Tiêu chuẩn Việt Nam TCVN 6266:1997 sữa và các sản phẩm sữa – lấy mẫu – kiểm tra

• Số hiệu: TCVN6266:1997
• Loại văn bản: Tiêu chuẩn Việt Nam
• Nơi ban hành: Bộ Khoa học Công nghệ và Môi trường
• Người ký: ***
• Ngày ban hành: Năm 1997

TIÊU CHUẨN VIỆT NAM

TCVN 6266 : 1997

SỮA VÀ CÁC 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 : 1997 hoàn toàn tương đương với ISO 5538 : 1987 (E)

TCVN 6266 : 1997 do Ban kỹ thuật tiêu chuẩn TCVN/TC/F12 Sữa và sản phẩm sữa biên soạn, Tổng cục Tiêu chuẩn - Đo lường - Chất lượng đề nghị, Bộ Khoa học, Công nghệ và Môi trường ban hành.

Lời giới thiệu

Lý thuyết lấy mẫu sử dụng trong tiêu chuẩn này được dựa trên việc phân loại sản phẩm “tốt” hay “khuyết tật”. Sản phẩm “tốt” là một sản phẩm thỏa mãn các quy định kỹ thuật, còn sản phẩm “khuyết tật” là sản phẩm không thỏa mãn các quy định kỹ thuật. Điều cơ bản là phải lấy mẫu ngẫu nhiên. Nếu không làm được điều đó thì các phương án lấy mẫu sẽ không đảm bảo được điều đã nêu. Xem phụ lục A.

1. Phạm vi và lĩnh vực áp dụng

...

...

...

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 bất kỳ lô hàng nào là việc của các bên tham gia hợp đồng và nằm ngoài phạm vi của tiêu chuẩn này.

1.3. Tiêu chuẩn này dùng cho mọi trường hợp, khi các phương án lấy mẫu theo dấu hiệu loại trừ được quy định cho sản phẩm sữa, ngoại trừ trường hợp nếu các tiêu chuẩn cụ thể, các quy định kỹ thuật hay các hợp đồng có các sơ đồ lấy mẫu khác nhau thì phải sử dụng các sơ đồ đó.

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

2. Tiêu chuẩn trích dẫn

ISO 707 Sữa và các sản phẩm sữa – Các phương pháp lấy mẫu.

TCVN 2600 : 1978; ISO 2859 : 1974 Quy trình lấy mẫu và các bảng để kiểm tra theo dấu hiệu loại trừ.

ISO 2859 : 1974/Add 1 : 1977 Thông tin chung về kiểm tra đại diện và hướng dẫn sử dụng các bảng của ISO 2859.

ISO 3534 : 1977 Thống kê – Thuật ngữ và ký hiệu.

3. Định nghĩa

...

...

...

4. Các phương án lấy mẫu của ISO 2859

ISO 2859 mô tả các phương án lấy mẫu sử dụng trong mọi tình huống và giải thích về cơ sở lý thuyết cho các bảng lấy mẫu. Các phương án được chỉ rõ theo mẻ sản xuất, hoặc cỡ lô và mức chất lượng chấp nhận (AQL). AQL được định nghĩa trong ISO 2859 và phụ chú 1; nó có thể được coi là mức chất lượng trung bình, nếu như được nhà sản xuất duy trì sẽ dẫn đến việc chấp nhận phần lớn sản phẩm của họ.

5. Chọn phương án lấy mẫu

5.1. Phân loại khuyết tật

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

5.1.1. Khuyết tật trầm trọng và 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 cao gây nguy hiểm. Thí dụ như kim loại nặng và dư lượng chất trừ sinh vật hại.

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

5.1.2. Khuyết tật nặng là khuyết tật làm cho sản phẩm dường như không phù hợp cho việc sử dụng, nghĩa là trong trường hợp của sữa và các sản phẩm sữa không thích hợp để bán cho người tiêu dùng. Khuyết tật nặng có thể làm cho sản phẩm bị hư hỏng hoặc trở nên không thích hợp để bán hoặc chế biến. Các thí dụ bao gồm:

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

...

...

...

c) tình trạng nguyên vẹn của bao bì

d) các bụi bẩn có thể nhìn thấy được

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

5.1.3. Khuyết tật nhẹ là những sai lệch so với yêu cầu kỹ thuật, nhưng không làm cho sản phẩm không phù hợp để sử dụng và bán, cũng không làm cho sản phẩm bị hư hỏng; thí dụ:

a) sản phẩm có thành phần hóa học hoặc khối lượng tịnh có chênh lệch, nhưng sát với giới hạn yêu cầu kỹ thuật;

b) có sự khác thường nhỏ ở bên ngoài.

Các phương án lấy mẫu đối với khuyết tật nhẹ được chọn trong số các bảng AQL không lớn hơn 10%

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

5.2.1. Các phương án lấy mẫu được chọn trong số các bảng, sử dụng cỡ lô và AQL đã thỏa thuận.

...

...

...

Thí dụ:

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

Các bảng từ 1 đến 5 lấy từ ISO 2859 và liên quan đến 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 tăng độ rủi ro, và chúng không được sử dụng nếu không có sự kiểm tra ban đầu cho thấy rằng độ rủi ro liên kết có thể chấp nhận được. Các chi tiết về độ rủi ro này được đưa ra 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 có cỡ mẫu tương đối nhỏ và độ rủi ro về mẫu có thể chấp nhận hoặc phải chấp nhận. Do việc sử dụng các mức 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 hoạ trong các bảng từ 6 đến 9. Bảng 6 liên quan tới các phương án AQL = 2,5%, bảng 7 với AQL = 4,0%, bảng 8 với AQL = 6,5% và bảng 9 với AQL = 10%.

