Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 6266:2007 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: Năm 2007

TIÊU CHUẨN QUỐC GIA

TCVN 6266:2007

ISO 5538:2004

SỮA VÀ SẢN PHẨM SỮA - LẤY MẪU – KIỂM TRA THEO DẤU HIỆU LOẠI TRỪ

Milk and milk products – Sampling – Inspection by attributes

Lời nói đầu

TCVN 6266:2007 thay thế TCVN 6266:1997;

TCVN 6266:2007 hoàn toàn tương đương với ISO 5538:2004/ IDF113:2004;

TCVN 6866:2007 do Ban kỹ thuật tiêu chuẩn TCV/TC/F12 Sữa và sản phẩm sữa biên soạn, Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng đề nghị, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố.

...

...

...

Nguyên tắc của phương pháp qui định trong tiêu chuẩn này là dựa trên việc phân loại đơn vị sản phẩm “tốt” hay đơn vị sản phẩm “khuyết tật”. Đơn vị sản phẩm “tốt” là đơn vị đáp ứng các yêu cầu qui định, còn đơn vị sản phẩm “khuyết tật” là đơn vị không đáp ứng được các yêu cầu qui định. Điều quan trọng là mẫu được lấy một cách ngẫu nhiên. Nếu không, các phương án lấy mẫu sẽ không đảm bảo được các điều đã qui định. Xem phụ lục A.

SỮA VÀ SẢN PHẨM SỮA - LẤY MẪU – KIỂM TRA THEO DẤU HIỆU LOẠI TRỪ

Milk and milk products – Sampling – Inspection by attributes

1 Phạm vi áp dụng

1.1 Tiêu chuẩn này qui định các phương án lấy mẫu để kiểm tra sữa và sản phẩm sữa theo dấu hiệu loại trừ. Sử dụng tiêu chuẩn này để chọn cỡ mẫu cho tất cả các trường hợp cần kiểm tra sự phù hợp của lô sản phẩm với các yêu cầu kỹ thuật thông qua việc kiểm tra mẫu đại diện.

1.2 Tiêu chuẩn này có thể áp dụng để lấy mẫu đối với tất cả các sản phẩm sữa thuộc các lô hàng riêng rẽ, không phân biệt các lô hàng đó có được sản xuất cùng nhau hay không. Việc chấp nhận hay không chấp nhận lô hàng bất kỳ là việc của các bên tham gia hợp đồng và nằm ngoài phạm vi của tiêu chuẩn này.

1.3 Tiêu chuẩn này áp dụng cho tất cả các trường hợp, khi các phương án lấy mẫu theo dấu hiệu loại trừ được quy định cho sản phẫm sữa, trừ khi đã có các tiêu chuẩn cụ thể, các yêu cầu kỹ thuật hoặc các hợp đồng đã có các sơ đồ lấy mẫu khác thì sử dụng các sơ đồ lấy mẫu đó.

1.4 Tiêu chuẩn này không áp dụng cho việc lấy mẫu để kiểm tra khuyết tật do vi sinh vật, trừ khi đã có sự thỏa thuận của các bên liên quan.

...

...

...

Các tài liệu viện dẫn sau là rất cần thiết cho việc áp dụng tiêu chuẩn. Đối với các tài liệu viện dẫn ghi năm ban hành thì áp dụng phiên bản được nêu. Đối với các tài liệu viện dẫn không ghi năm ban hành thì áp dụng phiên bản mới nhất, bao gồm cả các sửa đổi.

ISO 2859-1:1999, Sampling procedures for inspection by attributes – Part 1: Sampling schemes insexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection.

ISO 3534-1, Statistics – Vocabulary and symbols – Part 1: Probability and general tsaticstical terms.

ISO 3534-2, Statistics – Vocabulary and symbols – Part 2: Applied statistics.

3 Thuật ngữ và định nghĩa

Trong tiêu chuẩn này áp dụng các thuật ngữ và định nghĩa nêu trong ISO 3534-1 và 3534-2 và các thuật ngữ và định nghĩa sau:

3.1

Giới hạn chất lượng chấp nhận (acceptance quality limit) (AQL)

mức chất lượng là giá trị chất lượng trung bình thấp nhất cho phép trong qui trình kiểm tra mà ở các mức đó các đợt của lô hàng được gửi để lấy mẫu công nhận.

...

...

...

ISO 2859-1 mô tả các phương án lấy mẫu để áp dụng cho mọi tình huống và giải thích về cơ sở lý thuyết cho các bảng lấy mẫu. Các phương án được chia theo mẻ sản xuất hoặc cỡ lô và mức chất lượng chấp nhận (AQL).

