与传统的符合性(合格/不合格)测试数据不同，我们可以对这30个数据进行统计分析，用下面的公式计算Z值。
其中：
X = 抽取样本的平均值
LSL = 标准要求的下限，这里参照ASTM取15磅
S = 抽取样本的标准偏差
从计算得到的Z值， 我们可以查表来估计被检测批的不合格率。
也可直接使用相关软件作图，直接得到Z值和不合格率(见图三)。
图三： 数据统计分析
从图三可以看到Z值 = 4.0，对应的不合格率为0.0032%， PPM为32，如果被检测批玩具的数量仍为10万，此时不合格品的数量不会超过3个！几乎每一个产品都是合格的，生产厂家和供应商不用再经常面对玩具被卖到市场上后，却被发现某些零部件易脱落，须被召回的压力和损失了。
从表三我们可以看到，同样是检测30个样板，要将不合格率控制在0.1% 以下，只要将Z值控制在3.7以上就可以了。
表三： Z值对应不合格品率表(低于标准要求下限)
结论：
采用传统的符合性(合格/不合格)测试方法，如果要控制较低的产品不合格率，就需要大幅度提高抽检样板数量，当我们想将不合格率控制在1% 以下时，传统的符合性(合格/不合格)测试方法已经失去可操作性。而1%的不合格率，不单是玩具，对任何产品的安全特性来说，显然都是太高了。
采用TTF破坏性测试方法，我们可保持固定的抽样数量30只，而将产品的不合格率控制到无限小，所做的是只需将Z值提高到某一数值水平。
由此可见，TTF破坏性测试方法在玩具的安全测试中与传统的符合性(合格/不合格)测试方法相比，具有抽样少，且能将不合格品率控制在很低的水平的优点， 能满足客户对产品安全和质量要求不断提高的需求，必将被越来越普遍的应用。 （撰稿人：深圳天祥质量技术服务有限公司 熊世凡 编辑：小路）
声明：此文系中外玩具礼品网原创稿件或者独家披露信息。如需转载，请注明出处：中外玩具礼品网。否则，我们将保留追究法律责任的权利。