Mỗi một bảng chứa:

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

- số lượng tối đa của các đơn vị có khuyết tật cho phép có trong mẫu – số chấp nhận (Ac);

- số lượng tối thiểu các đơn vị có khuyết tật quy định trong mẫu để loại bỏ lô hàng – số bác bỏ (Bo);

...

...

...

Nếu cỡ mẫu nhỏ, LQ cao; nếu cỡ mẫu tăng, LQ giảm ở cùng mức AQL.

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

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

Các phương án kiểm tra trong đó LQ vài lần lớn hơn AQL là không thích hợp cho cả khách hàng lẫn nhà sản xuất. Nếu cần đánh giá một lô hàng có 35 000 đơn vị thì mức kiểm tra I đòi hỏi cỡ mẫu là 125, LQ = 11% (có nghĩa là 95% lô hàng chứa 11% khuyết tật cần phải loại bỏ). S-1 đòi hỏi cỡ mẫu là 5, LQ = 45%. 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 chứa 2,5% khuyết tật.

Việc tăng cỡ mẫu làm tăng cả hai việc bảo vệ khách hàng và phân biệt phương án lấy mẫu, việc phân biệt phương án lấy mẫu tăng là nguyên nhân chính cho mối liên quan của cỡ mẫu tới cỡ lô. Người áp dụng tiêu chuẩn này sẽ tìm ra đầy đủ các đặc trưng thao tác cho mỗi phương án nêu trong ISO 2859; điều này liên quan tới khả năng chấp nhận phần trăm khuyết tật của lô hàng.

6. Báo cáo

Sự thành công của phương án lấy mẫu này đòi hỏi sự đảm bảo về báo cáo toàn diện các kết quả kiểm tra và phương án sử dụng. Sự trao đổi thông tin giữa hai bên rất có lợi và mỗi bên nên cung cấp thông tin có được cho bên thứ hai khi cần thiết.

7. Lựa chọn các đơn vị

...

...

...

Bảng 1.1 – Mức kiểm tra I – AQL = 2,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

n

Ac

Re

Đến 150

Từ 151 đến 500

Từ 501 đến 1200

Từ 1201 đến 3200

Từ 3201 đến 10000

...

...

...

Từ 35001 đến 150000

Từ 150001 đến 500000

Trên 500 000

5

20

32

50

80

125

...

...

...

315

500

0

1

2

3

5

7

10

...

...

...

21

1

2

3

4

6

8

11

15

...

...

...

8

32

32

50

80

125

200

315

500

...

...

...

1

1

2

3

5

8

12

18

1

...

...

...

2

3

4

6

9

13

19

2

8

...

...

...

20

32

50

80

125

200

0

0

1

...

...

...

2

3

5

7

10

1

2

3

4

...

...

...

6

8

10

13

Bảng 1.2 – Mức kiểm tra I – AQL = 4,0%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 90

...

...

...

Từ 281 đến 500

Từ 501 đến 1200

Từ 1201 đến 3200

Từ 3201 đến 10000

Từ 10001 đến 35000

Từ 35001 đến 150000

Trên 150 000

3

13

...

...

...

32

50

80

125

200

315

0

1

2

...

...

...

5

7

10

14

21

1

2

3

4

...

...

...

8

11

15

22

5

20

20

32

50

...

...

...

125

200

315

0

1

1

2

3

5

...

...

...

12

18

1

2

2

3

4

6

9

...

...

...

19

2

5

8

13

20

32

50

80

...

...

...

0

0

1

1

2

3

5

7

10

...

...

...

2

3

4

5

6

8

10

13

Bảng 1.3 – Mức kiểm tra I – AQL = 6,5%

...

...

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

Đến 25

Từ 26 đến 150

Từ 151 đến 280

Từ 281 đến 500

Từ 501 đến 1200

Từ 1201 đến 3200

Từ 3201 đến 10000

...

...

...

Trên 35 000

2

8

13

20

32

50

80

125

...

...

...

0

1

2

3

5

7

10

14

21

...

...

...

2

3

4

6

8

11

15

22

3

...

...

...

13

20

32

50

80

125

200

0

1

...

...

...

2

3

5

8

12

18

1

2

2

...

...

...

4

6

9

13

19

2

3

5

8

...

...

...

20

32

50

80

0

0

1

1

2

...

...

...

5

7

10

1

2

3

4

5

6

...

...

...

10

13

Bảng 1.4 – Mức kiểm tra I – AQL = 10%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 90

Từ 91 đến 150

Từ 151 đến 280

...

...

...

Từ 501 đến 1200

Từ 1201 đến 3200

Từ 3201 đến 10000

Trên 10 000

5

8

13

20

32

...

...

...

80

125

1

2

3

5

7

10

14

...

...

...

2

3

4

6

8

11

15

22

8

...

...

...

13

20

32

50

80

125

1

1

2

...

...

...

5

8

12

18

2

2

3

4

6

...

...

...

13

19

2

3

5

8

13

20

32

...

...

...

0

1

1

2

3

5

7

10

2

...

...

...

4

5

6

8

10

13

Bảng 2.1 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 2,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

...

...

...

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

Đến 150

Từ 151 đến 1200

Từ 1201 đến 10000

Từ 10001 đến 35000

Từ 35001 đến 500000

Trên 500 000

5

20

32

...

...

...

80

125

0

1

2

3

5

7

1

...

...

...

3

4

6

8

8

32

32

50

80

...

...

...

0

1

1

2

3

5

1

2

2

...

...

...

