上期曾刊文就常发性纱疵值波动的原因进行了分析，说明对疵点值不能简单地取平均值比较，正确的评定方法：
一、当千米疵点数较多时应采用t检验法
例如，用两台条干仪器测试50tex普梳棉纱，各抽取十管纱测得千米棉结数的平均值XTX-及标准差S分别为：
X1=410，S1=45，n=10
X2=320，S2=37，n=10
计入仪器间的允许误差δ，取X1和X2中的较大者要从中减去一个等于允许误差的量，即X1=X1（1-δ）=X1×0.9对疵点值言，δ按10%计算。

图1 tcal-n曲线

将上列数值带入以下公式：
tcal=|X1*-X2|•n S21+S22≈BF 2.66＜2.8
查图1所给的tcal—n曲线，相应式样个数n=10时分界线上的t值为2.8 （可信度99%），现计算所得的tcal＜2.8即位于阴影区内，说明上述对千米棉结数的两测试结果不存在显著性差异。

图2 纱疵呈泊松分布时的置信区间

二、 千米疵点数小于30个，此时纱疵已偏离正态分布而趋于泊松分布，可采用下述方法判定是否有显著差异：
方法一 根据数理统计中的“中心极限定理”，即取自非正态分布母体中的子样其平均值服从正态分布。现可对同一纱线样品连续做五个批次测试，每批次取十管纱，则可得到五个平均值X1、X2、X3、X4、X5，计算它们的总平均值XT及标准差ST    XT=X1+X2+X3+X4+X5 5
ST=1 n-1•
∑；n i=1Xi-XT2 n=5
对两批产品质量做比较时，可对两组数据XT1、S T1、及X T2、S T2进行t检验，以判定两者是否存在显著性差异。若是用两台条干仪测试必须计入允许误差δ。

图3 两置信区间相互有重叠，X1 与X2无显著差异

方法二 上述方法可靠但测试步骤相当长，今再提供一种较为快速的判定方法。
根据图2可快速查出泊松分布时的可信度为95%的置信区间，然后按照能否相互重叠来判断差异的显著性。
例如，某厂生产一批转杯纺纯棉50tex售纱，厂内抽十筒测得的细节X1=6（个/千米）；用户抽测为X2=16（个/千米），问两者有无显著差异？从图2中查得相应X1的置信区间为2至13；相应X2的置信区间为10至26。再计入仪器间允许误差δ，△X1=δ•X1=0.1×6=0.6及 △X2=δ•X2=0.1×16=1.6,扩展后的两置信区间如图3所示。

图4 计入仪器间允许误差扩展后的置信区间

显然此时的置信区间对均值而言是不对称的。A1B1与A2B2两线段能够相互重叠，可判定上述两测试结果X1与X2没有显著差异。

图5 将图4所示扩展的置信区间与“乌斯特统计值”相比较
三、与乌斯特统计值做比较时必须考虑置信区间。
例如，一批10tex精梳棉纱，从中抽取十管，每管测一次，试样速度400米/分，测试时间2.5分钟，测得千米细节数（灵敏度水平50%）X=10。
从图2中查得相应X的置信区间为5至18.5；再计入仪器间允许误差δ,△X=δ•X =0.1×10=1,扩展后的置信区间如图4所示。
将图4所示扩展后的置信区间绘入2001年版“乌斯特统计值”中相应于10tex的垂直位置上（见图5），上、下两端分别对应千米细节数4及19.5。其表示该批纱线的细节（-50%）约位于“乌斯特统计值”的18%和70%之间，说明这批纱线的细节比占世界产量18%的纱的质量为差，而比占世界产量30%的纱要好，从图5中可看出属中等偏上水平。

李友仁 教授级高级工程师、国家级专家。