JJF1070-2005《定量包裝商品凈含量計量檢驗規則》理解與實施

第四講  定量包裝商品凈含量的計量檢驗

江蘇省質量技術監督局　黃耀文

　　《規則》第五章和第六章分別闡述了對定量包裝商品凈含量的計量檢驗和檢驗結果的評定和報告的要求。這兩方面的要求是在對定量包裝商品凈含量計量檢驗中必須嚴格遵循的基本要求，也是全面理解和正確貫徹實施《規則》的核心。    

　　一、計量檢驗的總體要求

　　在《規則》第五章第一節《總則》中，對定量包裝商品凈含量計量檢驗明確了兩個原則性的要求，一是計量檢驗應采用的方法；二是在檢驗時應考慮的因素。

　　1.計量檢驗應采用的方法
　　(1)《規則》的要求
　　在《規則》5.1.1條款中規定:“對定量包裝商品凈含量實施計量監督檢驗應按照本規則的要求和程序進行。本規則的附錄規定了以不同方式標注凈含量的定量包裝商品應采用的檢驗方法。本規則沒有規定檢驗方法的定量包裝商品按國際標準、國家標準或者由國家質量監督檢驗檢疫總局規定的方法執行?！?/P>

　　(2)要求的理解與實施
　?、贆z驗方法是影響檢驗結果的重要因素。為保證檢驗結果的統一性、有效性和準確性，在《規則》附錄中給出了常見商品的凈含量計量檢驗方法，供我們在對商品實施檢驗時選用，其中包括，隨機抽樣方法、除去皮重的方法、以質量(重量)標注凈含量商品的計量檢驗方法；以體積標注凈含量商品的計量檢驗方法；以長度標注凈含量商品的計量檢驗方法；以面積標注凈含量商品的計量檢驗方法；以計數標注凈含量商品的計量檢驗方法(對上述檢驗方法的具體介紹可見第五、六講)。
　　對于個別特殊的定量包裝商品，如果附錄給出的檢驗方法不適用，可按國際標準、國家標準或國家計量行政部門規定的方法執行。
　　②對具體的定量包裝商品凈含量實施計量檢驗時，應根據被檢商品凈含量標注單位和商品特性，選擇附錄中給出的適當方法。如檢驗以體積單位標注凈含量的洗發液，首先可確定應用附錄D《以體積單位標注凈含量商品的計量檢驗方法》，然后根據洗發液流動性不好的特點，選擇相對密度法進行計量檢驗。

　　2.計量檢驗時應考慮的因素
　　(1)《規則》的要求
　　在《規則》5.1.2條款中規定:“在檢驗定量包裝商品凈含量時，應當充分考慮水分變化等因素對定量包裝商品凈含量產生的影響。
　　對因水分變化等因素導致凈含量變化較大的定量包裝商品，如面粉、肥皂等商品，生產者應當采取措施保證在規定條件下商品凈含量的準確性。質量技術監督部門對此類定量包裝商品的計量監督檢查原則上應在生產現場進行?！?/P>

　　(2)要求的理解與實施
　　①眾所周知，有一部分定量包裝商品(如面粉、肥皂等)由于商品自身的特點，根據產品標準，允許含有一定比例的水分。而水分又極易受環境條件和包裝材料的影響而發生變化。天氣干燥易揮發，商品凈含量減少；天氣潮濕則商品水分增大，商品凈含量增加。因此，容易造成因水分變化導致商品凈含量的增減，在生產者和消費者之間引發計量糾紛。
　?、趯τ诖祟惿唐返挠嬃繖z驗，作為質量技術監督部門，為了確保對定量包裝商品計量監督的科學性和準確性，在進行監督檢查，特別是檢驗凈含量是否符合要求時，一定要給予充分考慮，要科學合理地選擇檢查對象和檢查場所，特別是檢查場所。對其實施的計量監督檢查，原則上應當在生產企業進行。
　　③為了最大限度地避免這些糾紛的產生，本條款同時對定量包裝商品的生產者作出了規定，要求生產含水分比率較大的定量包裝商品的生產者采取措施，保證在規定條件下商品凈含量的準確。其含義是，生產者應當明示所生產的商品在什么樣的環境條件下，其含水量及凈含量究竟是多少，以便為檢驗提供依據。不能商品凈含量發生短缺就將其原因歸到水分揮發上。在商品生產工藝過程中添加一定比例的水分以及在商品儲存和運輸過程中水分的揮發問題是不可避免的，但重要的是，生產者要采取必要的措施，不斷改進生產工藝，提高包裝水平，以應對并不斷地解決這些問題。    

