在产品设计与研发的旅程中，我们常借助DV/PV测试来评估产品全体对象的失效行为，而这一切都建立在一定样本量的基础上。那么，这背后隐藏的样本量大小与全体评估的关系究竟是怎样的呢？接下来，我们将深入探讨“置信水平与样本数”这一关键部分。
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让我们以逻辑的脉络来梳理可靠性方面的知识：
1. 探讨“质量”与“可靠性”的内在联系。
2. 分析产品的寿命需求及其对可靠性的影响。
3. 明确可靠性目标的设定与重要性。
4. 引入置信水平与样本数的概念。
5. 探讨加速模型在产品开发中的应用。
本文专注于第4部分的详细解读（若需回顾前文，可点击章节名称）。
4.1 样本数计算公式的解析
在深入探讨之前，我们先来回顾下“可靠度”和“置信水平”的定义：
“可靠度”，即“reliability”，描述的是产品在规定的使用条件和时间内完成规定功能的概率，贯穿其整个生命周期。
一个系统由多个零部件构成，其可靠性不仅取决于各零部件的可靠度，还与部件间的组合方式、各零部件及子系统的相互匹配关系有关，这些都与他们的物理装配关系紧密相连。
“置信水平”，或称“confidence”，代表的是抽样指标与总体指标的误差范围被限定在某一概率之内的保证程度。打个比方，90%的置信区间意味着在100个样本中，有90个样本的值会落在这个区间内。
下图直观地展示了置信水平的实际意义：
图1：通过试验样本评估全体对象
当试验样本数量有限，却需要对全体对象的失效行为进行评估时，两者的评估结果可能会大相径庭，特别是在样本数量较少的情况下。我们需要借助统计学工具，通过“置信水平”来评估试验样品评估结果的可信度，从而估计全体对象的失效行为。
理解了上述逻辑后，我们来看看它们之间的关系式是怎样的：
其中，R代表可靠度，C代表置信水平。
例如，当R为97%，C为50%时，所需的总体样本量是23。
考虑到项目周期、设备资源及成本投入等因素，我们通常不会选择对全体对象进行测试。那么，当样本数受限时，我们该如何应对呢？这将是下一节讨论的焦点。
4.2 当样本数受限的应对策略
鉴于项目周期、设备资源及成本等实际因素的限制，我们可能无法采用大量的样本进行测试。那么在资源有限的情况下，我们应如何权衡测试的精度和成本呢？这需要我们采用更加高效的抽样方法。
在前文中《产品可靠性，你可知"多少"？——可靠性目标》一节中，我们曾提及产品失效的三个阶段：早期失效、随机失效和磨损失效。借助威布尔系数（Weibull shape），我们可以描述产品进入随机故障的速度以及达到磨损后停止运行的速度。
图2展示了浴盆曲线，通过它我们可以更直观地理解产品的使用寿命与各种因素之间的关系。
我们可以使用以下公式来描述产品的使用寿命(L)、威布尔系数(β)、可靠度(R)、置信水平(C)和样本量(n)之间的关系：
我们可以在测试时长与样本数之间进行权衡，寻找最优的平衡点。