO 2859-1 : 1999. Không cần thiết phải đưa ra giả định về sự phân bố các khuyết tật trong lô hàng.

...

(qui định)

Các khuyết tật trầm trọng

Các khuyết tật trầm trọng tạo ra một chủng loại đặc biệt. Không thể chọn bất kỳ một giá trị phần trăm nào đối với các khuyết tật loại này và nói rằng “Tỷ lệ phần trăm các sản phẩm khuyết tật này là có thể chấp nhận được”.

Khi tiến hành kiểm tra không phá hủy, giải pháp chung thường được chấp nhận là cần đưa ra các tiêu chí kiểm tra bằng cách sử dụng một cỡ mẫu bằng với cỡ lô và số chấp nhận là zero. Đó là kiểm tra 100 %, nhưng cần lưu ý rằng đó không phải là kiểu phân loại 100 % truyền thống. Ở đây không có ý định phân loại sản phẩm thành các sản phẩm tốt và xấu, mà nhằm xác định để đảm bảo rằng không còn các sản phẩm xấu. Nếu như tìm ra được một sản phẩm khuyết tật trầm trọng, thì không chỉ đơn thuần là loại bỏ và lại tiếp tục kiểm tra, mà điều đó có nghĩa là toàn bộ lô hàng này phải bị loại (mặc dù việc loại bỏ không có nghĩa là cần thiết phải hủy).

Trong quá trình sản xuất, bất cứ khi nào có thể, phải ngừng dây chuyền sản xuất để phát hiện xem khuyết tật đó đã phát sinh như thế nào và đưa ra các biện pháp ngăn ngừa phát sinh khuyết tật khác. Lý do của việc làm này là để tránh sản xuất ra các sản phẩm có khuyết tật trầm trọng và để tránh gây ấn tượng cho nhà sản xuất. Ngay cả một kiểm tra viên giỏi đôi khi cũng khó có thể phát hiện được hết tất cả các sản phẩm khuyết tật, do đó chỉ bằng cách ngăn chặn các sản phẩm khuyết tật trầm trọng từ trong quá trình sản xuất thì mới có thể đảm bảo rằng không có sản phẩm như vậy đến tay người tiêu dùng.

Bất kỳ khuyết tật trầm trọng nào không chứng thực qui trình này, thì khi đó tiến hành xem xét kỹ hơn để phân loại lại như là một khuyết tật nặng. Các khuyết tật trầm trọng thật sự phải là trầm trọng.

Theo định nghĩa về khuyết tật trầm trọng (xem 5.1.2), cần áp dụng sự phân loại này đối với một khuyết tật dường như gây ra nguy hiểm hoặc không an toàn cho người sử dụng, bảo quản hoặc phát sinh từ sản phẩm.

Việc dùng cụm từ “dường như” là rất quan trọng. Đôi khi người ta có xu hướng thay thế cụm từ này bằng “có thể có khả năng” và từ đó phân loại mọi thứ là trầm trọng, vì nó có thể tạo nên mọi chuyện, trong có một vài điều bình thường ở đầu đã dẫn tới thảm họa ở kết cục.

Nếu như cách tiếp cận này được chấp nhận, thì kết quả chính sẽ giảm giá trị phân loại cấp trầm trọng, và các khuyết tật trầm trọng thực sẽ có thể không bị xử lý nghiêm đúng mức.

...

Khi buộc phải kiểm tra duy nhất đối với các khuyết tật trầm trọng là kiểm tra phá hủy, thì việc tìm giải pháp ngăn chặn để không cho sản xuất ra sản phẩm khuyết tật thậm chí còn quan trọng hơn. Trong trường hợp này, chúng ta không thể có được mẫu là 100 % của lô, và cần phải quyết định: mẫu nào cần được lấy để kiểm tra các khuyết tật trầm trọng. Điều này có thể làm được bằng cách sử dụng công thức tính phần trăm khuyết tật trong mẫu, cần được chọn theo cỡ mẫu và độ rủi ro khi áp dụng để không bỏ sót việc tìm ra sản phẩm khuyết tật.