　　二、計量檢驗的測量不確定度要求

　　在《規則》第五章第二節《測量不確定度》中，對計量檢驗結果的測量不確定度作出了明確的要求，該要求與原《規則》的要求有著重要的區別。
　　1.《規則》的要求
　　在《規則》5.2條款中規定“定量包裝商品凈含量計量檢驗結果的擴展不確定度不應超過0.2T，其置信水平為95%。其中置信水平與測量儀器和檢驗方法有關。影響不確定度的因素包括測量儀器的最大允許誤差和重復性等計量特性、包裝材料的變化，以及由于在液體中不同的固體數量或者溫度的變化引起的密度波動等?！?/P>

　　2.要求的理解與實施
　　①為了保證檢驗結果的準確可靠，《規則》對計量檢驗的準確度提出了新的更高的要求。原《規則》僅僅對計量器具的選擇作出了規定，要求“計量器具的最大允許誤差應小于或等于被檢驗商品最大允許負偏差絕對值的三分之一”，而對檢驗結果的不確定度沒有提出任何要求。而《規則》明確規定了“定量包裝商品凈含量計量檢驗結果的擴展不確定度不應超過0.2T，其置信水平為95%。”
　?、跀U展不確定度是由合成標準不確定度的倍數表示的測量不確定度，通常用符號U表示。它是將合成標準不確定度擴展了k倍得到的，即U=k，k值一般為2，有時為3，取決于被測量的重要性、效應和風險。
　　擴展不確定度是測量結果的取值區間的半寬度，可期望該區間包含了被測量之值分布的大部分。而測量結果的取值區間在被測量值概率分布中所包含的百分數，被稱為該區間的置信概率、置信水準或置信水平，用符號p表示，擴展不確定度用符號U表示，它給出的區間能包含被測量可能值的大部分(如95%或99%等)。
　?、鄢袚堪b商品凈含量計量檢驗的計量檢定機構，必須按此要求對所開展項目的測量不確定度進行評定，并確保滿足《規則》所規定的要求。在對檢驗結果進行測量不確定度評定時，應充分考慮各種影響不確定度的因素，包括檢驗用測量設備的計量特性，被檢商品包裝材料的變化，以及被檢商品因自身特性或環境條件變化所引起的凈含量的變化等。根據《規則》的要求，用于計量檢驗的測量設備的最大允許誤差應小于0.2T。    

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　　三、計量檢驗的統計與控制準則

　　在《規則》第五章第三節《統計與控制準則》中，根據統計抽樣檢驗的原理，對計量檢驗抽樣方案產生的背景和存在的兩類風險作了具體的說明，以便使計量檢驗人員能夠從理論和實際的結合上理解和掌握計量檢驗方案。

　　1.計量檢驗的控制準則
　　(1)《規則》的要求
　　在《規則》的5.3.1條款“控制準則”中規定:
　　“接受或拒絕一個檢驗批的檢驗應考慮以下3個因素:
　?、俣堪b商品的平均實際含量的誤差；
　?、趩渭堪b商品實際含量小于標注凈含量減去允許短缺量T的商品占檢驗批的百分比小于2.5%；
　　③檢驗批中，沒有一件單件定量包裝商品的實際含量小于標注凈含量減去兩倍的允許短缺量?！?/P>