5 Chọn phương án lấy mẫu

5.1 Phân loại khuyết tật

5.1.1 Khái quát

Trước khi lựa chọn phương án lấy mẫu, hợp đồng hoặc qui định kỹ thuật cần xác định rõ tất cả các khuyết tật trầm trọng, khuyết tật nặng và khuyết tật nhẹ sao cho mọi người sử dụng hợp đồng, qui định kỹ thuật hoặc tài liệu về phương án lấy mẫu hoặc tài liệu liên quan đến phương án lấy mẫu này đều hiểu rõ.

5.1.2 Khuyết tật trầm trọng

Là khuyết tật làm cho sản phẩm không thể chấp nhận được. Đối với mục đích của tiêu chuẩn này, các khuyết tật trầm trọng có liên quan tới sự có mặt của các tạp chất gây nhiễm độc ở mức gây nguy hiểm. Ví dụ như kim loại nặng và dư lượng thuốc bảo vệ thực vật.

Trong trường hợp này, chấp nhận phương pháp mô tả trong phụ lục B. Cần phải chọn một độ rủi ro có thể chấp nhận được do việc không thể phát hiện được một tỷ lệ phần trăm nhất định các sản phẩm có khuyết tật, trong khi sản phẩm có khuyết tật lại chứa chất nhiễm bẩn lớn hơn mức giới hạn. Không thể đảm bảo được rằng các sản phẩm không chứa chất nhiễm bẩn.

5.1.3 Khuyết tật nặng

...

...

...

a) khuyết tật về thành phần, khi nó ảnh hưởng đến việc duy trì chất lượng;

b) nhiễm bẩn bởi các chất gây ức chế;

c) bao bì không còn nguyên vẹn;

d) nhiễm bụi bẩn có thể nhìn thấy được.

Các phương án lấy mẫu đối với các khuyết tật nặng được chọn trong số các bằng sử dụng AQL không lớn hơn 6,5 %.

5.4.1 Khuyết tật nhẹ

Là khuyết tật làm cho sản phẩm không phù hợp với yêu cầu kỹ thuật, vẫn phù hợp để sử dụng và bán, nhưng cũng không làm cho sản phẩm bị hư hỏng. Ví dụ:

a) đơn vị sản phẩm có thành phần hóa học hoặc khối lường tịnh bị sai lệch nhưng gần sát với giới hạn yêu cầu kỹ thuật và

b) có biểu hiện khác thường nhỏ ở bên ngoài.

...

...

...

5.2 Chọn mức kiểm tra và giới hạn chất lượng chấp nhận (AQL)

5.2.1 Phương án được lựa chọn trong số các bảng từ bảng 1 đến bảng 24, sử dụng cỡ lô và AQL theo thỏa thuận.

Trong các bảng này, n là cỡ mẫu, Ac là số chấp nhận và Re là số bác bỏ.

VÍ DỤ: Đối với cỡ mẫu n = 13, Ac = 0 và Re = 1, điều này có nghĩa là nếu một lô mẫu gồm 13 đơn vị mà không có sản phẩm nào bị khuyết tật, thì lô hàng đó được chấp nhận, còn nếu lô mẫu chứa 1 sản phẩm khuyết tật thì lô hàng bị loại bỏ.

Các bảng từ bảng 1 đến bảng 20 được lấy từ ISO 2859-1 và dựa vào các mức kiểm tra I, S-4, S-3, S-2 và S-1. Mức I là thích hợp nhất.

Sử dụng bất kỳ phương án S nào cũng dẫn đến sự tăng độ rủi ro và chúng sẽ không được sử dụng nếu không có sự kiểm tra sơ bộ để biết độ rủi ro đi kèm có thể chấp nhận được. Các chi tiết về độ rủi ro này được nêu trong 5.2.2.

5.2.2 Các mức kiểm tra S-4, S-3, S-2, và S-1 có thể được sử dụng khi cần đến cỡ mẫu tương đối nhỏ và có thể hoặc cần thiết phải chấp nhận mức độ rủi ro lớn. Do việc sử dụng các mức kiểm tra đặc biệt này sẽ làm tăng khả năng đưa ra một quyết định sai lầm. Trước tiên là độ rủi ro của khách hàng tăng. Điều này được minh họa trong các bảng từ bảng 21 đến bảng 24. Bảng 21 đề cập đến các phương án lấy mẫu với AQL bằng 2,5 %, bảng 22 với AQL = 4,0 %, bảng 23 với AQL = 6,5 % và bảng 24 với AQL = 10 %.