Công thức như sau:

n =

trong đó

n là cỡ mẫu;

F là hệ số phụ thuộc vào độ rủi ro;

D là phần trăm sản phẩm khuyết tật hy vọng có thể phát hiện được, nếu có.

Hệ số F phụ thuộc vào độ rủi ro của việc không bỏ sót sản phẩm bị khuyết tật có trong mẫu, như sau:

Độ rủi ro

...

1 trong 10

230,26

1 trong 100

460,52

1 trong 1 000

690,78

1 trong 10 000

921,04

1 trong 100 000

...

1 trong 1 000 000

1381,56

^a là hệ số các giá trị rủi ro khác, nếu cần, có thể được tính như sau: 230,26 |lg()|

Qua công thức trên ta thấy, cỡ mẫu thường không phải là một số nguyên. Tốt nhất là làm tròn lên số nguyên cao hơn liền kề, không nên làm tròn lên số nguyên gần nhất.

Tuy nhiên, số chấp nhận trong trường hợp này luôn là zero.

Công thức trên chỉ đúng cho các giá trị của phần trăm sản phẩm khuyết tật nhỏ, nghĩa là không lớn hơn 10, nhưng điều này không phải là không có lợi, bởi vì không cần đến nó để xem xét các giá trị phần trăm khuyết tật.

Nếu sử dụng công thức trên, ví dụ, đối với 20 % hoặc 50 % sản phẩm khuyết tật, thì cần sự tính số mẫu lớn hơn.

VÍ DỤ: Đối với một sản phẩm cụ thể, kiểm tra các khuyết tật trầm trọng bằng phương pháp phá hủy và quyết định rằng: nếu 1 lô có chứa khoảng 2 % sản phẩm khuyết tật trầm trọng, thì độ rủi ro là 1/10 000 để khỏi bỏ sót sản phẩm khuyết tật có trong mẫu đó.

Khi đó công thức tính sẽ là n = = 460,52

...

cỡ mẫu: 461

số chấp nhận: 0 sản phẩm khuyết tật

số bác bỏ: 1 sản phẩm khuyết tật.

Một phương án khác đối với khuyết tật trầm trọng, trong đó khuyết tật là thứ đo được chứ không đơn thuần là một dấu hiệu loại trừ thuần túy, đó là phương án lấy mẫu với một giới hạn an toàn. Khi đó, nếu lực bẻ gãy cho phép tối thiểu đối với thành phần nào đó là 2 000 kg, thì thay cho việc lấy giới hạn là 2 000 kg và khuyết tật là loại khuyết tật trầm trọng, ta lấy: giới hạn là 2 500 kg và khuyết tật là loại khuyết tật nặng. Khi nào cần đặt ra các giới hạn và cho phép áp dụng phương án nào là phụ thuộc vào kiến thức đã biết về lượng biến thiên biết được trong sức bền của các thành phần đang xem xét. Khi có thể áp dụng phương án này, các bên có liên quan sẽ có được kết quả thỏa mãn hơn so với việc tìm kiếm các sản phẩm khuyết tật trầm trọng (và hy vọng rằng chúng không tồn tại).

Phụ lục C

(tham khảo)

Cách lấy mẫu thử

Trong việc lấy mẫu chấp nhận lô hàng được đánh giá dựa trên chất lượng của mẫu. Nếu đó là một qui trình hợp lý, thì điều quan trọng là mẫu phải là đại diện cho lô đó. Có một vài kiểm tra viên tự phụ về năng lực của mình, được giao một lô hàng để lấy mẫu đã chọn ra tất cả các sản phẩm xấu. Nếu như mục đích là để chứng minh rằng trong lô đó có một vài sản phẩm xấu hoặc để nâng cao chất lượng của lô đó bằng cách loại bỏ các sản phẩm xấu tìm được thì năng lực này sẽ là một đặc tính tốt. Nhưng ở đây điều này không phải là cần thiết. Để có đánh giá đúng đắn về chất lượng của lô hàng, thì mẫu phải có cùng chất lượng như lô hàng, không tốt hơn cũng không xấu hơn.

