קבלת תשובות לפני שתסיים. למה אנשים תמיד כל כך חסר סבלנות? למה הם לא יכולים פשוט להמתין עד להשלמת בדיקות לפני שהם מבקשים תשובות? אני מניח שזה פשוט הטבע האנושי, כמו שמעתי את השאלה הזאת כל הזמן הייתי מעורב בתוכניות בדיקות אמינות. ולמרות היינו יודעים הרבה יותר אם היינו מחכים עוד נתונים להתגלגל, יש פעמים שאנחנו יכולים להעריך היכן עומד הפרויקט שלנו על בסיס תוצאות הבדיקה חלקית.
תחשוב על זה. יש לך כנראה לב כי בניסויים רפואיים לעתים (נדירות) רק מעט לתוך חקירה רב שנתית תוך יעילות של תרופה מסוימת, הליך רפואי, או מכשיר הניסוי היא נעצרה. זה בגלל הסטטיסטיקה מספיק נאספו לקבוע כי תרופה או הליך הוא מזיק או מועיל מאוד. אלו הן תוצאות יוצא דופן לבוא כל כך מוקדם. החוקרים להוציא כמות גדולה של מאמץ על מנת להבטיח כי הניסויים הם עיצוב כוללים את הכמות הנכונה של אנשים ואת משך הזמן הנכון כדי לקבוע תשובה. אתיקה לדרוש ניסויים לא מבוצעות על יותר מדי אנשים רבים על פני תקופה ארוכה מדי של זמן. אז מה זה אומר לנו כי הסטטיסטיקה חלקית ממבחן מתמשך יוכלו לספק לנו מידע חשוב.
הרשו לי לתאר את המצב האידיאלי, שבו ייתכן שיהיה עליך לספק תשובה על תוצאות הבדיקה חלקית. מצבים רבים עשויים לספק גם נתונים פחות מה שהופך את מתן התשובה כל רופף ביותר, במקרה הטוב, על בסיס האמינות שלך כפרשן אמינות. נניח שאנחנו בודקים אוכלוסייה של יחידות (20) במבחן החיים המואץ. בשלב החיים המקבילה של 27 מחזורים מתוך 100, 6 יחידה בסך של 20 שלנו נכשלו. מתוך בדיקות קודמות שלנו, אנו מצפים WEIBULL ביתא גורם צורה של כ 2.4, והזמן שלנו לכישלון נתונים זממו על הגרף אקספוננציאלי עולה בקנה אחד עם זה ( לראות בדף זה למשל ). גורם זה יהיה מקור של אי ודאות עד הבדיקה הושלמה. וכמובן, אנו מניחים כי המבחן שלנו הוא מתוכנן כראוי.
כעת, באמצעות תקן six טכניקות סיגמא ( לפחות אלו הבסיסיות ), הנתונים שלנו לא מסתכמים הרבה. לא יחידה אחת השלימה את הבדיקה בהצלחה, וכך יהיה לנו הרבה מה לומר על האם או לא יחידה כל יכול אפילו לשרוד את משך הבדיקה. אבל, אנו יכולים להתאים הנתונים שלנו עקומת התפלגות WEIBULL נתון אחוז הערכים שלנו נכשל בנקודה מסוימת בזמן, ההנחה שלנו ערך בטא. שוב, זה לא יהיה תואם בדיוק את מה שאנחנו לחשב בסופו של דבר, אבל זה עשוי לספק מידע שימושי ביניים בשלב זה.
שימוש במחשבון WEIBULL חינם זמין באתר זה, אני מספק ערכי קלט שלי לסקור את התוצאות. זוהי הזדמנות מצוינת לבחון את רגישות התוצאות לכניסות שלך, כמו המידע שלנו אינו ברור בשלב זה. משנים את התשומות של 10% עד 15% ו מצטט את תוצאות ראשוניות כטווח של ערכים המבוססים על השונות שיכולים לספק יותר ביטחון כי אתה צריך לפחות זיהו את האזור של ערכי סוף סביר. התמונה שלהלן מציגה את התוצאות שהתקבלו במחשבון. 
כפי שניתן לראות, התוצאות שלנו מעידות כי 99.97% מכלל יחידות שלנו יהיה נכשל לפני 100 מחזורים, עם זמן ממוצע בין תקלות של כ - 42 מחזורים. זה לא מצב טוב. יהיה לנו עכשיו יעצו להפסיק את המבחן ולשפר העיצוב שלנו, למרות 70% מכלל יחידות הבדיקה שלנו פועלים בצורה מושלמת. במקרה זה, יש לנו מספיק נתונים בשלב זה של תהליך להפוך את המסקנות. אם המשכנו את הבדיקה, זה נכון, נוכל להפוך את מסקנות עוד יותר לבצע ניתוח נוסף, אבל למה ללכת כאשר אנו יודעים את סוף הסיפור.