Mỗi bảng gồm có:

- cỡ mẫu (n) và cỡ lô tương ứng ở các mức kiểm tra riêng rẽ;

...

...

...

- số lượng tối thiểu các đơn vị khuyết tật qui định trong mẫu để loại bỏ lô hàng, nghĩa là số bác bỏ (Re);

- giới hạn chất lượng (LQ).

Ở cùng mức AQL, nếu cỡ mẫu nhỏ thì LQ cao; nếu cỡ mẫu tăng thì QL giảm.

Ví dụ trong bảng 6, trong một phương án kiểm tra, cỡ mẫu là 5 và LQ = 45 % xuất hiện trong tất cả các mức kiểm tra nhưng chỉ ở mức S-1 có thể kiểm tra mọi cỡ lô.

Ở các mức kiểm tra I và S-4,chỉ được dùng cỡ mẫu là 5 khi cỡ lô không vượt quá 150.

Thực tế là độ rủi ro của khách hàng (đồng thời cả LQ) sẽ nhỏ hơn khi tăng cỡ lô cần kiểm tra, điều này đã được chứng minh trên cơ sở kinh tế.

Các phương án kiểm tra mà trong đó LQ lớn hơn AQL vài lần là không thích hợp cho cả khách hàng lẫn nhà sản xuất. Nếu cần đánh giá một lô hàng có 35 000 đơn vị sản phẩm thì mức kiểm tra I đòi hỏi cỡ mẫu là 125, tính ra LQ =11 % (nghĩa là 95 % lô hàng chứa 11 % khuyết tật cần loại bỏ). Ở mức kiểm tra S-1 đòi hỏi cỡ mẫu là 5, tính ra LQ = 45 %. Mà LQ = 45 % là quá lớn so với AQL = 2,5 % và khái niệm AQL trở nên vô nghĩa. Ngoài ra, cỡ mẫu là 5 có thể loại bỏ nhầm quá 10 % lô hàng chỉ chứa 2,5 % khuyết tật.

Việc tăng cỡ mẫy sẽ làm tăng khả năng bảo vệ khách hàng và tăng khả năng lựa chọn phương án lấy mẫu; việc lựa chọn phương án lấy mẫu tăng là một trong những nguyên nhân chính về mối liên quan giữa cỡ mẫu và cỡ lô. Người áp dụng tiêu chuẩn này sẽ tìm ra các đặc trưng thao tác cho mỗi phương án nêu trong ISO 2859-1; những đặc trưng này liên quan đến khả năng chấp nhận phần trăm khuyết tật trong lô.

6 Báo cáo

...

...

...

7 Lựa chọn các đơn vị

Lý thuyết lấy mẫu được sử dụng cho các phương án nêu trong ISO 2859-1 và do đó trong tiêu chuẩn này thừa nhận việc lấy mẫu là ngẫu nhiên, điều đó có nghĩa là mỗi đơn vị trong lô hàng phải có cùng khả năng xuất hiện trong mẫu. Cần phải cố gắng để lấy mẫu một cách ngẫu nhiên. Luôn luôn phải sử dụng qui trình lấy mẫu ngẫu nhiên chính thức theo phụ lục C. Nếu điều đó không thực hiện được, thì rủi ro liên quan đến các phương án không được thừa nhận. Việc lấy mẫu ngẫu nhiên không khó thực hiện, tuy nhiên đây là việc làm không mấy hấp dẫn và tốn thời gian.

Đối với các bảng từ bảng 1 đến bảng 20, khi sử dụng phương án kiểm tra giảm, nếu số chấp nhận vượt quá nhưng số loại bỏ không đạt được, thì sự thỏa thuận cần được chấp nhận nhưng việc kiểm tra cần phải chuyển sang kiểm tra thường.

Bảng 1 – Mức kiểm tra I – AQL = 2,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

...

...

...

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 150

5

...

...

...

1

8

0

1

2

0

1

Từ 151 đến 500

20

...

...

...

2

32

1

2

8

0

2

Từ 501 đến 1 200

32

...

...

...

3

32

1

2

13

1

3

Từ 1 201 đến 3 200

50

...

...

...

4

50

2

3

20

1

4

Từ 3 201 đến 10 000

80

...

...

...

6

80

3

4

32

2

5

Từ 10 001 đến 35 000

125

...

...

...

8

125

5

6

50

3

6

Từ 35 001 đến 150 000

200

...

