在开展威布尔分析时，通常在数据收集、数据处理、方法选择、分布选择与验证、结果使用等环节出现一些常见的错误。这些错误都会导致分析结果的错误。常见的威布尔分析错误如下表（部分）。

序号	类别	错误	改正方法
1	数据收集	收集的运行时间不对。当产品的工作时间（如运行小时、循环次数）对产品可靠性影响很大的时候，直接使用日历时间进行数据统计。例如，同一天安装的两台相同的泵在不同的日历时间发生故障，其中一台泵全天候运行，而另一台每天运行8小时。如果直接使用日历时间（天）作为时间单位进行统计，则统计结果会出现人为的错误。对于这类产品，需要跟踪实际运行小时数或循环次数。	使用安装、运行小时计或循环次数作为时间单位进行数据收集。如果历史数据缺少这一点，可以根据生产记录估算运行时间。
2	数据收集	舍弃删失的数据。只分析故障的样本，将未发生故障的样本丢弃。丢弃了未发生故障的样本进行计算时，计算结果得到的故障时间会更短，使产品的可靠性计算结果看起来比现实更差。	了解更多
3	数据收集	错误的混合不同的应力水平样本数据在一起分析。通常情况下，在不同温度、负载或环境下运行的产品具有不同的故障分布。将它们结合起来，相当于假设它们都在相同的条件下运行。	了解更多
4	数据收集	收集的数据包括早期故障和磨损故障。在运输或安装过程中损坏的产品与因使用而磨损的装产品的故障原因是不同的。混合这些不同模式下的数据会模糊这两种模式。	了解更多
5	数据收集	混合不同的故障模式数据。产品的故障模式通常包含多个，如果将不同的故障模式（例如，同一电机的电气短路和轴承磨损）混合在一起创建了一个多模态数据集，该数据集使用威布尔分布拟合时，会拟合得到一个曲线型的图形。	了解更多
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