　　(2)對要求的理解
　?、賹Χ堪b商品凈含量實施的計量檢驗是統計抽樣檢驗。統計抽樣檢驗是建立在概率論與數理統計、管理學和經濟學等理論基礎上的一種檢驗方法。本條款規定的計量檢驗的控制準則，是《規則》制定計量檢驗抽樣方案的依據?？刂茰蕜t包括兩類因素，一個是關于定量包裝商品的平均實際含量的控制因素，另一個是關于單件定量包裝商品實際含量的控制因素，它們反映了定量包裝商品凈含量的兩種不同的質量特征。
　?、诎凑諉挝划a品的質量特征，統計抽樣檢驗可分為計數抽樣檢驗和計量抽樣檢驗兩種。計數抽樣檢驗:按照規定的質量標準，把單位產品簡單地劃分為合格品或不合格品，或者只計算缺陷數，然后根據樣本的檢驗結果對檢驗批進行評定的一種檢查方法。計數抽樣檢驗只把樣本中的每個單位產品簡單地劃分為合格品或不合格品，根據樣本中不合格品的個數，按預先規定的判斷準則來決定該檢驗批是否合格。計量抽樣檢驗:對單位產品的質量特征，必須用某種與之對應的連續量(例如時間、質量、長度、面積等)實際測量，然后根據統計計算結果(例如平均值、標準差或其他統計量等)是否符合規定的接收評定值或接收準則，對檢驗批進行評定。計量抽樣檢驗需要測定樣本中每個單位產品的某一定量指標(如尺寸、質量、長度、面積等)，然后計算某個統計量的值，按預先規定的判斷準則來決定該檢驗批是否合格。
　　在《規則》規定的監督抽樣檢驗方法中，對于檢驗批的單件定量包裝商品凈含量的檢驗，即因素②和③，使用的是計數抽樣檢驗的方法；對于檢驗批平均實際含量的檢驗，即因素①，使用的是計量抽樣的方法。
　?、塾嫈党闃訖z驗方案是一組特定的規則，用于對批進行檢驗、判定。它包括樣本量n和判定數組Ac和Re。Ac是對批作出接收判定時，樣本中發現的不合格品(或不合格數)的上限值，只要樣本中發現的不合格品(或不合格數)等于或小于Ac，就可以接收該批。Re是對批作出不接收判定時，樣本中發現的不合格品(或不合格數)的下限值，即當樣本中發現的不合格品(或不合格數)等于或大于Re時，則可判定不接收。
　　上述檢驗方案中的n，是由檢驗方案的檢驗水平確定的。檢驗水平規定了批量與樣本量之間的關系。根據國家標準GB/T2828.1/ISO2859-1:2003《計數抽樣檢驗程序 第一部分:按接收質量限(AQL)檢索的逐批檢驗抽樣計劃》的表的設計，使批量較大時的樣本量在一般情況下要大于批量較小時的樣本量。但是其比例并不會變大，反而是大批量時的樣本量比例要小于小批量時的比例。在該標準中，給出了3個一般檢驗水平，分別是水平Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，還有4個特殊檢驗水平，分別是S-1、S-2、S-3、S-4。數碼越大，等級越高；一般檢驗水平高于特殊檢驗水平；水平Ⅰ的樣本量不到水平Ⅱ的樣本量的一半，水平Ⅲ的樣本量大約是水平Ⅱ的1.5倍。常用的是一般水平，并且水平Ⅱ最為常用，除非專門指定用其他的水平。在《規則》中檢驗方案采用的檢驗水平是一般水平中的水平Ⅱ。
　　上述檢驗方案中的Ac和Re，是由檢驗方案的接收質量限確定的。接收質量限，是當一個連續系列批被提交驗收抽樣時，可允許的最差過程平均質量水平，以符號AQL表示。在GB/T2828.1/ISO2859-1:2003標準中，接收質量限被作為一個檢索工具。使用這些按AQL檢索的抽樣方案，來自質量等于或好于AQL的過程的檢驗批，其大部分將被接收。AQL是可以接收和不可以接收的過程平均之間的界限值。在規定AQL時，必須知道AQL表明了生產中所要求的質量。生產方應按要求生產，使提交批的平均質量水平優于AQL。一方面，這種質量必須是合理的，可以達到的；另一方面，該質量從使用方的觀點來看也必須是合理的。這常常意味著在使用方所喜歡的質量和生產方所能提供的質量之間達成一個妥協。
　　在《規則》的抽樣方案中規定，單件定量包裝商品實際含量小于標注凈含量減去允許短缺量T的商品占檢驗批的百分比小于2.5%，即接收質量限(AQL)為2.5%。