...

...

11

200

8

9

80

5

8

Từ 150 001 đến 500 000

315

...

...

...

15

315

12

13

125

7

10

Trên 500 000

500

...

...

...

22

500

18

19

200

10

13

Bảng 2 – Mức kiểm tra I – AQL = 4,0 %

Cỡ lô

...

...

...

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

Đến 90

3

0

1

5

0

1

2

...

...

...

1

Từ 91 đến 280

13

1

2

20

1

2

5

...

...

...

2

Từ 281 đến 500

20

2

3

20

1

2

8

...

...

...

3

Từ 501 đến 1 200

32

3

4

32

2

3

13

...

...

...

4

Từ 1 201 đến 3 200

50

5

6

50

3

4

20

...

...

...

5

Từ 3 201 đến 10 000

80

7

8

80

5

6

32

...

...

...

6

Từ 10 001 đến 35 000

125

10

11

125

8

9

50

...

...

...

8

Từ 35 001 đến 150 000

200

14

15

200

12

13

80

...

...

...

10

Trên 150 000

315

21

22

315

18

19

125

...

...

...

13

Bảng 3 – Mức kiểm tra I – AQL = 6,5 %

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 25

2

0

1

...

...

...

0

1

2

0

1

Từ 26 đến 150

8

1

2

...

...

...

1

2

3

0

2

Từ 151 đến 280

13

2

3

...

...

...

1

2

5

1

3

Từ 281 đến 500

20

3

4

...

...

...

2

3

8

1

4

Từ 501 đến 1 200

32

5

6

...

...

...

3

4

13

2

5

Từ 1 201 đến 3 200

50

7

8

...

...

...

5

6

20

3

5

Từ 3 201 đến 10 000

80

10

11

...

...

...

8

9

32

5

8

Từ 10 001 đến 35 000

125

14

15

...

...

...

12

13

50

7

10

Trên 35 000

200

21

22

...

...

...

18

19

80

10

13

Bảng 4 – Mức kiểm tra I – AQL = 10%

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

...

...

...

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

5

1

2

8

1

2

2

0

2

...

...

...

8

2

3

8

1

2

3

1

3

...

...

...

13

3

4

13

2

3

5

1

4

...

...

...

20

5

6

20

3

4

8

2

5

...

...

...

32

7

8

32

5

6

13

3

6

...

...

...

50

10

11

50

8

9

20

5

8

...

...

...

80

14

15

80

12

13

32

7

10

...

...

...

125

21

22

125

18

19

50

10

13

...

...

...

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

Đến 150

5

0

1

8

0

...

...

...

2

0

1

Từ 151 đến 1 200

20

1

2

32

1

...

...

...

8

0

2

Từ 1 201 đến 10 000

32

2

3

32

1

...

...

...

13

1

3

Từ 10 001 đến 35 000

50

3

4

50

2

...

...

...

20

1

4

Từ 35 001 đến 500 000

80

5

6

80

3

...

...

...

32

2

5

Trên 500 000

125

7

8

125

5

...

...

...

50

3

6

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

...

...

...

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 90

3

...

...

...

1

5

0

1

2

0

1

Từ 91 đến 500

13

...

...

...

2

20

1

2

5

0

2

Từ 501 đến 1 200

20

...

...

...

3

20

1

2

8

1

3

Từ 1 201 đến 10 000

32

...

...

...

4

32

2

3

13

1

4

Từ 10 001 đến 35 000

50

...

...

...

6

50

3

4

20

2

5

Từ 35 001 đến 500 000

80

...

...

...

8

80

5

6

32

3

6

Trên 500 000

125

...

...

...

11

125

8

9

50

5

8

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

Cỡ lô

...

...

...

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

Đến 25

2

0

1

3

0

1

2

...

...

...

1

Từ 26 đến 150

8

1

2

13

1

2

3

...

...

...

2

Từ 151 đến 500

13

2

3

13

1

2

5

...

...

...

3

Từ 501 đến 1 200

20

3

4

20

2

3

8

...

...

...

4

Từ 1 201 đến 10 000

32

5

6

32

3

4

13

...

...

...

5

Từ 10 001 đến 35 000

50

7

8

50

5

6

20

...

...

...

6

Từ 35 001 đến 500 000

80

10

11

80

8

9

32

...

...

...

8

Trên 500 000

125

14

15

125

12

13

50

...

...

...

10

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 90

5

1

2

...

...

...

1

2

2

0

2

Từ 91 đến 150

8

2

3

...

...

...

