Obter respostas antes de terminar. Porque as pessoas estão sempre tão impaciente? Porque eles não podem simplesmente esperar até que o teste for concluído antes que eles pedem respostas? Acho que é apenas a natureza humana, como ouvi essa pergunta a qualquer momento eu estive envolvido em programas de testes de confiabilidade. E, embora nós saberíamos muito mais se nós esperamos por mais dados para rolar dentro, há momentos em que podemos avaliar onde está o nosso projeto com base em resultados de testes parciais.
Pense sobre isso. Você já deve ter notado que, em testes médicos, às vezes (raramente) um pouco, enquanto em uma investigação de vários anos sobre a eficácia de alguma droga, procedimento médico, ou outro dispositivo do julgamento é interrompido. Isso é porque as estatísticas suficientes foram coletados para determinar que a droga ou procedimento é prejudicial ou extremamente benéfico. Esses são resultados notáveis para vir tão cedo. Pesquisadores gastam uma grande quantidade de esforço para garantir que os julgamentos que projeto incluem a quantidade certa de pessoas e o comprimento certo de tempo para determinar uma resposta. Ética exige que as experiências não são realizadas sobre demasiado muitos indivíduos sobre um período demasiado longo de tempo. Então, o que isto nos diz é que as estatísticas parciais de um teste em curso pode ser capaz de nos fornecer informações importantes.
Deixe-me descrever a situação ideal em que você pode ter que dar uma resposta nos resultados do teste parcial. Muitas situações podem fornecer ainda menos dados tornar a prestação de qualquer resposta extremamente tênues com base em sua credibilidade como analista de confiabilidade. Vamos dizer que estamos testando uma população de unidades (20) em um teste de vida acelerado. Na vida equivalente a 27 ciclos de 100, 6 unidade do nosso total de 20 falharam. Do nosso teste anterior, nós estamos esperando um fator de forma beta Weibull de aproximadamente 2,4, e nosso tempo para falha de dados plotados no gráfico exponencial é consistente com o que ( veja esta página para um exemplo ). Este factor será uma fonte de incerteza até que o teste é concluído. E, claro, estamos supondo que o nosso teste é projetado corretamente.
Agora, usando o padrão seis sigma técnicas ( pelo menos as básicas ), nossos dados não somam muito. Não única unidade completou o teste com sucesso, e por isso vamos ter pouco a dizer sobre se ou não qualquer unidade pode até sobreviver a duração do teste. Mas, podemos ajustar nossos dados para uma curva de distribuição de Weibull dada a nossa cento falhou valores em um determinado ponto no tempo e no nosso valor beta assumido. Novamente, isto não vai coincidir exatamente com o que calculamos no final, mas pode fornecer informações úteis nesta fase intermediária.
Usando a calculadora weibull livre disponível neste site, eu forneço meus valores de entrada e analise os resultados. Esta é uma excelente oportunidade para testar a sensibilidade dos resultados às suas entradas, como a nossa informação é incerto neste estágio. Variando as entradas em 10% a 15% e citando os resultados preliminares de um intervalo de valores com base em que a variância pode fornecer mais confiança de que você tem pelo menos identificou a região dos valores final provável. A imagem abaixo mostra os resultados obtidos com a calculadora. 
Como você pode ver, nossos resultados indicam que 99,97% das nossas unidades não seria antes a 100 ciclos, com um tempo médio entre falhas de cerca de 42 ciclos. Isso não é uma boa situação. Seríamos avisados agora para deter a testar e melhorar o nosso projeto, apesar de 70% de nossas unidades de teste estão funcionando perfeitamente. Neste caso, nós temos dados suficientes, nesta fase do processo para tirar conclusões. Se continuássemos o teste, é verdade, seríamos capazes de fazer conclusões ainda mais e realizar mais análises, mas por que ir em quando sabemos que o fim da história.