...

Phương pháp như thế chính là phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản: với cỡ yêu cầu thì tất cả các mẫu đều có xác suất được lấy ra như nhau. Các bảng từ 1 đến bảng 24 mô tả các phương án lấy mẫu giả định rằng các mẫu thử (mẫu đơn, mẫu kép hay nhiều mẫu) được lấy ra theo phương pháp này. Đây chính là trường hợp thực tế rất quan trọng.

Ví dụ: Cho cỡ lô là 4 và cỡ mẫu là 2. Nếu mỗi đơn vị trong lô đó được gọi tên theo từng chữ cái alphabet thì lô này sẽ gồm 4 đơn vị A, B, C và D. Sẽ có 6 cách có thể tạo ra cỡ mẫu là 2.

Đó là:

A và B

hoặc A và C

hoặc A và D

hoặc B và C

hoặc B và D

hoặc C và D

...

Trong ví dụ vừa cho, vấn đề trong phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản đã được giải quyết tương đối dễ dàng, vì các con số liên quan đã được chọn một cách có tính toán là rất nhỏ, nên chỉ có 6 khả năng chọn đối với mẫu. Nhưng rõ ràng là số khả năng chọn mẫu sẽ tăng lên rất nhanh khi cỡ lô và cỡ mẫu tăng. Ví dụ, đối với một mẫu gồm 5 đơn vị, lấy ra từ 1 lô gồm 20 đơn vị, sẽ có 15504 khả năng chọn mẫu; đối với một mẫu gồm 7 đơn vị lấy ra từ 1 lô gồm 30 đơn vị khác, sẽ có trên 2 triệu khả năng chọn mẫu; đối với một mẫu gồm 10 đơn vị lấy ra từ 1 lô gồm 50 đơn vị sẽ có trên 10 000 triệu khả năng, và các trường hợp trên vẫn là các cỡ mẫu và cỡ lô khá nhỏ. Từ đó, ta thấy việc thực hiện với các cỡ lô và cỡ mẫu vẫn thường sử dụng trong thực tế lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản sẽ không dễ dàng, tuy nhiên cần cố gắng để có được sự lựa chọn gần ngẫu nhiên tới mức có thể được.

Một yêu cầu thực sự thiết yếu là cần có một lô nguyên vẹn để cho kiểm tra viên lấy ra mẫu thử. Đã có những trường hợp, người sản xuất đưa cho kiểm tra viên mẫu hoàn chỉnh trong khi giấu đi số còn lại của lô, và thậm chí có các trường hợp khi nhà sản xuất đưa ra mẫu chỉ đủ bằng số sản phẩm trong cỡ mẫu, và thông báo với kiểm tra viên rằng phần còn lại của lô sẽ không được sản xuất ra cho đến khi biết được kết quả kiểm tra. Rõ ràng là, trong các trường hợp như thế, không có lý do gì để cho rằng mẫu đó là đại diện của lô và không được đánh giá lô hàng trên cơ sở một mẫu như vậy.

Cần nói thêm là, không cấm việc giao một mẫu là sản phẩm trước khi đưa ra sản xuất hàng loạt. Hoàn toàn bình thường và hợp lý đối với người sản xuất khi đưa ra, hoặc được yêu cầu đưa ra một mẫu trước khi bắt đầu quá trình sản xuất lớn, nhằm có được sự chấp nhận các sản phẩm mà họ dự định sản xuất. Ở đây không giống như khi đưa ra một mẫu để đánh giá xem chấp nhận hay bác bỏ lô hàng.