1

2

3

1

3

Từ 151 đến 500

13

3

4

...

...

...

2

3

5

1

4

Từ 501 đến 1 200

20

5

6

...

...

...

3

4

8

2

5

Từ 1 201 đến 10 000

32

7

8

...

...

...

5

6

13

3

6

Từ 10 001 đến 35 000

50

10

11

...

...

...

8

9

20

5

8

Từ 35 001 đến 500 000

80

14

15

...

...

...

12

13

32

7

10

Trên 500 000

125

21

22

...

...

...

18

19

50

10

13

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

...

...

...

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

5

0

1

8

0

1

2

0

1

...

...

...

20

1

2

32

1

2

8

0

2

...

...

...

32

2

3

32

1

2

13

1

3

...

...

...

50

3

4

50

2

3

20

1

4

...

...

...

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

Đến 150

3

0

1

5

0

...

...

...

2

0

1

Từ 151 đến 3 200

13

1

2

20

1

...

...

...

5

0

2

Từ 3 201 đến 35 000

20

2

3

20

1

...

...

...

8

1

3

Từ 35 001 đến 500 000

32

3

4

32

2

...

...

...

13

1

4

Trên 500 000

50

5

6

50

3

...

...

...

20

2

5

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

...

...

...

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 50

2

...

...

...

1

3

0

1

2

0

1

Từ 51 đến 500

8

...

...

...

2

13

1

2

3

0

2

Từ 501 đến 3 200

13

...

...

...

3

13

1

2

5

1

3

Từ 3 201 đến 35 000

20

...

...

...

4

20

2

3

8

1

4

Từ 35 001 đến 500 000

32

...

...

...

6

32

3

4

13

2

5

Trên 500 000

50

...

...

...

8

50

5

6

20

3

6

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

Cỡ lô

...

...

...

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

Đến 150

5

1

2

8

1

2

2

...

...

...

2

Từ 151 đến 500

8

2

3

8

1

2

3

...

...

...

3

Từ 501 đến 3 200

13

3

4

13

2

3

5

...

...

...

4

Từ 3 201 đến 35 000

20

5

6

20

3

4

8

...

...

...

5

Từ 35 001 đến 500 000

32

7

8

32

5

6

13

...

...

...

6

Trên 500 000

50

10

11

50

8

9

20

...

...

...

8

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 35 000

5

0

1

...

...

...

0

1

2

0

1

Trên 35 000

20

1

2

...

...

...

1

2

8

0

2

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

...

...

...

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

3

0

1

5

0

1

2

0

1

...

...

...

13

1

2

20

1

2

5

0

2

...

...

...

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

Đến 150

2

0

1

3

0

...

...

...

2

0

1

Từ 151 đến 35 000

8

1

2

13

1

...

...

...

3

0

2

Trên 35 000

13

2

3

13

1

...

...

...

5

1

3

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

...

...

...

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 1 200

5

...

...

...

1

8

1

2

2

0

2

Từ 1 201 đến 35 000

8

...

...

...

3

8

1

2

3

1

3

Trên 35 000

13

...

...

...

4

13

2

3

5

1

4

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

Cỡ lô

...

...

...

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

Tất cả các lô

5

0

1

8

0

1

2

...

...

...

1

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 35 000

3

0

1

...

...

...

0

1

2

0

1

Trên 35 000

13

1

2

...

...

...

1

2

5

0

2

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

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

...

...

...

N

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

2

0

1

3

0

1

2

0

1

...

...

...

8

1

2

13

1

2

3

0

2

...

...

...

Cỡ lô

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

N

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

Đến 35 000

5

1

2

8

1

...

...

...

2

0

2

Trên 35 000

8

2

3

8

1

...

...

...

3

1

3

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

n

Ac

Re

LQ^a

(%)

...

...

...

S-1

S-2

S-3

S-4

I

5

20

32

50

...

...

...

125

200

315

500

0

1

2

3

5

...

...

...

10

14

21

1

2

3

4

6

8

...

...

...

15

22

45

22

18

15

13

11

8,5

...

...

...

6,1

Tất cả

các cỡ lô

Đến 35 000

Trên 35 000

Đến 500

5 001 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

...

...

...

151 đến 1 200

1 201 đến 10 000

10 001 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 150

151 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đến 3 200

...

...

...

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 %

n

Ac

Re

...

...

...

(%)

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

S-1

S-2

S-3

S-4

I

3

13

...

...

...

32

50

80

125

200

315

0

1

2

...

...

...

5

7

10

14

21

1

2

3

4

...