　　④計量抽樣檢驗的接收規則與計數抽樣檢驗的接收規則的根本區別是，前者是以樣本中各單位產品的計量質量特性為依據，而后者則以樣本中所含不合格品(不合格項或不合格數)為依據。與計數抽樣檢驗相比，計量抽樣檢驗能夠提供更多、更詳細的產品質量信息，當產品質量下降時，計量抽樣檢驗會更早地發出警告。計量抽樣檢驗需要假定質量特性服從某種分布規律，如正態分布、指數分布等，并且僅適用于單個質量特性。計量抽樣檢驗的統計原理是數理統計中的統計推斷。
　　統計分析的基本目的是從樣本推斷總體分布。這種從樣本出發推斷總體分布的過程稱為統計推斷。例如，通過部分產品的檢驗推斷全部產品的質量。由于樣本數據的取得是帶有隨機性的，因此，需要用數理統計的方法來進行推斷。
　　統計推斷是數理統計學的核心部分。統計推斷基本上可以分為兩類:一是參數估計，二是假設檢驗(統計檢驗)?，F分別簡要介紹如下。參數估計包括參數的點估計和參數的區間估計。參數的點估計的優點是不需要知道被估計的參數值，計算簡單，能給人一個明確而具體的數值。缺點是只從總體中隨機抽取一個樣本，所得點估計值不能恰當代表所估計的總體參數，換言之，點估計沒有解決參數估計的準確度和可靠性問題。為了彌補這些不足，提出了參數的區間估計。
　　點估計是用一個數(一個點)去估計未知參數。而區間估計是用一個區間去估計未知參數，即把未知參數值估計在兩個界限值之間。比如說，用點估計說:“該批定量包裝商品的平均實際含量是50.03克”；用區間估計說:“該批定量包裝商品的平均實際含量是50.03克左右”?？梢?，點估計說話未留余地，區間估計說話留有余地，50.03克左右已把可能出現的誤差考慮了，這樣更能夠使人相信估計結果。區間估計的關鍵是“左右”兩個字。左多少右多少才能保證估計的準確性和可靠性呢？解決這個問題的思路是設計一個區間，以最大的可能性保證被估計參數落在這個區間內，以最小可能性防止被估計參數落到區間外。

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　　具體做法:
　　一是給出置信區間。置信區間又稱為隨機區間(是合理的取值范圍)，Q_L是下界限，Q_U是上界限，置信區間表達了區間估計的準確性。
　　二是給出顯著性水平α。顯著性水平(又稱為判斷錯誤概率、風險度)α，它是一個小概率，表達了區間估計的不可靠概率。
　　三是給出置信度1-α。置信度(又稱為置信概率、置信水平)1-α表達了區間估計的可靠性，它是區間估計的可靠概率，通常取接近于1的值。

　　在統計學中，α通常取以下三個值:
　　顯著性水平  置信水平(置信度)
　　α=0.10  → 1-α=0.90=90%
　　α=0.05  → 1-α=0.95=95%
　　α=0.01  → 1-α=0.99=99%
　　在定量包裝商品抽樣檢驗中常用的是α=0.05。
　　假設檢驗是抽樣推斷中的一項重要內容。它是根據原資料作出一個總體指標是否等于某一個數值，某一隨機變量是否服從某種概率分布的假設，然后利用樣本資料采用一定的統計方法計算出有關檢驗的統計量，依據一定的概率原則，以較小的風險來判斷估計數值與總體數值(或者估計分布與實際分布)是否存在顯著差異，是否應當接受原假設選擇的一種檢驗方法。
　　用樣本指標估計總體指標，其結論有的完全可靠，有的只是一定程度的可靠，需要加以進一步的檢驗和證實。通過檢驗，對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，是否接受原假設。這里必須明確，進行檢驗的目的不是懷疑樣本指標本身是否計算正確，而是為了分析樣本指標和總體指標之間是否存在顯著差異。從這個意義上，假設檢驗又稱為顯著性檢驗。
　　進行假設檢驗，先要對假設進行陳述。通過下例加以說明。
　　例如，某食品廠用自動包裝機將食品定量包裝成袋，每袋的標準重量為100g，每天開工時需要先檢驗包裝機工作是否正常。根據以往的經驗，每袋食品的重量X服從正態分布(μ，σ²)，標準差σ=0.85g，某天開工后抽測了8袋，其重量(單位:g)如下:
　　101.2，101.4，99.7，99.5，101.3，99.6，101.0，101.6
　　試問:該天包裝機工作是否正常？(假定該天的σ不變)
　　解答:上例提出的問題是“該天包裝機工作是否正?！保皇前b機包裝出來的食品每袋都是100g才算工作正常。因為受隨機誤差的影響，每袋食品的重量X是一個隨機變量。包裝機的工作即使是正常的怎樣確定這個常數，也不是每袋食品都正好是100g，而只是在100g左右擺動。所謂“工作正常”，用數理統計的語言來表達就是該天包裝機所包裝的食品的重量X的數學期望μ等于100g。我們要根據所獲得的樣本值判斷μ=100，還是μ≠100。為此，我們提出兩個相互對立的假設:
　　H₀:μ=μ₀=100  H₁:μ≠100
　　現在要檢驗的假設涉及μ。μ是正態分布總體的數學期望。樣本平均值是μ的性質優良的估計。所以很自然地考慮到用這個統計量來進行判斷。如果H₀:μ=100為真，雖然由于隨機因素的影響，與100之間的差異是不可避免的，但是它們之間的差異不能太大。所以我們應該尋找一個適當的常數K，使得當│-100│≥K時拒絕H₀，認為包裝機工作不正常；當│-100│<K時接收H₀，認為包裝機工作正常。
　　 這樣，問題便轉化為怎樣確定常數K。這就需要給出確定K的原則。我們的做法是，常數K的確定要符合如下原則:

　　當假設H₀:μ=100為真時，{│-100│≥K}是個小概率事件。
　　若把這個小的概率記為α，上面這句話就可以寫成P{│-100│≥K/H₀為真}=α。這樣做的根據是實際推斷原理，即“概率很小的事件在一次試驗中幾乎不可能發生的”，也稱為小概率原理。
    根據這個原理，如果H₀:μ=100為真，由K的做法知{│-100│≥K}是個小概率事件，所以在一次觀察中樣本均值的觀察值X滿足│-100│≥K是幾乎不可能的。如果在一次觀察中居然真的出現了滿足│-100│≥K的，我們就有理由懷疑假設H₀的正確性，因而拒絕Ho；相反，若觀察值滿足│-100│<K，則表明假設H₀與實際情況沒有矛盾，此時沒有理由拒絕H₀，因而接受H₀。
　　將小概率事件│-100│≥K用等價事件{≥}來表示，記K′=，于是相應地確定K′即可。對于給定的α
    由
　　p{≥K′/H₀為真}=α
　　知，我們要求的K′就是標準正態分布N(0，1)的1-α/2分位數 。于是可得到如下的檢驗規則:對于樣本均值的觀察值
　　若≥，則拒絕H₀；
　　若<，則接受H₀。
　　如果取α=0.05，由標準正態分布表可以查到U_0.975=1.96。本題中n=9，σ=0.85，==100.53。經計算，
　　
　　因為1.87<1.96=U_0.975，所以接受H₀，認為該天包裝機工作正常。
　　通過這個例子可總結出假設檢驗的統計思想如下:
　　設有某假設H₀需要檢驗(上述例子中為H₀:μ=100)，先假定該假設H₀是正確的，在此假定之下構造一個具有已知分布的統計量(上述例子中為U=)，并由此構造一個在H₀為真的條件下概率很小的事件?，F進行一次試驗(一次抽樣檢驗)，若小概率事件發生了，由實際推斷原理，使人懷疑H₀的正確性，從而拒絕H₀；若小概率事件不發生，就無法否定H₀的正確性，從而接受H₀。
　　在上述例子中提出的兩個相互對立的假設中，H₀稱為原假設(也稱為零假設)，H!稱為備擇假設(也稱為對立假設)。

　　綜上所述，假設檢驗的步驟可歸納如下:
　　(1)根據實際問題的要求，提出原假設H₀及備擇假設H!；
　　(2)給定顯著性水平α以及樣本容量n；
　　(3)確定檢驗統計量以及拒絕域的形式；
　　(4)按P{拒絕H₀|H₀為真}=α求出拒絕域；
　　(5)抽樣，根據樣本觀察值確定接受還是拒絕H₀。