4

6

2

8

13

20

32

50

0

...

...

...

1

1

2

3

1

2

3

4

5

...

...

...

Bảng 2.2 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 4,0%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

n

Ac

Re

Đến 90

Từ 91 đến 500

Từ 501 đến 1200

Từ 1201 đến 10000

Từ 10000 đến 35000

...

...

...

Trên 500 000

3

13

20

32

50

80

125

0

...

...

...

2

3

5

7

10

1

2

3

4

...

...

...

8

11

5

20

20

32

50

80

125

...

...

...

1

1

2

3

5

8

0

2

2

...

...

...

4

6

9

2

5

8

13

20

32

...

...

...

0

0

1

1

2

3

5

1

2

...

...

...

4

5

6

8

Bảng 2.3 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 6,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 25

...

...

...

Từ 151 đến 500

Từ 501 đến 1200

Từ 1201 đến 10000

Từ 10001 đến 35000

Từ 35001 đến 500000

Trên 500 000

2

8

13

...

...

...

32

50

80

125

0

1

2

3

5

...

...

...

10

14

1

2

3

4

6

8

11

...

...

...

3

13

13

20

32

50

80

125

0

...

...

...

1

2

3

5

8

12

1

2

2

...

...

...

4

6

9

13

2

3

5

8

13

...

...

...

32

50

0

0

1

1

2

3

5

...

...

...

1

2

3

4

5

6

8

10

Bảng 2.4 – Mức kiểm tra S-4 – AQL = 10%

...

...

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

Đến 90

Từ 91 đến 150

Từ 151 đến 500

Từ 501 đến 1200

Từ 1201 đến 10000

Từ 10001 đến 35000

Từ 35001 đến 500000

...

...

...

5

8

13

20

32

50

80

125

1

...

...

...

3

5

7

10

14

21

2

3

4

...

...

...

8

11

15

22

8

8

13

20

32

...

...

...

80

125

1

1

2

3

5

8

12

...

...

...

2

2

3

4

6

9

13

19

2

...

...

...

5

8

13

20

32

50

0

1

1

...

...

...

3

5

7

10

2

3

4

5

6

...

...

...

10

13

Bảng 3.1 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 2,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 500

Từ 501 đến 35000

Từ 35001 đến 500000

...

...

...

5

20

32

50

0

1

2

3

1

...

...

...

3

4

8

32

32

50

0

1

1

...

...

...

1

2

2

3

2

8

13

20

0

...

...

...

1

1

1

2

3

4

Bảng 3.2 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 4,0%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

...

...

...

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

Đến 150

Từ 151 đến 3200

Từ 3201 đến 35000

Từ 35001 đến 500000

Trên 500 000

3

13

20

32

...

...

...

0

1

2

3

5

1

2

3

4

...

...

...

5

20

20

32

50

0

1

1

2

...

...

...

1

2

2

3

4

2

5

8

13

...

...

...

0

0

1

1

2

1

2

3

4

...

...

...

Bảng 3.3 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 6,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

n

Ac

Re

Đến 50

Từ 51 đến 500

Từ 501 đến 3200

Từ 3201 đến 35000

Từ 35001 đến 500000

...

...

...

2

8

13

20

32

50

0

1

2

...

...

...

5

7

1

2

3

4

6

8

3

...

...

...

13

20

32

50

0

1

1

2

3

...

...

...

1

2

2

3

4

6

2

3

5

...

...

...

13

20

0

0

1

1

2

3

1

...

...

...

3

4

5

6

Bảng 3.4 – Mức kiểm tra S-3 – AQL = 10%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 150

...

...

...

Từ 501 đến 3200

Từ 3201 đến 35000

Từ 35001 đến 500000

Trên 500 000

5

8

13

20

32

...

...

...

1

2

3

5

7

10

2

3

4

...

...

...

8

11

8

8

13

20

32

50

1

...

...

...

2

3

5

8

2

2

3

4

6

...

...

...

2

3

5

8

13

20

0

1

1

...

...

...

3

5

2

3

4

5

6

8

Bảng 4.1 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 2,5%

...

...

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

Đến 35000

Trên 35000

5

20

0

1

1

...

...

...

8

32

0

1

1

2

2

8

0

...

...

...

1

2

Bảng 4.2 – Mức kiểm tra S-2 – AQL = 4,0%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 1200

Trên 1200

3

...

...

...

0

1

1

2

5

20

0

1

1

...

...

...

2

5

0

0

1

2

Bảng 4.3– Mức kiểm tra S-2 – AQL = 6,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

...

...

...

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

Đến 150

Trên 151 đến 35 000

Trên 35000

2

8

13

0

1

2

...

...

...

2

3

3

13

13

0

1

1

1

...

...

...

2

2

3

5

0

0

1

1

2

...

...

...

Bảng 4.4– Mức kiểm tra S-2 – AQL = 10%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

...

...

...

Re

n

Ac

Re

Đến 1200

Trên 1201 đến 35 000

Trên 35000

5

8

...

...

...

1

2

3

2

3

4

8

8

13

...

...

...

1

2

2

2

3

2

3

5

0

...

...

...

1

2

3

4

Bảng 5.1– Mức kiểm tra S-1 – AQL = 2,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

...

...

...

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Tất cả các cỡ lô

...

...

...

0

1

8

0

1

2

0

1

Bảng 5.2– Mức kiểm tra S-1 – AQL = 4,0%

...

...

...

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

...

...

...

Ac

Re

Đến 35000

Trên 35000

3

13

0

1

1

...

...

...

5

20

0

1

1

2

2

5

0

...

...

...