Đôi khi, có thể gán cho mỗi sản phẩm trong lô đó một chữ số, bằng cách trực tiếp viết lên sản phẩm hoặc bên cạnh sản phẩm, hoặc gián tiếp bởi một phương thức nào đó, ví dụ như ghi chú rằng “Mẫu vật số 124” nghĩa là “dãy thứ nhất, hộp thứ hai, sản phẩm thứ 4 bên trong hộp”. Nếu điều này có thể làm được thì có khả năng lấy được ngẫu nhiên bằng cách sử dụng 1 bảng các số ngẫu nhiên. Xem ở ví dụ ở các bảng C.1 đến bảng C.4.

VÍ DỤ: Một cỡ mẫu gồm 8 đơn vị được lấy ra từ một lô gồm 5 000 đơn vị. Các đơn vị trong lô đó được dán nhãn có các chữ số từ 1 đến 5 000. Bắt đầu từ dòng đầu tiên của cột thứ nhất của bảng C.1, các đơn vị được lấy ra làm mẫu là các số 110, 4148, 2403, 1828, 2267, 2985, 4313 và 4691 (bỏ đi các số 5327, 5373, 9244.v.v… vì không có các đơn vị tương ứng trong lô đó)/

Có ba điểm cần lưu ý khi sử dụng bảng lấy mẫu ngẫu nhiên:

a) Việc bắt đầu ở cột thứ nhất không phải lúc nào cũng đúng. Đối với mỗi mẫu thử được lấy ra, cách tiến hành tốt nhất là bắt đầu từ vị trí mà mẫu trước đó đã kết thúc và bắt đầu theo bảng từ vị trí đó;

b) Có thể cho phép, bằng cách thực hiện thông qua bảng, trở lại vị trí bắt đầu và tiến hành lấy mẫu lần 2, nhưng nếu có thể thì thực hiện lấy mẫu theo 1 bảng mới không nên lặp lại bảng cũ;

c) Không cần thiết đọc hết các con số có 4 chữ số. Nếu cỡ lô là 1 000 hoặc ít hơn, thì chỉ sử dụng 3 số đầu tiên và sẽ được đọc là 11, 532, 537,v.v… Đôi khi, chỉ cần sử dụng 2 chữ số, có khi lại cần nhiều hơn 4 chữ số. Có thể kết hợp nhiều chữ số hoặc ít chữ số như mong muốn.

...

Phải công nhận rằng, không phải lúc nào cũng có thể sử dụng dễ dàng bảng các số ngẫu nhiên. Nếu lô hàng bao gồm một hộp lớn gồm có nhiều đơn vị nhỏ, có thể hoàn toàn không thực tế khi gán cho mỗi đơn vị này một chữ số. Trong các trường hợp như vậy, nên sử dụng cách lấy mẫu ngẫu nhiên trực giác, nhưng nếu trực giác lại được bổ sung kiến thức về lấy mẫu ngẫu nhiên sẽ giúp có được các kết quả tốt hơn.

Ta biết rằng mỗi tổ hợp có thể cần phải có một xác suất như nhau, để các đơn vị mẫu được lấy ra khỏi hộp là sẵn sàng như nhau trước khi mẫu được lấy ra và cũng không được quan tâm tới chất lượng bên ngoài của các đơn vị mẫu. Cần phải chọn một cách ngẫu nhiên các đơn vị có vẻ ngoài tốt hay xấu.

Khi thích hợp có thể lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản theo một cách khác. Có thể sử dụng cách này cho dù các bảng số ngẫu nhiên có được sử dụng hay không.

Cách này đã được biết dưới tên “Lấy mẫu phân vùng” (1). Cách này được dùng khi mà một lô có thể chia nhỏ thành các lô con theo một chuẩn cứ nào đó. Cần nhớ rằng chuẩn cứ này phải là một chuẩn cứ logic, không được chia nhỏ lô một cách ngẫu nhiên. Mẫu được lấy ra bằng cách lấy từ mỗi lột lô nhỏ lấy ra một phần mẫu nhỏ có cỡ tỷ lệ thuận với cỡ của lô nhỏ đó. Các mẫu nhỏ này cần được lấy ra một cách ngẫu nhiên trong phạm vi lô nhỏ đó (sử dụng bảng số ngẫu nhiên, nếu có thể), và cuối cùng các mẫu nhỏ được gộp lại để tạo nên mẫu hoàn chỉnh trước khi kiểm tra. Tuy nhiên, xem ISO 2859-1 về các cảnh báo các khó khăn có thể nẩy sinh nếu trộn lẫn nhiều hơn hoặc bằng 2 nguồn cấp.

