加速寿命試験のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

応答変数は連続量である

連続データは、小数値や10進数値を含め、潜在的に連続尺度での一定範囲内の任意の数値をとる測定値です。加速寿命試験の場合、連続応答はよく1つ以上のストレス水準での各ユニットの故障時間で定義されます。

失敗と失敗ではないという考えられる結果が2つだけの2値応答データがある場合、プロビット分析を使用します。

打ち切りデータについて考慮する必要があります

寿命データは打ち切られる場合が多く、いくつかの品目の正確な故障時間は不明になります。打ち切られた観測値がある場合、正確な信頼性推定値を得るために分析に含める必要があります。

右打ち切りを使用して、故障していない品目に対する成功時間を認めます。区間打ち切りや左打ち切りを使用して、正確な故障時間が不明な場合の不確実性を考慮に入れます。詳細については、打ち切りデータを参照してください。

最低1つの加速変数が必要です。

加速寿命試験には2つの予測変数を使用できますが、最低1つの予測変数は加速変数でなければなりません。2つ目の予測変数は、第2の加速変数または因子です。

たとえば、標準速度で稼働すれば平均寿命が何千時間にもなるエンジンであれば、標準速度の2倍の加速ストレス値で試験することができます。高めたストレス水準から通常使用条件の故障時間を外挿することができます。試験するシステムの知識に基づいてストレス水準を設定します。ストレス水準が高すぎると、単に摩耗が加速するのではなくシステムが突然故障してしまう場合があります。たとえば、紙製の卵パックに数千ポンドの圧力をかけて圧縮強度を試験するときのストレス試験では、加圧するのとほとんど同時にパックがつぶれ、通常条件でのパックの強度についてほとんど考察が得られません。ストレス水準の詳細については、加速寿命試験計画のストレス水準を参照してください。

使用するモデルはデータに適合させる必要があります

選択する適合モデルがデータを適切に表さない場合、結果が正確になりません。故障時間と加速変数の関係に関するエンジニアリング知識で適切なモデルを選択します。結果の確率プロットは、分布、加速変数の関係、および同等の形状（または尺度）の仮定が加速変数の水準で適切かどうかを評価するのに役立ちます。しかし、そのモデルが設計温度に対し適切であることを検証するにはあくまでも工学的知識が必要です。