1

2

Bảng 5.3– Mức kiểm tra S-1 – AQL = 6,5%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

Kiểm tra ngặt

Kiểm tra giảm

n

Ac

...

...

...

n

Ac

Re

n

Ac

Re

Đến 500

Trên 500

2

...

...

...

0

1

1

2

3

13

0

1

1

...

...

...

2

3

0

0

1

2

Bảng 5.4– Mức kiểm tra S-1 – AQL = 10%

Cỡ lô hàng

Kiểm tra thường

...

...

...

Kiểm tra giảm

n

Ac

Re

n

Ac

Re

n

Ac

...

...

...

Đến 35000

Trên 35000

5

8

1

2

2

3

8

...

...

...

1

1

2

2

2

3

0

1

2

...

...

...

Chú thích (Các bảng từ bảng 1 đến bảng 5) – Khi sử dụng phương pháp kiểm tra giảm, nếu số chấp nhận vượt quá nhưng số bị bác bỏ không đạt, lô hàng được chấp nhận nhưng phải chuyển sang loại kiểm tra thường.

Bảng 6 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 2,5%

n

Ac

Re

LQ

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

S-1

S-2

...

...

...

S-4

I

5

20

32

50

80

125

200

...

...

...

500

0

1

2

3

5

7

10

14

...

...

...

1

2

3

4

6

8

11

15

22

...

...

...

22

18

15

13

11

8,5

7,0

6,1

Tất cả các cỡ

...

...

...

Trên 35000

Đến 500

501 đến 35000

35001 đến 500000

Trên 500000

Đến 150

151 đến 1200

1201 đến 10000

10001 đến 35000

...

...

...

Trên 500000

Đến 150

151 đến 500

501 đến 1200

1201 đến 3200

3201 đến 10000

10001 đến 35000

35001 đến 150000

150001 đến 500000

...

...

...

Bảng 7 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 4,0%

n

Ac

Re

LQ

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

S-1

S-2

S-3

...

...

...

I

3

13

20

32

50

80

125

200

...

...

...

0

1

2

3

5

7

10

14

21

...

...

...

2

3

4

6

8

11

15

22

63

...

...

...

28

23

20

16

14

11

9,6

Đến 35000

Trên 35000

...

...

...

Trên 1200

Đến 150

151 đến 3200

3201 đến 35000

35001 đến 500000

Trên 500000

Đến 90

91 đến 500

501 đến 1200

...

...

...

10001 đến 35000

35000 đến 500000

Trên 500000

Đến 90

91 đến 280

281 đến 500

501 đến 1200

1201 đến 3200

3201 đến 10000

...

...

...

35001 đến 150000

Trên 150000

Bảng 8 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 6,5%

n

Ac

Re

LQ

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

S-1

...

...

...

S-3

S-4

I

2

8

13

20

32

50

...

...

...

125

200

0

1

2

4

5

7

10

...

...

...

21

1

2

3

5

6

8

11

15

...

...

...

78

47

41

34

30

25

20

18

15

...

...

...

Trên 500

Đến 150

151 đến 35000

Trên 35000

Đến 50

51 đến 500

501 đến 3200

3201 đến 35000

35001 đến 500000

...

...

...

Đến 25

26 đến 150

151 đến 500

501 đến 1200

1201 đến 10000

10001 đến 35000

35001 đến 500000

Trên 500000

Đến 25

...

...

...

151 đến 280

281 đến 500

501 đến 1200

1201 đến 3200

3201 đến 10000

10001 đến 35000

Trên 35000

Bảng 9 – Các phương án lấy mẫu một lần ở mức AQL = 10%

n

...

...

...

Re

LQ

Cỡ lô (các đơn vị) 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 35000

Trên 35000

Đến 1200

1201 đến 35000

Trên 35000

Đến 150

151 đến 500

501 đến 3200

3201 đến 35000

...

...

...

Trên 500000

Đến 90

91 đến 150

151 đến 500

501 đến 1200

1201 đến 10000

10001 đến 35000

35001 đến 500000

Trên 500000

...

...

...

91 đến 150

151 đến 280

281 đến 500

501 đến 1200

1201 đến 3200

3201 đến 10000

Trên 10000

PHỤ LỤC A

...

...

...

THUYẾT THỐNG KÊ

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

Thuyết nhị phân được sử dụng đối với các cỡ mẫu nhỏ hơn, và thuyết Poisson được sử dụng đối với các trường hợp khi việc phân phối xấp xỉ thuyết nhị phân. Chi tiết hơn được nêu trong điều 11.1 của ISO 2859.

A.2. Chỉ cần phải thỏa mãn hai yêu cầu để sử dụng lý thuyết lấy mẫu. Thứ nhất, theo định nghĩa một sản phẩm chỉ có thể là “tốt” hoặc “khuyết tật”. Thứ hai, phải lấy mẫu ngẫu nhiên theo quy định trong điều 7 của ISO 2859. Không cần thiết phải tự phân bố các khuyết tật trong lô hàng.

PHỤ LỤC B

(Quy định)

CÁC KHUYẾT TẬT TRẦM TRỌNG

Các khuyết tật trầm trọng là một 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 sản phẩm khuyết tật này là có thể châm chước được”.

...

...

...

Bất cứ khi nào có thể cũng phải dùng dây chuyền sản xuất lại để phát hiện khuyết tật đó đã phát sinh như thế nào và đưa ra các phương pháp ngăn ngừa một sự cố khác. Lý do của việc làm này là cố gắng ngăn ngừa việc sản xuất ra các sản phẩm có khuyết tật trầm trọng và để tránh gây ấn tượng cho người sản xuất. Thậm chí một kiểm tra viên tốt nhất thỉnh thoảng cũng có thể nhầm lẫn, do đó chỉ bằng cách ngăn chặn các sản phẩm khuyết tật trầm trọng từ trước, mới có thể đảm bảo rằng không có sản phẩm nào như vậy tới tay người tiêu dùng.