　　2.統計抽樣檢驗的風險性
　　任何統計抽樣檢驗都有一定的風險性，即使是100%檢驗也不能完全避免。抽樣檢驗除了檢驗誤差之外，還有來源于抽樣本身的風險，以至抽取的樣本不能真實地反映檢驗批的質量；其結果是在是否合格的問題上作出錯誤的判斷，好的檢驗批被評定為不合格；壞的檢驗批被評定為合格，樣本量越小這種風險越大。在抽樣檢驗中要完全避免風險，實際上是不大可能的。
　　(1)計數抽樣檢驗的風險
　　在計數抽樣檢驗中，即使檢驗批中實際存在不合格品百分數(每百單位產品不合格數)達到了規定的質量水平，也只能以比較高的概率評定為合格，其結果是合格批被部分評定為不合格，這就給生產方帶來了風險，稱為Ⅰ類風險(或“α”風險)，也稱為生產方風險；而當檢驗批中實際存在的不合格品率或不合格數大于規定的質量水平，甚至達到一定的數值時，也只能以較高或高概率評定為不合格，不能全部評定為不合格，其結果是不合格批被部分評定為合格，這就給使用方帶來了風險，稱為Ⅱ類風險(或“β”風險)，也稱為使用方風險。
　　所以，只要采用抽樣檢驗，就有4種可能的判定(如表1所示)，其中必定要產生兩種錯誤的判定。即可能將接受批判定為不接受批，或者將不接受批判定為接受批。
    

    表1  計數抽樣檢驗的評定風險

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　　抽樣方案給生產方和使用方提供的保護，就是減小這兩類風險的程度?？赏ㄟ^計算對其進行調整。如果事先規定AQL質量批的不合格品百分數或每百單位產品不合格數以P₀表示，5至10倍AQL的劣質批的不合格品百分數或每百個單位產品不合格數以P_l表示，則可相應地計算出生產方風險和使用方風險。
　　α=1-Pa(P₀)
　　β=Pa(P)
　　(2)計量抽樣檢驗的風險
　　根據樣本資料對零假設作出接收或拒絕的決定時，可能會出現以下4種情況:
　　①零假設為真，接受它；
　?、诹慵僭O為真，拒絕它；
　　③零假設為假，接受它；
　?、芰慵僭O為假，拒絕它。
　　上面的4種情況，很顯然，(2)與(3)是錯誤的決定。當然，人們都愿意做出正確的決定，但事實上難以做到。因此，必須考慮錯誤的性質和犯錯誤的概率。我們把零假設為真時拒絕它，稱為第Ⅰ類錯誤(或拒絕錯誤)；把零假設為假時接受它，稱為第Ⅱ類錯誤(或接受錯誤)。
　　　為了直觀起見，假設檢驗出現的4種情況如表2所示。
    

    表2  計量抽樣檢驗評定的風險

　　第Ⅰ類型錯誤，記作α，即顯著性水平α；第Ⅱ類型錯誤，記作β。α常用水平為0.05、0.01，是按所要求的精確度而事先規定的。它說明檢驗結果與擬定假設是否有顯著性差距。如果有，就應拒絕擬定假設。但也有可能實際上符合擬定假設，只是在抽樣中偶然出現這樣大的差距，那么否定H₀就犯了第Ⅰ類錯誤。從α的涵義可以看出，1-α是在擬定假設為真時的條件下，被接受的概率。這是正確的判斷。
　　α與β不同，α是事先由決策者根據需要規定的，而β卻是計算出來的。根據理論計算表明，在樣本容量n固定時，若要減少犯第一類錯誤的可能，必將使犯第二類錯誤的可能性增加；而要減少犯第二類錯誤的可能，又將使犯第一類錯誤的可能性增加。
　　就檢驗的結果來說，拒絕原假設的理由是充分的，而接受原假設的理由則是不充分的。我們之所以說“拒絕原假設的理由是充分的”，是因為對犯第一類錯誤的概率作了控制(檢驗的水平α很小)。這就使得在原假設為真時，錯誤地拒絕原假設的可能性很小(犯這種錯誤的概率小于α)。因此，我們在拒絕原假設時就有很大的把握。相反，我們之所以說“接受原假設的理由是不充分的”，是因為沒有控制犯第二類錯誤的概率。這就使在備擇假設為真時，錯誤地接受原假設的可能性并不小。從以上討論可以看出，在假設檢驗問題中原假設與備擇假設的地位是不對等的。