...

...

8

11

15

22

63

32

28

23

20

...

...

...

14

11

9,6

Đến 35000

Trên 35000

Đến 1 200

Trên 1200

Đến 150

151 đến 3 200

...

...

...

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 90

91 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đếm 10 000

10 001 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

...

...

...

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

35 001 đến 150 000

Trên 150 000

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

...

...

...

n

Ac

Re

LQ^a

(%)

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

S-1

S-2

S-3

...

...

...

I

2

8

13

20

32

50

80

125

...

...

...

0

1

2

4

5

7

10

14

21

...

...

...

2

3

5

6

8

11

15

22

78

...

...

...

41

34

30

25

20

18

15

Đến 500

Trên 500

...

...

...

151 đến 35 000

Trên 35 000

Đến 50

51 đến 500

501 đến 3 200

3 201 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

Đến 25

...

...

...

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

Đến 25

26 đến 150

151 đến 280

...

...

...

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).

Bảng 24 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 10 %

n

Ac

...

...

...

LQ^a

(%)

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

S-1

S-2

S-3

S-4

I

5

...

...

...

13

20

32

50

80

125

1

2

3

...

...

...

7

10

14

21

2

3

4

6

8

...

...

...

15

22

66

60

50

46

37

32

26

...

...

...

Đến 35 000

Trên 35 000

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 90

91 đến 150

151 đến 500

501 đến 1200

1 201 đến 10 000

10 001 đến 35 000

35 001 đến 500 000

Trên 500 000

...

...

...

91 đến 150

151 đến 280

281 đến 500

501 đến 1 200

1 201 đến 3 200

3 201 đến 10 000

Trên 10 000

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

...

...

...

(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.

Phụ lục B

(qui định)

Các khuyết tật trầm trọng

...

...

...

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.

Việc phân loại trầm trọng cũng áp dụng cho một khuyết tật mà khuyết tật đó “dường như” để ngăn ngừa việc thực hiện một chức năng thực tế của một kết cục chính của một vấn đề. Một lần nữa, các từ trong ngoặc kép trên đây cũng lại rất quan trọng nếu như cách phân loại trầm trọng không bị giảm nhẹ.

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:

...

...

...

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

Hệ số ^a

1 trong 10

230,26

...

...

...

460,52

1 trong 1 000

690,78

1 trong 10 000

921,04

1 trong 100 000

1151,30

1 trong 1 000 000

1381,56

...

...

...

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

Phương án lấy mẫu khuyết tật trầm trọng là:

cỡ mẫu: 461

số chấp nhận: 0 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.

Thực tế, không thể đảm bảo chính xác rằng mẫu có cùng mức chất lượng như của lô hàng, trừ khi đã biết trước về chất lượng của lô hàng đó, trong trường hợp này sẽ không cần lấy mẫu ra để đánh giá. Tuy nhiên, vẫn có các phương pháp lấy mẫu để có được các mẫu không sai theo nghĩa đó, mặc dù một cài mẫu có thể sẽ xấu hơn và một vài mẫu khác có thể sẽ tốt hơn lô của chúng, tính trung bình chúng sẽ là vừa phải, và chỉ có độ biến thiên không tránh khỏi trong việc lấy mẫu sẽ dẫn tới sự không nhất quán. Hơn nữa, các phương pháp này cho phép tính được độ biến thiên của mẫu liên quan tới chất lượng của lô hàng, và dựa trên các tính toán này mà vẽ ra đồ thị tương quan đặc trưng.

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.

...

...

...

A và B

hoặc A và C

hoặc A và D

hoặc B và C

hoặc B và D

hoặc C và D

và trong phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mỗi một cách trong số 6 khả năng trên đều có xác suất như nhau. Trong trường hợp đặc biệt này, cần gieo một quân xúc xắc 6 mặt bình thường để chọn, nếu quân xúc xắc cho một chấm thì chọn A và B, nếu 2 chấm thì chọn A và C. v.v…

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.

...

...

...

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.