Nếu ta nghĩ rằng bất kỳ khuyết tật trầm trọng nào đó không chứng thực quy trình đó, thì vẫn tiến hành xem xét nghiêm chỉnh hơn để phân loại lại nó như là một khuyết tật nặng. Các khuyết tật trầm trọng thật sự phải là trầm trọng, thì không phải là quá khó.

Theo định nghĩa về khuyết tật trầm trọng trong ISO 2859, sự phân loại này cần áp dụng đối với một khuyết tật dường như gây ra nguy hiểm hoặc không an toàn cho việc sử dụng, bảo quản hoặc có liên quan đến sản phẩm.

Việc dùng cụm từ “dường như” là rất quan trọng. Đôi khi người ta có xu hướng thay thế các từ này bằng “có thể có khả năng” và từ đó phân loại mọi thứ là trầm trọng, vì người ta luôn luôn có thể làm nên một chuyện, trong đó 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, kết quả chính sẽ là làm giảm việc phân loại cấp trầm trọng, và các mức trầm trọng thực sẽ có thể không bị xử lý nghiêm đúng mức.

Việc phân cấp trầm trọng cũng có giá trị đối với một khuyết tật “dường như” để ngăn ngừa việc thực hiện một chức năng thực tế của một đầu mút “chính yếu”. Các từ trong ngoặc kép trên đây cũng lại rất quan trọng nếu như cách phân cấp trầm trọng không bị giảm nhẹ.

Khi chỉ cần kiểm tra duy nhất đối với các khuyết tật trầm trọng là kiểm tra phá hủy, việc tìm cách ngăn chặn chúng để không cho sản xuất ra thậm chí còn quan trọng hơn. Trong trường hợp này, chúng ta không thể có được 1 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 một công thức đơn giản theo phần trăm khuyết tật, nếu như có thì hy vọng là phần lớn số tìm được có ít nhất 1 sản phẩm khuyết tật trong mẫu, theo cỡ mẫu và độ rủi ro đã chọn để không bỏ sót việc tìm ra sản phẩm khuyết tật.

Công thức như sau

Cỡ mẫu =

...

...

...

% sản phẩm khuyết tật hy vọng phát hiện, nếu có

Hệ số trong tử số của công thức này, tùy thuộc vào độ rủi ro của việc không phát hiện ra sản phẩm khuyết tật có trong mẫu, được cho như sau:

Độ rủi ro

Hệ số 1)

1 trong 10

230,26

1 trong 100

460,52

1 trong 1 000

...

...

...

1 trong 10 000

921,04

1 trong 100 000

1 151,30

1 trong 1 000 000

1 381,56

1) Hệ số của các giá trị rủi ro khác, nếu cần, có thể được tính toán là 230,26 |log₁₀()|

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

Số chấp nhận trong trường hợp này, dĩ nhiên, luôn luôn là zero.

...

...

...

Nếu công thức trên được sử dụng, thí dụ, đối với 20% hoặc 50% sản phẩm khuyết tật, thì cần dự tính cỡ mẫu lớn hơn.

Thí dụ: Đối với 1 sản phẩm nhất định, kiểm tra các khuyết tật trầm trọng bằng phương pháp phá hủy và điều đó quyết định rằng nếu 1 lô có chứa khoảng 2% sản phẩm có khuyết tật trầm trọng, độ rủi ro chỉ là 1/10000 cần được lấy để khỏi bỏ sót sản phẩm có khuyết tật trong mẫu đó.

Cỡ mẫu đó là =

Phương án lấy mẫu cho khuyết tật trầm trọng sẽ là:

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 hơn là một dấu hiệu loại trừ thuần túy, đó là lấy mẫu với một giới hạn an toàn. Khi đó, nếu lực bẻ gẫy cho phép tối thiểu đối với thành phần nào đó là 2 000 kg, có thể thay cho việc lấy giới hạn là 2 000 kg và khuyết tật trầm trọng, ta lấy: giới hạn là 2 500 kg và khuyết tật là loại khuyết tật nặng. Chính nơi cần đặt các giới hạn và phương án nào cho phép phụ thuộc vào kiến thức đã biết về lượng biến thiên thấy được trong sức bền của các thành phần đang xem xét. Khi có thể tiếp cận bằng cách này có thể cho kết quả tốt đẹp cho các bên liên quan hơn là việc tìm kiếm các sản phẩm khuyết tật trầm trọng (và hy vọng rằng chúng không tồn tại).

...

...

...

(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 quy trình hợp lý, thì điều quan trọng là mẫu thử phải là mẫu đại diện của lô đó, và không được là mẫu sai trong bất kỳ cách thức nào. Có một vài kiểm tra viên tự phụ về năng lực của mình, được giao một lô hàng để lấy mẫu thử, đã chọn ra tất cả các sản phẩm xấu. Nếu như mục đích là để chứng minh rằng có một vài sản phẩm xấu, hoặc để cải thiện lô đó bằng cách loại bỏ các sản phẩm xấu tìm thấy, thì năng lực này sẽ là một đặc tính tốt. Nhưng đấy không phải là điều cần thiết. Để có đánh giá đúng đắn về chất lượng của lô hàng đó thì mẫu thử phải có cùng chất lượng như lô hàng – không tốt hơn cũng không xấu hơn.