VÍ DỤ: Một mẫu gồm 125 đơn vị lấy ra từ một lô được phân thành 2 hộp, mỗi hộp chứa 1/2 lô. Người ta quyết định coi mỗi hộp là một lô nhỏ. Một mẫu nhỏ gồm 62 đơn vị lấy ra từ 1 hộp, và một mẫu nhỏ gồm 63 đơn vị từ hộp thứ ha, 2 mẫu nhỏ này được gộp lại để tạo thành mẫu gồm 125 đơn vị. (Hộp cung cấp thêm 1 đơn vị cần được chọn ngẫu nhiên).

Nếu, thay vì mỗi hộp chứa nửa lô, mà hộp thứ nhất chứa 2/3 và hộp thứ hai chứa 1/3 ; thì phải lấy ra 83 đơn vj từ hộp thứ nhất và 42 đơn vị từ hộp thứ hai, vì 83 và 42 là các số nguyên gần nhất với 2/3 và 1/3 của 125.

Khi sử dụngười phương án lấy mẫu kép hặc nhiều mẫu, đôi khi để thuận tiện nên lấy ngẫu nhiên mẫu thứ nhất và kiểm tra, sau đó lấy tiếp mẫu thứ hai nếu cần và cứ tiếp tục như vậy.

Trong trường hợp này, các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên được mô tả ở trên, và không có khó khăn đặc biệt nào. Nhưng thỉnh thoảng, để tiện hơn nên lấy ngay lượng mẫu tối đa có thể cần đến và chia nó thành mẫu thứ nhất, mẫu thứ hai, v.v… trước khi tiến hành kiểm tra. Trong trường hợp này, điều quan trọng nhất là ngoài cách lấy mẫu ngẫu nhiên từ lô hàng để tạo nên mẫu tối đa, thì các mẫu thứ nhất, thứ hai,.v.v… sẽ được lấy ra ngẫu nhiên từ mẫu tối đa. Điều đặc biệt quan trọng là phải ghi nhớ điểm này khi dùng phương pháp “Lấy mẫu phân vùng”; có thể hoàn thành sai khi lấy tất cả các mẫu thứ nhất từ cùng một lô hàng nhỏ.

Bảng C.1 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 1)

...

9140

2804

8046

7142

6277

6210

8627

3209

6845

...

3946

6289

6117

2827

6546

2738

8760

6604

...

8259

4956

8185

135

8640

7410

6335

831

2774

...

9452

8324

8062

9817

9853

7419

9559

4264

6919

...

3948

5399

8687

3568

4046

4558

705

5075

4440

...

4351

8240

3554

3568

4701

7494

6036

7735

4082

...

1956

1646

1370

9096

731

8015

513

6969

949

...

9634

4263

4345

567

1272

5302

3352

7389

9976

...

9731

2195

3265

9542

2808

1720

4832

2553

7425

...

8200

4135

6116

3019

6223

7323

965

8105

4394

...

362

5242

261

7990

8886

375

7577

8422

5230

...

9813

8325

6031

1102

2825

4899

1599

1199

909

...

3541

6445

7981

8796

9480

2409

9456

7725

183

...

666

2179

1031

7804

8075

8187

6575

2170

...

5368

4520

7727

2536

4166

7653

448

2560

4795

...

3585

5655

1904

681

6310

568

3718

3537

8858

...

1052

5883

9283

1053

5667

572

611

100

5190

...

6787

4107

5073

8503

6875

7525

8894

7426

212

...

