GBT 21223.1-2015 老化试验数据统计分析导则 第1部分：建立在正态分布试验结果的平均值基础上的方法

GBT 21223.1-2015 老化试验数据统计分析导则

GBT 21223.1-2015 是一项关于老化试验数据统计分析的重要标准，其核心在于通过科学的方法对试验数据进行处理和分析，从而为产品设计、质量控制及寿命预测提供可靠依据。本标准特别关注基于正态分布的试验结果平均值的分析方法，这为工业界提供了标准化的统计工具。

正态分布与老化试验

在老化试验中，许多材料的性能变化（如强度下降、颜色变化等）往往遵循正态分布规律。这种分布的特点是数据集中在平均值附近，且两侧呈对称性。因此，利用正态分布假设可以简化数据分析过程，同时提高结果的准确性。然而，如何正确地验证数据是否符合正态分布，并选择合适的统计方法，则成为关键问题。

• 数据验证: 在应用正态分布前，需要通过Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验来确认数据是否满足正态分布条件。
• 均值计算: 根据采集的数据，计算样本的平均值和标准差，这是后续分析的基础。

实际案例分析

以某汽车制造企业为例，其生产的橡胶密封件在长期使用后会出现老化现象。企业通过老化试验收集了不同温度下密封件的拉伸强度数据。经过初步统计，发现这些数据大致符合正态分布。根据GBT 21223.1-2015的要求，企业首先验证了数据的正态性，然后计算了各组数据的平均值和标准差。

• 在高温条件下，样本均值为45 MPa，标准差为3 MPa。
• 在常温条件下，样本均值为50 MPa，标准差为2 MPa。

通过对比两组数据的均值和方差，企业发现高温环境对密封件性能的影响显著，为改进配方和优化生产工艺提供了重要参考。

标准的应用价值

GBT 21223.1-2015不仅为企业提供了统一的统计分析框架，还帮助其提高了产品质量和市场竞争力。例如，在电子元件领域，通过对老化试验数据的精确分析，可以更准确地预测产品的使用寿命，减少因过早失效导致的客户投诉。

总之，这项标准通过严谨的统计方法，为工业界提供了强大的技术支持，使企业在面对复杂的老化问题时能够更加从容应对。