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

Một phương pháp như thế chính là phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản: tất cả các mẫu thử có thể theo cỡ mẫu cần thiết, đều có một xác suất bằng với mẫu thử được lấy ra. Các bảng mô tả các phương án lấy mẫu giả định rằng các mẫu thử (mẫu đơn, mẫu kép hay nhiều lần) được lấy ra theo phương pháp này. Điều rất quan trọng là, đây chính là trường hợp thực tế.

Ví dụ: Cho cỡ lô là 4 và cỡ mẫu là 2. Nếu mỗi đơn vị trong lô đó được gọi tên theo vần chữ cái alphabet. Lô này sẽ gồm có 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 D

hoặc C và D

và trong phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mỗi một số trong 6 khả năng trên phải có một xác suất như nhau. Trong trường hợp đặc biệt này, cần gieo một quân xúc xắc 6 mặt thông thường để chọn A và B nếu quân xúc xắc cho một chấm, A và C nếu là 2 chấm 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, khi các con số liên quan đã được chọn một cách có tính toán là rất nhỏ, dẫn tới việc chỉ có 6 khả năng đối với mẫu thử. Nhưng rõ ràng là số các khả năng sẽ tăng lên rất nhanh khi cỡ lô và cỡ mẫu tăng lên. Thí dụ, đối với một mẫu thử gồm 5 đơn vị, lấy ra từ 1 lô gồm 20 đơn vị, sẽ có 15504 khả năng; 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; đối với một mẫu gồm 10 từ một 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, rõ ràng là phương án lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, với các cỡ lô và cỡ mẫu như thường sử dụng trong thực tế, sẽ không dễ dàng, nhưng cần tiến hành thử để tạo ra được một 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 một mẫu thử hoàn chỉnh trong khi giấu đi số còn lại của lô, và thậm chí có các trường hợp nhà sản xuất đưa ra một mẫu thử khi số sản phẩm trong cỡ mẫu được thiết lập, và thông báo với người kiểm tra viên rằng phần còn lại của lô sẽ không được sản xuất ra cho đến khi biết được các kết quả thử. Rõ ràng là, trong các trường hợp như thế, không có lý để cho rằng mẫu thử là đại diện của lô dưới bất cứ nghĩa nào, và không có lô nào cần được đánh giá trên cơ sở một mẫu như vậy.

Cần nói rõ là, điều này không ngăn cản việc giao một mẫu thử là bán thành phẩm. Hoàn toàn bình thường và hợp lý đối với người sản xuất khi giao nộp, hoặc được yêu cầu giao nộp một mẫu thử trước khi bắt đầu quá trình sản xuất lớn, để được chấp thuận các sản phẩm mà họ dự kiến sản xuất. Ở đây không giống như khi giao nộp một mẫu để chấp nhận hay bác bỏ lô hàng.

Đôi khi, có thể gán cho mỗi sản phẩm trong lô đó một chữ số, hoặc trực tiếp viết lên sản phẩm hoặc bên cạnh, hoặc gián tiếp bởi một phương thức nào đó như ghi chú rằng “Mẫu vật số 124” nghĩa là “hàng thứ nhất, hộp thứ hai, mẫu vật thứ 4 bên trong hộp”. Nếu điều này có thể làm được thì có khả năng lấy ra một mẫu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng 1 bảng các số ngẫu nhiên. Xem ví dụ bảng 10.

Thí 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 5000, và bắt đầu từ dòng đầu (đỉnh) của cột thứ nhất của bảng 10. Các đơn vị được rút ra để tạo mẫu là các số 110, 4148, 2403, 1828, 2267, 2985, 4313 và 4691 (các số 5327, 5373, 9244 v.v… được lờ đi vì tương ứng với các đơn vị sẽ không có trong lô đó).

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

...

...

...

b) có thể cho phép, bằng cách thực hiện thông qua bảng, trở lại nơi bắt đầu và tiến hành xuyên lại, nhưng tốt hơn là, nếu có thể - thực hiện qua 1 bảng mới hơn là lặp lại cái cũ.

c) không cần thiết đọc các con số có 4 chữ số. Nếu cỡ lô là 1000 hoặc ít hơn, thì 3 chữ số đầu tiên sẽ là phù hợp, và sẽ được đọc là 11, 532, 537, v.v…. Đôi khi, chỉ 2 chữ số cũng đủ, khi khác lại cần nhiều hơn 4. Có thể kết hợp nhiều hoặc ít như mong muốn.

Việc sử dụng các con số ngẫu nhiên không có gì là khó khăn miễn là các đơn vị có thể đánh số được, nhưng người ta lại thường cho rằng việc sử dụng chúng chẳng đáng bận tâm, và một mẫu ngẫu nhiên trực giác là mẫu tốt. Trong nhiều trường hợp có thể là như vậy, nhưng thông thường mẫu ngẫu nhiên trực giác lại xa với ngẫu nhiên thực tế. Thí dụ, một người đang tiến hành lấy ra các đơn vị mẫu – được coi là ngẫu nhiên, trong một hộp sẽ luôn luôn lấy ra quá nhiều từ giữa hộp, và các góc sẽ không được đại diện một cách xứng đáng. 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 của việc đem đến mỗi tổ hợp một xác suất như nhau thì rất khó, và mối quan tâm đặc biệt từ việc sử dụng các số ngẫu nhiên.

Phải công nhận rằng, không phải luôn luôn dễ dàng sử dụng 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 cho mỗi một đơn vị này một chữ số. Trong các trường hợp như vậy, cách lấy mẫu ngẫu nhiên trực giác là có khả năng, nhưng nếu trực giác được cải thiện bởi kiến thức về điều này sẽ giúp thu nhập 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 đồng nhất sẵn trước khi mẫu được lấy ra, và cũng để cho không quan tâm tới chất lượng vẻ ngoài của các đơn vị mẫu. Cần phải lựa chọn một cách ngẫu nhiên các đơn vị có vẻ ngoài tốt hay xấu.