Việc sử dụng bảng các con số ngẫu nhiên không có gì là khó khăn miễn là các đơn vị có thể đánh số được, tuy nhiên nhiều ý kiến cho rằng việc sử dụng chúng chẳng đáng bận tâm, và lấy mẫu ngẫu nhiên theo trực giác là tốt. Trong nhiều trường hợp có thể là như vậy, nhưng thông thường mẫu ngẫu nhiên trực giác lại rất khác với ngẫu nhiên thực tế. Ví dụ, một người đang tiến hành lấy ra các đơn vị mẫu – được coi là ngẫu nhiên, từ mỗi hộp sẽ luôn luôn lấy ra quá nhiều từ giữa hộp, và các góc sẽ không được lấy. Khi nhận ra rằng họ đang lấy quá ít từ các góc, họ thường bắt đầu quay ra lấy quá nhiều từ các góc đó. Tính ngẫu nhiên đơn giản nhằm đem đến mỗi tổ hợp một xác suất như nhau là rất khó và những cố gắng trong việc sử dụng bảng số ngẫu nhiên là việc cần làm.

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.

...

...

...

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)

110

9140

2804

...

...

...

7142

6277

6210

8627

3209

6845

5327

3946

6289

...

...

...

60

2827

6546

2738

8760

6604

5373

8259

4956

...

...

...

135

8640

7410

6335

831

2774

9244

9452

8324

...

...

...

9817

9853

7419

9559

4264

6919

4148

3948

5399

...

...

...

3568

4046

4558

705

5075

4440

...

...

...

2403

4351

8240

...

...

...

3568

4701

7494

6036

7735

4082

1828

1956

1646

...

...

...

9096

731

8015

513

6969

949

7249

9634

4263

...

...

...

567

1272

5302

3352

7389

9976

7116

9731

2195

...

...

...

9542

2808

1720

4832

2553

7425

6659

8200

4135

...

...

...

3019

6223

7323

965

8105

4394

...

...

...

2267

362

5242

...

...

...

7990

8886

375

7577

8422

5230

9460

9813

8325

...

...

...

1102

2825

4899

1599

1199

909

2985

3541

6445

...

...

...

8796

9480

2409

9456

7725

183

4313

666

2179

...

...

...

7804

8075

8187

6575

65

2170

6930

5368

4520

...

...

...

2536

4166

7653

448

2560

4795

...

...

...

8910

3585

5655

...

...

...

681

6310

568

3718

3537

8858

8439

1052

5883

...

...

...

1053

5667

572

611

100

5190

4691

6787

4107

...

...

...

8503

6875

7525

8894

7426

212

1034

1157

5888

...

...

...

2430

7397

7204

6893

7017

7038

7472

4581

3837

...

...

...

7931

6351

1727

9793

2141

816

...

...

...

2950

7419

6874

...

...

...

5108

7643

7335

5303

2703

8793

1312

7297

3848

...

...

...

5386

7361

2079

3197

8904

4332

8734

4921

6201

...

...

...

9228

9938

5104

6662

1617

2323

2907

737

8496

...

...

...

9304

7112

5528

2390

7736

475

1294

4883

2536

...

...

...

5860

344

5295

4880

5167

5370

Bảng C.2 – Số lượng mẫu được lấy ngẫu nhiên (phần 2)

430

5819

...

...

...

5412

8081

9198

9786

7388

704

138

5632

752

...

...

...

8187

8552

2264

658

2336

4912

4268

7960

67

...

...

...

9890

4490

1619

6766

6148

370

8322

5138

6660

...

...

...

9633

924

1094

5103

1371

2874

5400

8615

7292

...

...

...

9987

2993

5116

7876

7215

9714

3906

...

...

...

4968

8420

...

...

...

1391

8711

4118

3881

9840

5843

751

9228

3232

...

...

...

8004

773

7886

146

2400

6957

8968

9657

9617

...

...

...

469

3564

3799

2784

3815

3611

8362

9270

5743

...

...

...

8655

4769

2600

6421

2788

4858

5335

8206

3008

...

...

...

240

524

3384

6518

4268

5988

9096

...

...

...

1562

7953

...

...

...

6254

132

3860

6630

2865

9750

9397

1528

4342

...

...

...

3322

26

7513

1743

1299

1340

6470

5697

9273

...

...

...

8442

1780

1961

7221

5630

8036

4029

3186

656

...

...

...

341

9308

9853

5129

3956

4717

7594

3275

7697

...

...

...

5573

9661

16

4090

2384

7698

4588

...

...

...

7931

1949

...

...

...

3437

6157

2128

6026

2268

5247

2987

5956

2912

...

...

...

5721

1703

2321

8880

3288

7420

2121

1866

7901

...

...

...

4715

9741

2674

7148

8392

2497

8018

2673

7071

...

...

...

8100

7842

8208

3256

3217

8331

7256

7824

5427

...

...

...

6076

2914

336

3466

631

5249

7289

...

...

...

2251

864

...

...

...

7808

1256

1144

4152

8262

4998

3315

7661

8813

...

