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JJF1070-2005根本错误是 ——抽样方案不科学 吴遵高 读《中国计量》2011年3期刊登的山东省菏泽市计量测试所丛树明的文章——《对JJF1070-2005中实际净含量判定问题的探讨》后，感到震惊！ JJF1070-2005《定量包装商品净含量计量检验规则》适用于对定量包装商品净含量的计量监督检验和仲裁检验。委托检验、生产和销售定量包装商品的单位亦可参照本规则进行。这样一个重要的权威性计量法规，按其操作，竟乱象丛生，使执法者（检验人员）无所适从。仍以丛树明文章中例子（另加一组）来论述： JJFl070—2005对样本平均实际含量的判定规则是：样本平均实际含量应≥标注净含量减去样本平均实际含量修正值λS．也就是样本平均实际含量加上其修正值λS应≥标注净含量。下表是3组标注净含量均为200g、样本量都是13件的3组定量包装商品的检验数据及按JJF1070判定结果： 序号 一组 二组 三组 实际值 实际值 实际值 1 199.2 193.2 197.7 2 199.7 199.7 196.7 3 199.4 199.4 200.7 4 199.5 199.5 198.2 5 199.4 199.4 196.2 6 199.8 199.8 195.3 7 199.3 199.3 199.5 8 199.8 199.8 198.3 9 199.9 199.9 201.5 10 199.6 199.6 200.9 11 199.6 199.6 196.4 12 199.8 199.8 199.1 13 199.5 199.5 200.1 样本平均实际含量 199.6 199.1 198.5 样本标准差 S 0.217 1.787 1.99 t0.995 3.055 3.055 3.055 修正因子 λ13 0.847 0.847 0.847 修正值 λ13S 0.2 1.5 1.7 修正后平均实际含量 199.8 200.6 200.2 判 定 结 果： 不合格 合格 合格 其中： t0.995为α/2=0.5%，自由度为12的t分布反函数。 这是一个正态分布均值μ的假设检验问题： ～ 则样本：x1,x2……xn 的平均值 也服从正态分布～ 不过标准差小了，为 。它就是样本均值标准差，又称标准误。 当总体标准差σ未知，则用样本标准差S代替σ，这时： 随机变量与常量μ之差除以标准误，即：  服从t分布，发生的概率为p。当p=0.5%，自由度=n-1，对应的t就是t0.995这样，根据样本的、S和自由度（n-1）就可以得到总体均值μ了。 实际上修正值λS 是μ的置信度1-α的区间估计的半宽度，即估计精度。（α就是一类错误/风险，生产流通领域还必须规定检验功效，即二类错误/风险——β） JJF1070-2005中修正因子表： n= 10 13 50 80 125 λ= 1.028 0.848 0.379 0.295 0.234 其中：n=13， 对应的λ=TINV(0.01,13-1)/SQRT(13)=0.847而不是0.848。 丛树明的3点修改建议，显然是凭直觉和想象，没有科学依据。但他敢于向权威挑战的精神，在我国当今严重弥漫 “三重三轻（重制造轻研发、重引进轻消化、重模仿轻创新）”的状况下，实在难能可贵！ 严重的是JJF1070-2005是计量抽样检验，却不引用相应的计量抽样检验标准GB/T 8054及GB/T 6378，而引用计数抽样检验标准GB/T 2828.1（这是倒退和浪费！）。更严重的是（不论计量还是计数）同时规定双方（生产方和使用方）风险、风险质量（如：生产方p0=2.5%，α≤5%；使用方p1=9%，β=1-90%=10% 4个 ）和抽样方案（n=13，Ac=1 2个）6个参数，必然产生矛盾冲突！因为这6个参数中只有4个是独立的，另2个（不论是二项式分布还是正态分布）是两个联立方程的解。 由于违背了科学原理，不仅把简单问题复杂化，还难免错误重重、乱象丛生。 本例(批量N=51～99见表4)允许短缺量T=9g（见表3）对不同类型（计数/计量）、不同领域(生产流通/监督仲裁）、不同依据(ISO/JJF1070)抽样方案(n，Ac/k)如下表： 用计数型抽样检验： 设 计 输 入 （参数） 设计输出：抽样方案与实际风险 依据标准与 适用领域 生产方风险质量 生产方风险 使用方风险质量 使用方风险 样本量 n 合格判定数 Ac 生产方 使用方 2.5 0.05 9 0.10 101 5 0.042 0.099 依ISO适用生产流通 13 1 无 依JJF1070全适用 用计量