الحصول على اجابات قبل الانتهاء. لماذا الناس دائما بفارغ الصبر إلى هذا الحد؟ لماذا لا ننتظر حتى اكتمال الاختبار قبل أن نسأل عن أجوبة؟ اعتقد انه من طبيعة الإنسان فقط ، ولقد سمعت هذا السؤال في أي وقت لقد شاركت في برامج اختبار الموثوقية. وعلى الرغم من أننا نعرف أكثر من ذلك بكثير اذا انتظرنا المزيد من البيانات للفة في ذلك ، هناك أوقات أن نتمكن من تقييم مشروعنا حيث يقف على أساس نتائج الاختبار الجزئي.
التفكير في الامر. ربما كنت قد لاحظت أنه في التجارب الطبية في بعض الأحيان (نادرا) قليلا الى حين التحقيق في عدة سنوات من فعالية بعض الأدوية والإجراءات الطبية ، أو الجهاز وقف المحاكمة. ذلك لأن إحصاءات جمعت ما يكفي لتحديد أن المخدرات أو الإجراء هو ضار او مفيد للغاية. هذه هي نتائج لافتة إلى أن يأتي ذلك في وقت مبكر. الباحثون تنفق على كمية كبيرة من الجهد لضمان أن المحاكمات التي تشمل تصميم الحق في مبلغ من الناس وطول الوقت حق لتحديد جوابا. أخلاقيات الطلب الذي لا يجري تجارب على عدد كبير جدا من الأفراد على مدى فترة طويلة جدا من الزمن. الأمر كذلك ، فما هو هذا يخبرنا أن إحصاءات جزئية من اختبار الجارية قد تكون قادرة على تزويدنا بمعلومات هامة.
اسمحوا لي أن أصف الوضع المثالي الذي قد تضطر إلى تقديم إجابة على نتائج الاختبار الجزئي. ربما كثير من الحالات تقديم بيانات أقل حتى مما يجعل تقديم أي إجابة ضعيفة للغاية في أحسن الأحوال على أساس مصداقيتك كمحلل الموثوقية. دعونا نقول أننا اختبار مجموعة من السكان من وحدات (20) في اختبار الحياة المتسارع. في الحياة ما يعادل 27 دورة من أصل 100 ، قد فشلت وحدة من مجموع 6 لدينا من 20. من تجاربنا السابقة فإننا نتوقع شكل عاملا ايبول بيتا من 2.4 تقريبا ، وعصرنا هذا الفشل البيانات المرسومة على الرسم البياني الأسي يتسق مع ذلك ( انظر هذه الصفحة لمثال ). وهذا العامل أن يكون مصدرا من عدم اليقين حتى يتم الانتهاء من الاختبار. وبطبيعة الحال ، ونحن على افتراض أن تم تصميم اختبار صحيح لدينا.
الآن ، وذلك باستخدام تقنيات نموذجي بستة سيجما ( على الأقل تلك الأساسية ) ، البيانات المتوفرة لدينا لا تضيف ما يصل الى الكثير. أكملت وحدة واحدة لا الاختبار بنجاح ، وهكذا سيكون لدينا الكثير ليقوله حول ما إذا كان أي وحدة أو لا يمكن البقاء على قيد الحياة حتى فترة الاختبار. ولكن ، لا يمكننا احتواء البيانات المتوفرة لدينا لمنحنى التوزيع ايبول في المئة نظرا لدينا فشل القيم في نقطة معينة من الزمن وقيمة لدينا بيتا المفترضة. مرة أخرى ، فإن هذا لا يطابق تماما ما نحسب في نهاية المطاف ، ولكنه قد يوفر معلومات مفيدة في هذه المرحلة المتوسطة.
باستخدام آلة حاسبة ايبول حرة المتوفرة على هذا الموقع ، وأنا توفير مدخلات القيم بلدي ومراجعة النتائج. هذه فرصة ممتازة لاختبار حساسية النتائج إلى المدخلات الخاصة بك ، والمعلومات التي لدينا غير مؤكدة في هذه المرحلة. يمكن متفاوتة المدخلات بنسبة 10 ٪ إلى 15 ٪ ، ونقلا عن النتائج الأولية إلى مجموعة من القيم التي ترتكز على أن الفرق التي تقدم المزيد من الثقة لديك على الأقل تحديد منطقة من القيم نهاية احتمالا. الصورة أدناه تظهر النتائج التي تم الحصول عليها من آلة حاسبة. 
كما ترون ، نتائجنا تشير إلى أن فشل 99.97 ٪ من وحداتنا قبل 100 دورة ، مع متوسط الوقت بين الإخفاقات في دورات 42 تقريبا. هذا ليس وضعا جيدا. سيكون نصحت نحن الآن لوقف اختبار وتحسين التصميم لدينا ، حتى ولو 70 ٪ من وحدات اختبار لدينا هي التي تعمل على أكمل وجه. في هذه الحالة ، لدينا بيانات كافية في هذه المرحلة من عملية الخروج باستنتاجات. إذا واصلنا الاختبار ، صحيح ، وسنكون قادرين على تقديم المزيد من الاستنتاجات وتنفيذ مزيد من التحليل ، ولكن لماذا تستمر عندما نعرف نهاية القصة.