1157

5888

213

2430

7397

7204

6893

7017

7038

...

4581

3837

8961

7931

6351

1727

9793

2141

816

...

7419

6874

1128

5108

7643

7335

5303

2703

8793

...

7297

3848

4767

5386

7361

2079

3197

8904

4332

...

4921

6201

5057

9228

9938

5104

6662

1617

2323

...

737

8496

7509

9304

7112

5528

2390

7736

475

...

4883

2536

2351

5860

344

5295

4880

5167

5370

...

430

5819

7017

5412

8081

9198

9786

7388

704

...

5632

752

8287

8187

8552

2264

658

2336

4912

...

7960

7837

9890

4490

1619

6766

6148

370

...

5138

6660

7759

9633

924

1094

5103

1371

2874

...

8615

7292

1010

9987

2993

5116

7876

7215

9714

...

4968

8420

5016

1391

8711

4118

3881

9840

5843

...

9228

3232

5804

8004

773

7886

146

2400

6957

...

9657

9617

1033

469

3564

3799

2784

3815

3611

...

9270

5743

8129

8655

4769

2600

6421

2788

4858

...

8206

3008

7396

240

524

3384

6518

4268

5988

...

1562

7953

607

6254

132

3860

6630

2865

9750

...

1528

4342

5173

3322

7513

1743

1299

1340

...

5697

9273

8609

8442

1780

1961

7221

5630

8036

...

3186

656

3248

341

9308

9853

5129

3956

4717

...

3275

7697

1415

5573

9661

4090

2384

7698

...

7931

1949

1739

3437

6157

2128

6026

2268

5247

...

5956

2912

2698

5721

1703

2321

8880

3288

7420

...

1866

7901

4279

4715

9741

2674

7148

8392

2497

...

2673

7071

4942

8100

7842

8208

3256

3217

8331

...

7824

5427

957

6076

2914

336

3466

631

5249

...

2251

864

373

7808

1256

1144

4152

8262

4998

...

7661

8813

5810

2612

3237

2829

3133

4833

7826

...

6651

6718

1088

2972

673

8440

3154

6962

199

...

2917

4989

9207

4484

916

9129

6517

889

137

...

5970

3582

2346

8356

780

4899

7204

1042

8795

...

Bảng C.3 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 3)

1564

8048

6359

8802

2860

3546

3117

7357

...

5739

6022

9676

5768

3388

9918

8897

1119

9441

...

8555

8418

9906

550

4223

5586

4842

8786

...

5650

5948

1652

2545

3981

2102

3523

7419

2359

...

8457

6945

3629

7351

3502

1760

550

8874

4599

...

9474

...

370

1165

8035

4415

9812

4312

3524

1382

...

2303

6702

6457

2270

8611

8479

1419

835

1866

...

4211

3740

4722

3002

8020

182

4451

9389

1730

...

7094

3833

3356

9025

5749

4780

6042

3829

8458

...

6948

8683

7947

4719

9403

7863

701

9245

5960

...

2588

...

6794

1732

4809

9473

5893

1154

899

...

8630

5054

1532

9498

7702

544

9602

6259

...

7276

1733

6560

9758

8586

3253

2532

6668

2888

...

3887

6609

6263

9160

600

4304

2784

1089

7321

...

6172

3970

7716

8807

6123

3748

1036

516

607

...

3700

...

9504

2769

534

758

9824

9536

7825

2985

...

3449

668

9636

6001

9372

8746

1579

6102

7990

...

3429

4364

606

4355

2395

2070

8915

8461

9820

...

5873

8875

3041

7183

2261

7210

6072

7128

825

...

6815

4521

3391

6695

5986

2416

7979

8106

7759

...

2101

...

5066

1454

9642

8675

8767

582

410

5515

...

1575

9138

5003

8633

2670

7575

4021

391

118

...

2291

975

1836

7629

5136

7824

3916

542

2614

...

3015

1049

9925

3408

3029

7244

1766

1013

221

...