　　(2)Ⅰ類風險檢驗的顯著水平
　?、俣堪b商品平均含量檢驗的Ⅰ類風險
　　在規則5.3.2.1條款對定量包裝商品平均含量檢驗存在的Ⅰ類風險作了如下說明:“顯著水平(這類誤差的上限值)為0.005。檢驗決定在定量包裝商品中商品量的平均值按照學生分布(t分布)具有99.5%的單邊顯著水平:
　　對于μ=Q_nα_μ≤0.5%
　　即:對于滿足μ=Q_n的正確定量包裝商品的檢驗批，其被拒絕的概率不超過0.5%。
　　這里，μ為檢驗批的定量包裝商品的商品量的平均值；α_μ為檢驗批的定量包裝商品的商品量的平均值的Ⅰ類風險檢驗的顯著水平?！?br>　?、趩渭堪b商品凈含量檢驗的I類風險
　　在規則5.3.2.2條款對單件定量包裝商品凈含量檢驗的Ⅰ類風險作了如下說明:“短缺性定量包裝商品百分比的檢驗有如下的顯著水平:對于p=2.5%，α_p≤0.5%
　　即:對于包含不超過2.5%短缺性定量包裝商品的檢驗批，其被拒絕的概率不超過5%。
　　這里，p為檢驗批的單件定量包裝商品的實際含量的可接收重量水平；α_p為檢驗批的單件定量包裝商品的實際含量的Ⅰ類風險檢驗的顯著水平?！?/P>

　　(3)Ⅱ類風險檢驗的顯著水平
　　在規則5.3.3條款對檢驗方案的Ⅱ類風險檢驗的顯著水平作了如下說明:
    “通過檢驗至少90%的情況下，可發現如下特性的檢驗批:
　　a)檢驗批實際含量的平均值小于(Q_n-0.74s)的情形。這里s是檢驗批定量包裝商品實際含量的樣品標準偏差；
　　b)檢驗批含有9%的短缺性定量包裝商品?！?/P>

　　3.定量包裝商品計量檢驗方案分析
　　(1)對單件商品凈含量要求的檢驗方案分析
　　單件定量包裝商品凈含量不符合《規則》規定的允許短缺量，可判定該商品不合格。對單件定量包裝商品的凈含量要求是按照GB/T2828.1/ISO2859-1:2003《計數抽樣檢驗程序 第一部分:按接收質量限(AQL)檢索的逐批檢驗抽樣計劃》標準設計的計數抽樣檢驗方案。
　　該方案的檢驗水平為正常檢查水平；質量合格水平(AQL)設定為2.5%，生產方風險(α)不大于5%，即對于P≤2.5%的檢驗批，通過檢驗的概率不小于95%。對于檢驗批中含9%單件不合格定量包裝商品的情況，通過檢驗至少有90%的概率能夠檢查出來，即使用方風險(β)不大于10%。
　　使用如圖1所示OC曲線圖，可以清晰地表示該方案的各類風險。
    

    圖1  單件商品凈含量檢驗OC曲線圖

　　(2)對平均凈含量要求的檢驗方案分析
　　檢驗批定量包裝商品平均實際含量不符合《規則》規定的，可判定該檢驗批不符合。對檢驗批商品平均含量的抽樣檢驗是根據假設檢驗的理論，并按照GB/T4889-85/ISO2854:1976《數據的統計處理和解釋 正態分布均值和方差的估計與檢驗方法》標準設計的計量抽樣檢驗方案。
    該方案的顯著水平(這類誤差的上限值)為0.005。檢驗決定在定量包裝商品中商品量的平均值按照學生分布(t分布)具有99.5%的單邊顯著水平:
　　對于μ=Q_n，α_μ≤0.5%
　　即:對于滿足μ=Q_n的正確定量包裝商品的檢驗批，其被拒絕的概率不超過0.5%。
　　當檢驗批的實際含量的平均值小于(Q_n-0.74s)時，通過檢驗至少90%可以被檢出。這里s是檢驗批定量包裝商品實際含量的樣品標準偏差；
　　由此可見，檢驗批實際平均含量的抽樣檢驗方案對于生產方的風險不超過0.5%；對于使用方的風險不超過10%。  (未完待續)