能力检测是一种评估测量系统性能的方法，它可以确定测量结果的可靠性和准确性。在实际应用中，测量数据往往服从不同的分布，如正态分布、泊松分布等。对于泊松分布的测量数据，如何确定临界值和最小可检测值是一个重要的问题。

ISO 11843-6:2019提供了一种利用正态近似法确定泊松分布测量中的临界值和最小可检测值的方法学。该方法学基于中心极限定理，将泊松分布转化为正态分布，从而可以利用正态分布的性质进行计算。具体步骤如下：

1. 确定样本均值和标准差
首先，需要确定泊松分布的样本均值和标准差。样本均值可以通过计算样本数据的平均值得到，而样本标准差可以通过计算样本数据的标准差得到。

2. 计算标准误差
标准误差是指样本均值的标准差，可以通过样本标准差除以样本大小的平方根得到。

3. 计算临界值
临界值是指在给定的置信水平下，能够拒绝零假设的最小样本均值。可以利用正态分布的性质，根据置信水平和样本大小计算得到。

4. 计算最小可检测值
最小可检测值是指在给定的置信水平下，能够检测到的最小样本均值。可以利用正态分布的性质，根据置信水平、样本大小和期望的最小可检测值计算得到。

ISO 11843-6:2019还提供了一些实例，以帮助用户更好地理解和应用该方法学。同时，该标准还介绍了一些注意事项和限制条件，以确保计算结果的准确性和可靠性。

相关标准
- ISO 11843-1:2019 能力检测 — 第1部分：概述和应用
- ISO 11843-2:2019 能力检测 — 第2部分：基本术语和定义
- ISO 11843-3:2019 能力检测 — 第3部分：最小可检测值和最小可测量值的确定
- ISO 11843-4:2019 能力检测 — 第4部分：测量偏差的确定
- ISO 11843-5:2019 能力检测 — 第5部分：测量不确定度的确定