如果d1+d2>R2，则批不合格。
其中：c2——第二合格判断数；
R2——第二不合格判断数。
抽检程序见图2
注意: C2与R2均指不合格品数.
二次抽样程序图2
计算样本中不合格品数d1
再抽检一个含量为n2的样本
计算此样本中不合格品数d2
抽检一个含量为n1的样本
说明:
二次抽检的特点是最多可抽取两个样本。但是，这并不是说采用二次抽检方案每次一定都必须抽取两个样本，只要第一样本能够做出合格与否的判断，就不需要再抽取第二样本。
多次抽检：
从批量N中需要抽检一个、两个甚至多个样本之后，才能对批质量作出合格与否的判断。
三、抽样特性曲线（OC曲线）
理想的方案
当批产品不合格品百分率p不超过规定的批不合格检验数pt时，这批产品合格；反之不合格。即：
当p≤pt时，L(p)=1（接受概率为1）
当p>pt时，L(p)=0 （接受概率为0）
如下页图
理想抽检方案的OC曲线
不合格百分率
接受概率
2.实际的抽检方案
当p≤p0时，则以高概率判断它合格；
当p >p1时，则以高概率判断它不合格；
当p0
注意：高概率≠全概率
见下图
实际抽检方案的OC曲线
四、抽样检验中的两类错误
第一类错误判断：
当一批产品质量好的时候，如果采用抽样检验，要求“以高概率接收”，而不能要求一定接收，因为还有小概率拒收这批产品。这个小概率就叫做“第一类错判概率α”；
它反映了把质量较好的批错判为不合格批的可能性。又叫“生产方的风险率”
第二类错误判断：
当采用抽样检验时，即使批不合格百分率p≥p1，也不能100%拒收，还得有一定小概率接收它，叫做“第二类错判概率β”；
它反映了把质量较差的批错判为合格批的可能性。又称为“使用方的风险率”。
五、百分比抽样的不合理性
1.何谓百分比抽样?
就是不论产品的批量N如何，均按同一个百分比抽取样品，而在样品中可允许的不合格品数都是一样的。
2.百分比抽样的不合理性
从定义可知，在一定不合格品百分率的情况下，批量越大，方案越严；批量越小，方案越松。因此，是不合理的。
解决办法：
为了克服上述不合理性，有些产品的技术标准中规定采用“双百分比抽样”，即让合格判断数随样本含量的变化而成比例地变化。但是，并不能完全克服这种区点。
……………………
;){kind=link}
;){kind=link}
;){kind=link}