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犯第一类错误的概率不超过α 犯第一类错误的概率不超过1-α 犯第二类错误的概率不超过1-α 犯第二类错误的概率不超过α
不拒绝错误的无效假设，即犯第二类错误的概率是0．05 统计推断上允许犯假阴性错误的概率为0．05 当无效假设正确时，平均在100次抽样中有5次推断是错误的 将实际差异误判为抽样误差的概率是0．05 实际上就是允许犯第二类错误的界限
犯第一类错误的概率不超过a 犯第二类错误的概率不超过1-a 犯第二类错误的概率大于1-a 犯第二类错误的概率不超过a
先确定犯第一类错误的概率，再看犯第二类错误的概率 先确定犯第二类错误的概率，再看犯第一类错误的概率 先确定生产方风险，再看使用方风险 先确定生产方风险，再看使用方风险
B=0.01 B=0.05 B=0.10 B=0.20 B=0.25
常规控制图的设计思想是先确定犯第一类错误的概率σ，再看犯第二类错误的概率β 按照3σ方式确定CL、UCL、LCL，就等于确定α0=0.27% 休哈特为了增加使用者的信心把常规控制图的α取得特别小，这样β就大 休哈特的做法，需要增加第二类判异准则，即既使点子不出界，但当界内点排列不随机也表示存在异常因素 犯第一类错误概率。和犯第二类错误的概率β同时确定
α=0.20 α=0.10 α=0.05 α=0.01
犯第一类错误的概率记为口，第一类错误将造成寻找根本不存在的异因的损失 过程异常，但仍会有部分产品，其质量特性值的数值大小仍位于控制界限内。如果抽取到这样的产品，点子仍会在界内，从而犯了第二类错误，即漏发警报 犯第二类错误的概率记以β，第二类错误将造成不合格品增加的损失 用3σ方式来解决减少两类错误所造成的损失，在多数情况下，3σ方式都接近最优间隔距离 过程正常，由于点子偶然超出界外而判异，于是就犯了第二类错误，即虚发警报
犯第一类错误的概率不超过1-α 犯第一类错误的概率不超过α 犯第二类错误的概率超过1-α 犯第二类错误的概率不超过α
β=0.01 β=0.05 β=0.10 β=0.20 β=0.25
犯第一类错误的概率不超过a 犯第一类错误的概率不超过1-a 犯第二类错误的概率不超过1-a 犯第二类错误的概率超过a 犯第一类错误的概率为a
对于常规控制图，犯第一类错误的概率α约为0.27% 对于常规控制图，犯第二类错误的概率β约为1-0.27% 犯第二类错误的概率与过程分布及其变化的情况有关 界内点排列不随机的判异准则可以减小犯第二类错误的概率 增加样本量可以同时降低犯两类错误的概率
不拒绝错误的无效假设，即犯第二类错误的概率是0.05 统计推断上允许犯假阴性错误的概率为0.05 当无效假设正确时，平均在100次抽样中有5次推断是错误的 将实际差异误判为抽样误差的概率是0.05 实际上就是允许犯第二类错误的界限
β＝0.01 β＝0.05 β＝0.10 β＝0.20 β＝0.25
先确定犯第一类错误的概率α 先确定犯第二类错误的概率β 常规控制图的α取得较大 常规控制图的β取得较小
不拒绝错误的无效假设，即犯第二类错误的概率是0.05 统计推断上允许犯假阴性错误的概率为0.05 当无效假设正确时，平均在100次抽样中有5次推断是错误的 将实际差异误判为抽样误差的概率是0.05 实际上就是允许犯第二类错误的界限
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