Có một cách cho phép lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, khi thích hợp và có thể sử dụng dù các số ngẫu nhiên có được sử dụng hay không.

Cách này đã được biết dưới tên “Lấy mẫu phân vùng” (1). Nó thích hợp bất cứ khi nào một lô có thể xẻ thành các lô nhỏ theo tiêu chuẩn logic nào đó. Cần nhớ rằng tiêu chuẩn này phải là một tiêu chuẩn logic; việc xẻ ra các lô nhỏ theo ngẫu nhiên là không thể được. Mẫu được lấy ra bằng cách lấy một mẫu nhỏ từ mỗi một lô nhỏ tỷ lệ theo 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 số ngẫu nhiên, nếu có thể được), và cuối cùng các mẫu nhỏ được tập hợp lại để tạo nên mẫu đầy đủ trước khi kiểm tra. Tuy nhiên, xem điều 28 (ISO 2859/phụ chú 1) cảnh báo về những khó khăn có thể nảy sinh nếu trộn lẫn 2 hoặc nhiều hơn nguồn cấp.

Thí 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 tạo ra mỗi hộp một lô nhỏ. Một mẫu gồm 62 đơn vị lấy ra từ 1 hộp, và một mẫu gồm 63 đơn vị từ hộp kia, 2 mẫu này được tập hợp để hình thành nên mẫu cần thiết gồm 125 đơn vị. (Hộp cung cấp thêm 1 đơn vị phụ tốt hơn nên chọn ngẫu nhiên).

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

...

...

...

Trong trường hợp này, các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên đã được mô tả ở trên, và không có khó khăn đặc biệt nào. Nhưng thỉnh thoảng, để tiện hơn, 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, thứ nhất, thứ hai, v.v… là các mẫu sẽ được lấy ra ngẫu nhiên từ mẫu tối đa. Điều đặc biệt quan trọng là phải ghi nhớ điểm này, là dùng cách “Lấy mẫu phân vùng” được dùng; có thể hoàn toàn sai khi lấy tất cả các mẫu thứ nhất từ cùng một lô hàng nhỏ.

Bảng 10 (phần 1) – Các số lấy mẫu ngẫu nhiên

0110

5327

5373

9244

4148

2403

...

...

...

7249

7116

6659

2267

9460

2985

4313

6930

...

...

...

8910

8439

4691

1034

7472

2950

1312

8734

...

...

...

1294

9140

3946

8259

9452

3948

4351

1956

...

...

...

9731

8200

0362

9813

3541

0666

5368

...

...

...

1052

6787

1157

4581

7419

7297

4921

0737

...

...

...

2804

6289

4956

8324

5399

8240

1646

4263

...

...

...

4135

5242

8325

6445

2179

4520

5655

...

...

...

4107

5888

3837

6874

3848

6201

8496

2536

...

...

...

6117

8185

8062

8687

3554

1370

4345

3265

...

...

...

0261

6031

7981

1031

7727

1904

9283

...

...

...

0213

8961

1128

4767

5057

7509

2351

7142

...

...

...

0135

9817

3568

3568

9096

0567

9542

3019

...

...

...

7990

1102

8796

7804

2536

0681

1053

8503

...

...

...

7931

5108

5386

9228

9304

5860

6277

2827

...

...

...

9853

4046

4701

0738

1272

2808

6223

...

...

...

2825

9480

8075

4166

6310

5667

6875

7397

...

...

...

7643

7361

9938

7112

0344

6210

6546

7410

...

...

...

4558

7494

8015

5302

1720

7323

0375

...

...

...

2409

8187

7653

0568

0572

7525

7204

1727

...

...

...

7335

2079

5104

5528

2595

8627

2738

6335

9559

...

...

...

6036

0513

3352

4832

0965

7577

1599

...

...

...

6575

0448

3718

0611

8894

6893

9793

...

...

...

3197

6662

2390

4880

3209

8760

0831

4264

5075

...

...

...

7735

6969

7389

2553

8105

8422

1199

7725

...

...

...

2560

3537

0100

7426

7017

2142

2703

...

...

...

1617

7736

5167

6845

6604

2774

6919

4440

...

...

...

0949

9976

7425

4394

5230

0909

0183

2170

...

...

...

8858

5190

0212

7038

0816

8793

4332

...

...

...

0475

5370

Bảng 10 (phần 2) – Các số lấy mẫu ngẫu nhiên

0430

5632

7960

5138

8615

...

...

...

9228

9657

9270

8206

1562

1528

5697

3186

...

...

...

7931

5956

1866

2673

7824

2251

7661

...

...

...

2917

5970

5819

0752

0067

6660

7292

8420

...

...

...

9617

5743

3008

7953

4342

9273

0656

7697

...

...

...

1949

2912

7901

7071

5427

0864

8813

6718

...

...

...

3582

7017

8287

7837

7759

1010

5061

5804

...

...

...

8129

7396

0607

5173

8609

3248

1415

...

...

...

2698

4279

4948

0957

0373

5810

1088

9207

...

...

...

4512

8178

9890

9633

9987

1391

8004

0469

...

...

...

0240

6254

3322

8442

0341

5573

3437

...

...

...

4715

8100

6076

7808

2612

2972

4484

8356

...

...

...

8552

4490

0924

2993

8711

0773

3564

4769

...

...

...