3801

682

1343

7454

8600

8598

9953

5773

6482

...

6808

Bảng C.4 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 4)

263

4909

9832

627

1155

4007

446

...

4699

1740

2733

3398

7630

3824

734

7736

8465

...

459

8733

1441

2684

1116

758

5411

3365

4489

...

6413

3615

5014

5616

1721

8772

4605

388

1399

...

7459

4445

3745

5956

5512

8577

4178

3090

...

124

5896

...

8384

8727

5567

5881

3721

1896

3758

...

6860

1740

9944

8361

7050

8783

3815

9768

3247

...

9355

3510

3045

2466

6640

6804

1704

8665

2539

...

9831

9442

5939

5741

7210

872

3279

3177

6021

...

163

3706

4294

1777

5386

7182

7238

8408

7674

...

9068

9921

...

3787

2516

2661

6711

9240

5994

3068

...

932

5520

4764

2339

4541

5415

6314

7979

3634

...

5400

6714

292

9574

285

4230

2283

5232

8830

...

6404

2514

7876

1662

2627

940

7836

3741

2317

...

7393

7306

3490

3071

2967

4922

3658

4333

6452

...

4420

6091

...

3670

8960

6477

3671

9318

1317

6355

...

6815

814

3665

2367

8144

9663

990

6155

4520

...

7504

223

3792

557

8489

8446

8082

1122

1181

...

7119

3200

2618

2204

9433

2527

5744

9330

721

...

3695

1081

8972

8829

962

5597

8834

5857

9800

...

9209

630

...

7305

8852

1688

3571

3393

2990

9488

...

2476

9136

1794

4551

1262

4845

4039

7760

1565

...

1178

8370

3179

1304

7767

4769

7373

5195

5013

...

5734

5852

2930

3828

7172

3188

7487

2191

1225

...

3999

8418

9627

7948

6243

1176

9393

2252

...

9798

8648

THƯ MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

TCVN 6400 (ISO 707) Sữa và sản phẩm sữa – Hướng dẫn lấy mẫu.

{{m.Name}} {{m.Name}}

Văn bản gốc
(Không có nội dung)

Bạn Chưa Đăng Nhập Tài khoản!

Vì chưa Đăng Nhập nên Bạn chỉ xem được Thuộc tính của Văn bản. Bạn chưa xem được Hiệu lực của Văn bản, Văn bản Liên quan, Văn bản thay thế, Văn bản gốc, Văn bản tiếng Anh,...

Nếu chưa có Tài khoản, mời Bạn Đăng ký Tài khoản tại đây

Văn bản tiếng Anh
(Không có nội dung)

LawNet .vn

Không có nội dung

Ban hành: {{m.News_Dates_Date}}

Hiệu lực: {{m.News_EffectDate_Date}}

Tình trạng: {{m.TinhTrang}}

Cập nhật: {{m.Email_SendDate_Date}}

Ban hành: {{m.News_Dates_Date}}

Hiệu lực: {{m.News_EffectDate_Date}}

Tình trạng: {{m.TinhTrang}}

Cập nhật: {{m.Email_SendDate_Date}}

LawNet .vn

Không có nội dung

Ban hành: {{m.News_Dates_Date}}

Hiệu lực: {{m.News_EffectDate_Date}}

Tình trạng: {{m.TinhTrang}}

Cập nhật: {{m.Email_SendDate_Date}}

Ban hành: {{m.News_Dates_Date}}

Hiệu lực: {{m.News_EffectDate_Date}}

Tình trạng: {{m.TinhTrang}}

Cập nhật: {{m.Email_SendDate_Date}}

LawNet .vn

{{m.Name}} {{m.Name}}

Tra cứu nhanh

Từ khóa

{{m}},

Địa chỉ:	19 Nguyễn Gia Thiều, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3, TP Hồ Chí Minh
Điện thoại:	(028) 7302 2286 (6 lines)
E-mail:	info@lawnet.vn