...

...

2612

3237

2829

3133

4833

7826

1897

6651

6718

...

...

...

2972

673

8440

3154

6962

199

2604

2917

4989

...

...

...

4484

916

9129

6517

889

137

9055

5970

3582

...

...

...

8356

780

4899

7204

1042

8795

2435

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

1564

...

...

...

6359

8802

2860

3546

3117

7357

9945

5739

6022

...

...

...

5768

3388

9918

8897

1119

9441

8934

8555

8418

...

...

...

19

550

4223

5586

4842

8786

855

5650

5948

...

...

...

2545

3981

2102

3523

7419

2359

381

8457

6945

...

...

...

7351

3502

1760

550

8874

4599

7809

9474

...

...

...

370

...

...

...

8035

4415

9812

4312

3524

1382

4732

2303

6702

...

...

...

2270

8611

8479

1419

835

1866

1307

4211

3740

...

...

...

3002

8020

182

4451

9389

1730

3394

7094

3833

...

...

...

9025

5749

4780

6042

3829

8458

1339

6948

8683

...

...

...

4719

9403

7863

701

9245

5960

9257

2588

...

...

...

6794

...

...

...

4809

9473

5893

1154

67

899

1184

8630

5054

...

...

...

9498

7702

544

87

9602

6259

3807

7276

1733

...

...

...

9758

8586

3253

2532

6668

2888

1404

3887

6609

...

...

...

9160

600

4304

2784

1089

7321

5618

6172

3970

...

...

...

8807

6123

3748

1036

516

607

2710

3700

...

...

...

9504

...

...

...

534

758

9824

9536

7825

2985

3824

3449

668

...

...

...

6001

9372

8746

1579

6102

7990

4526

3429

4364

...

...

...

4355

2395

2070

8915

8461

9820

6811

5873

8875

...

...

...

7183

2261

7210

6072

7128

825

8281

6815

4521

...

...

...

6695

5986

2416

7979

8106

7759

6379

2101

...

...

...

5066

...

...

...

9642

8675

8767

582

410

5515

2697

1575

9138

...

...

...

8633

2670

7575

4021

391

118

9493

2291

975

...

...

...

7629

5136

7824

3916

542

2614

6567

3015

1049

...

...

...

3408

3029

7244

1766

1013

221

8492

3801

682

...

...

...

7454

8600

8598

9953

5773

6482

4439

6808

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

...

...

...

4909

9832

627

1155

4007

446

6988

4699

1740

...

...

...

3398

7630

3824

734

7736

8465

849

459

8733

...

...

...

2684

1116

758

5411

3365

4489

6241

6413

3615

...

...

...

5616

1721

8772

4605

388

1399

5993

7459

4445

...

...

...

5956

5512

8577

4178

31

3090

2296

124

5896

...

...

...

...

...

...

8727

5567

5881

3721

1896

3758

7236

6860

1740

...

...

...

8361

7050

8783

3815

9768

3247

1706

9355

3510

...

...

...

2466

6640

6804

1704

8665

2539

2320

9831

9442

...

...

...

5741

7210

872

3279

3177

6021

2045

163

3706

...

...

...

1777

5386

7182

7238

8408

7674

1719

9068

9921

...

...

...

...

...

...

2516

2661

6711

9240

5994

3068

5524

932

5520

...

...

...

2339

4541

5415

6314

7979

3634

5320

5400

6714

...

...

...

9574

285

4230

2283

5232

8830

5662

6404

2514

...

...

...

1662

2627

940

7836

3741

2317

8824

7393

7306

...

...

...

3071

2967

4922

3658

4333

6452

9149

4420

6091

...

...

...

...

...

...

8960

6477

3671

9318

1317

6355

4982

6815

814

...

...

...

2367

8144

9663

990

6155

4520

294

7504

223

...

...

...

557

8489

8446

8082

1122

1181

8142

7119

3200

...

...

...

2204

9433

2527

5744

9330

721

8866

3695

1081

...

...

...

8829

962

5597

8834

5857

9800

7375

9209

630

...

...

...

...

...

...

8852

1688

3571

3393

2990

9488

8883

2476

9136

...

...

...

4551

1262

4845

4039

7760

1565

4745

1178

8370

...

...

...

1304

7767

4769

7373

5195

5013

6894

5734

5852

...

...

...

3828

7172

3188

7487

2191

1225

7770

3999

6

...

...

...

9627

7948

6243

1176

9393

2252

377

9798

8648

...

...

...

THƯ MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

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