0132

0026

1780

9308

9661

6157

1703

...

...

...

7842

2914

1256

3237

0673

0961

0780

9198

...

...

...

1619

1094

5116

4118

7886

3799

2900

3384

...

...

...

3860

7513

1961

9853

0016

2128

2321

2674

...

...

...

0336

1144

2829

8440

9129

4899

9786

0658

...

...

...

5103

7876

3881

0146

2784

6421

6518

...

...

...

1743

7221

5129

4090

6026

8880

7148

3256

...

...

...

4152

3133

3154

6517

7204

7388

2336

6148

...

...

...

7215

9840

2400

3815

2788

4268

2865

...

...

...

5630

3956

2384

2268

3288

8392

3217

0631

...

...

...

8262

4833

6962

0889

1042

0704

4912

0370

2874

...

...

...

5843

6957

3611

4858

5988

9750

1340

...

...

...

4717

7698

5247

7420

2497

8331

5249

...

...

...

7826

0199

0137

8795

0138

4268

8322

5400

3906

...

...

...

0751

8968

836..

5335

9096

9397

6470

4029

...

...

...

4588

2987

2121

8018

7256

7289

3315

...

...

...

2604

9055

2435

Bảng 10 (phần 3) – Các số lấy mẫu ngẫu nhiên

1564

6022

8418

5948

6945

...

...

...

0370

6702

3740

3833

8683

6794

5054

1733

...

...

...

3970

9504

0668

4364

8875

4521

5066

...

...

...

0975

1049

0682

8048

9676

9906

1652

3629

...

...

...

6547

4722

3356

7947

1732

1532

6560

6263

...

...

...

2769

9636

0606

3041

3391

1454

5003

...

...

...

9925

1343

6359

5768

0019

2545

7351

8035

...

...

...

3002

9025

4719

4809

9498

9758

9160

8807

...

...

...

0534

6001

4355

7183

6695

9642

8633

7629

...

...

...

7454

8802

3388

0550

3981

3502

4415

8611

...

...

...

5749

9403

9473

7702

8586

0600

6123

...

...

...

9372

2395

2261

5986

8675

2670

5136

3029

...

...

...

2860

9918

4223

2102

1760

9812

8479

0182

...

...

...

7863

5893

0544

3263

4304

3748

9824

...

...

...

2070

7210

2416

8767

7575

7824

7244

8598

...

...

...

8897

5586

3523

0550

4312

1419

4451

6042

...

...

...

1154

0087

2532

2784

1036

9536

1579

...

...

...

6072

7979

0582

4021

3916

1766

9953

3117

...

...

...

4842

7419

8874

3524

0835

9389

3829

9245

...

...

...

0067

9602

6668

1089

0516

7825

6102

8461

...

...

...

8106

0410

0391

0542

1013

5773

7357

9441

...

...

...

2359

4599

1382

1866

1730

8458

5960

...

...

...

6259

2888

7321

0607

2985

7990

9820

0825

...

...

...

5515

0118

2614

0221

6482

9945

8934

0855

...

...

...

7809

4732

1307

3394

1339

9257

1184

...

...

...

1404

5618

2710

3824

4526

6811

8281

6379

...

...

...

2697

9493

6567

8492

4439

5739

8555

5650

8457

...

...

...

2303

4211

7094

6948

2588

8630

7276

...

...

...

6172

3700

3449

3429

5873

6815

2101

...

...

...

2291

3015

3801

6708

Bảng 10 (phần 4) – Các số lấy mẫu ngẫu nhiên

0263

2733

1441

5014

...

...

...

8384

9944

3045

5939

4294

3787

4764

...

...

...

7876

3940

3670

3665

3792

2618

8972

...

...

...

1794

3179

2930

8418

4909

3398

2684

5616

5956

...

...

...

8727

8361

2466

5741

1777

2516

2339

9574

...

...

...

3071

8960

2367

0557

2204

8829

8852

...

...

...

1304

3828

9627

9832

7630

1116

1721

5512

...

...

...

7050

6640

7210

5386

2661

4541

0285

2627

...

...

...

6477

8144

8489

9433

0962

1688

1262

...

...

...

7172

7948

0627

3824

0758

8772

8577

5881

...

...

...

6804

0872

7182

6711

5415

4230

0940

4922

...

...

...

3671

9663

8446

2527

5597

3571

4845

4769

...

...

...

6243

1155

0734

5411

4605

4178

3721

3815

...

...

...

3279

7238

9240

6314

2283

7836

3658

...

...

...

0990

8082

5744

8834

3393

4039

7373

7487

...

...

...

4007

7736

3365

0388

0031

1896

9768

8665

...

...

...

8408

5994

7979

5232

3741

4333

1317

...

...

...

1122

9330

5857

2990

7760

5195

2191

9393

...

...

...

8465

4489

1399

3090

3758

3247

2539

6021

...

...

...

3068

3634

8830

3217

6452

6355

4520

...

...

...

0721

9800

9488

1565

5013

1225

2252

6988

...

...

...

6241

5993

2296

7236

1706

2320

2045

1719

...

...

...

5524

5320

5662

8824

9149

4982

0294

8142

...

...

...

7375

8883

4745

6894

7770

0377

4699

0459

...

...

...

7459

0124

6860

9355

9831

0163

9068

...

...

...

5400

6404

7393

4420

6815

7504

7119

3695

...

...

...

2476

1178

5734

3999

9798

1740

8733

3615

...

...

...

5896

1740

3510

9442

3706

9921

5520

...

...

...

2514

7306

6091

0814

0223

3200

1081

0630

...

...

...

9136

8370

5852

0006

8648