Квалиметрияның басқа ғылымдармен байланысы. Өлшеу сапасы. Өлшеу сапасының көрсеткіштері, дәлдігі және т.б.

Сапа ү лкен ғ ылым саласы. Ол ү ш ғ ылым саласымен байланысты болып келеді. Сондық тан сапаны зерттеуде олардың алатын орындары ерекше.

1. Квалитология - “qualitas” латын сө зі, “сапа” (квалитет) – жалпы сапа туралы ғ ылым.

2. Квалметрия - “qualis” латын сө зі, “сапасы жө нінен қ андай” (квали) – сапаны бағ алаудың сандық ə дістерін қ алыптастыратын жə не зерттейтін ғ ылым саласы.

3. Метрология - “metro” грек сө зі, “ө лшем” (метро) – сапаны ө лшеудің ə дістерін қ алыптастыратын жə не зерттейтін ғ ылым.

Метрологиялық қ амтамасыз етудің сапасы- бұ л ө лшеу нә тижелеріне бақ ылау талаптарын ө анағ аттандыратын, тексеріс пен сынау жү ргізу қ абілеттігін беретін метрологиялық қ амтамасыз етудің сапасына ә сер етуқ асиеті бойынша ә рекет ү ш бағ ытта болуы мү мкін: ө лшеу сапасын қ амтамасыз ету, сапаны басқ ару, метрологиялық қ амтамасыз етусапасын жоғ арылату. Ө лшеу сапасы мен ө нім сапасының арқ асында тікелей байланыс бар: егер ө лшеу сапасы технологиялық ү рдіс сапасына жауап бермесе, ө нім сапасының да жоғ ары болатындығ ын кү ту қ ажет емес. Ө німнің жоғ ары сапасын қ амтамасыз етумә селесі бұ л келесі жағ дайларда материалдар мен жиынтық таушы бұ йым параметрлерін ө лшеу мә селесі, тапсырылғ ан технологиялық режимжерінде ұ стап тұ ру болады, яғ ни ө лшеу нә тижелері ү рдістіркттеуге пайдаланылатын технологиялық ө лшеу.Ө лшеу сенімділігі ө лшеу нә тижесіне деген сенімділік дең гейін айтады. Ауытқ у бағ асының сенімділігін ық тималдылық теориясы жә не жә не математикалық статистика заң дары негізінде анық талады. Бұ л ә р бір нақ ты жағ дай ү шін ауытқ уы қ ажетті сенімділікпен тапсырылғ ан шекарадан аспайтын нә тиже алуды қ амтамасыз ететін ө лшеу тә сілдері мен ә дістерін таң дауғ а мү мкіндік береді

Асиет ағ ашын тұ рғ ызғ ан кездегі сапаны бағ алау ә дісін бірнеше рет қ олдануды ескеретін кө рсеткіштер санын қ ысқ арту. Нысан қ асиеттерінің кө сеткіштерінің топтық салмақ тылық коэффициентін анық таудың аналитикалық ә дісі.

Построение дерева свойств. Всем понятно практически и обосновано теоретически, что оценки качества в очень сильной степени зависят от тех показателей (критериев) свойств, совокупность которых и образует модель качества оцениваемого объекта. Эта зависимость настолько велика, что вполне возможна следующая ситуация: при одном наборе показателей объект А будет лучше по качеству, чем объект Б. А при другом наборе - может быть наоборот: Б лучше А. Понятно поэтому, что набор показателей, по которым оценивается качество, должен быть как-то однозначно представлен (если и не стандартизирован). Более того, этот набор должен быть как-то упорядочен (декомпозирован) в некоторую иерархическую структуру (дерево свойств). В противном случае, т. е. без соблюдения этих двух условий, применительно к одному и тому же объекту оценивания, могут получиться совершенно разные результаты - с точностью до наоборот. Т. е. измерение качества будет проводиться не " стальным, а резиновым метром". Это не столько вина разработчиков, сколько их беда, обусловленная незнанием того, как выбрать правильный набор показателей, обеспечивающий измерение " стальным метром". Многие даже и не подозревают о существовании такой проблемы. Например, еще в 70-е годы в одной из статей уважаемого экономического журнала говорилось: " Словом, тем или иным способом декомпозируем качество на отдельные свойства". Но как уже отмечалось, при такой произвольной декомпозиции вполне может возникнуть ситуация " резинового метра". Чтобы противостоять этой опасности, в квалиметрии обоснован набор правил, следование которым гарантирует получение практически одинаковых деревьев свойств применительно к одному и тому же объекту, даже если эти деревья синтезировали разные люди независимо друг от друга (см., например, Стандарты и качество. - 1996. - № 11). Так вот, в подавляющем большинстве случаев при оценивании качества эти правила построения деревьев не соблюдаются. А это значит, что " линейка", которой измеряют качество, отнюдь не стальная, и верить полученным с помощью такой " линейки" результатам можно только с большим опасением. Например, весьма распространена ошибка, когда в дереве свойств оставляют только те показатели, которые являются наиболее важными. При этом ссылаются на то обстоятельство, что маловажные показатели почти не влияют на оценку качества именно в силу своей незначительности. Этот аргумент был бы справедлив, если бы речь шла о неучете только одного маловажного показателя свойства. Но в громадном большинстве случаев исключают из дерева свойств не одно, а очень много свойств. А суммарная важность всех этих свойств может быть весьма значительной, серьезно увеличивающей погрешность итоговой оценки качества. Еще один (из очень многих) пример. Нередко, сравнивая по качеству два (или больше) варианта объекта одного типа, для уменьшения трудоемкости расчетов исключают из рассмотрения те свойства, которые в одинаковой степени выражены в сравниваемых вариантах. При этом трактуют результаты оценивания таким образом, как будто они выражены в шкале отношений (т. е. позволяют получить информацию не только на сколько один вариант отличается по качеству от другого, но и во сколько раз проявляется это различие). На самом же деле, при подобном исключении одинаково выраженных свойств обычно невозможно получить результаты оценивания не только в шкале отношений (" во сколько раз"), но и в шкале интервалов (" на сколько"). В этом случае оценки качества могут быть выражены только в шкале порядка, т. е. давать информацию о том, кто лучше по качеству, но не на сколько лучше и, тем более - не во сколько раз лучше.