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   环节是数据来源，要有足够的信息量。因为可靠性指标是一些统计指标，只有通过大量的调查研究并在取得丰富数据资料的基础上，才能对产品的可靠性水平做出 正确的评价。因此，只有在原始数据达到一定的信息量以后，才能得到准确可靠的结论。原始数据的真实性。关于可靠性的原始数据一般是从现场观测或可靠性试验而获得的，因此，观测、试验的取样方式、试验方案、试验设计要能真实反映客观实际面貌。例如，环境设计要尽可能客观地反映产品真正的工作条件，试验应力要合理地选取，抽样、试验时间都必须遵循统计规律的要求等。此外，试验设备及其测试仪表的精度要满足测试数据的精度要求，并尽量消除或减小系统误差，降低随机误差，以提高测试的精确度。

   我们已知可靠性是一项重要的质量指标，仅仅定性表示是不准确的，必须使之数量化，这样才能进行精确的描述和比较。为了赋予产品可靠性定量的数学表征，由此而产生了一系列描述产品可靠性的术语，可靠性的这种定量表示有其自己的特点，由于使用场合的不同，很难用一个特征量来完全代表。

    统计分析方法的合理性。合理的统计分析方法是获得准确可靠数据的重 要保证。一般来说，从现场所取得的观测和试验值，只是产品总体中的个别样本值。要想 从有限个体的观测值来推断总体的统计特征值，必须要有合理的数据处理方法及统计分析 手段，因此，数据处理的合理性及其统计分析的置信度是关系到数据准确性的重要方面。 因为由于抽样不同，从同一批产品会得到不同的数据；采取不同的分析处理方法，从同一 试验数据也会得到不同的结果。如何分析和解决这些差异之间的矛盾，正是统计分析所要 研究的问题。目前试验数据的统计分析包括类型的检骏、分布参数的估计、分布参数的检 验等，这些内容将在后面有关章节中具体加以介绍。