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资料收集的抽样方法
" G: O S, U3 |6 F | 抽样(Sampling)是一种有效收集流程统计资料的方法，被收集资料的流程称为母体(Population)。抽出一批产品中的一部份来分析或查验就称为抽样，其目的是为了能由少数资料去推论流程或过去流程的状况。
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; i2 Z3 \; V/ m" I' S9 | 一个完整的抽样计划必须包含所要管制的项目、样本大小、组数、抽样频率和量测方法，以收集足够且具代表性的资料来达成流程数据的验证阶段的目的。 一个好的抽样计划必须能收集并分辨出流程变异的根源，一般包括： $ A. }$ s, h, B1 I1 [
) G9 J2 e7 s3 a& v$ A! r* m) [' H3 e 1. 件内变异(Within-Piece Variation)：例如同一个客户对同一款手机的满意度不一定相同，也许需要在不同地点，如住宅和办公室分别测量其满意度数据; 5 G0 G, T% E$ j4 a, o0 f. x
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2.件间变异(Piece-to-Piece Variation)：即同一时段内的不同客户会有不同的反应;
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3.时间与客户的变异(Time-to-Time Variation)：不同时段的客户会得到不同的满意度数据 7 ^. }2 R- ~# V4 M$ A
% A6 U( y" Y h( C8 s. m# h 为了能够准确的找出流程变异的根源，进行抽样统计时应遵循以下原则： & L4 s2 G" B: {, ^; A/ R/ Y. O9 s( b
5 \6 J1 y0 Y& F5 T( q l" u 一、样本大小 0 ]% D7 z, T& ~* d! q3 h+ y% W* h
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抽取较大样本可以比较容易地探测出流程的微小变化，而小的样本仅可探测出较大流程的变化，因此在选择样本大小时，必须先了解欲探测的流程变异的大小，再决定样本的大小。目前实际的应用上，常采用小样本但抽样次数高的作法。 8 b ?8 g7 b" P
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二、样组大小
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6 X9 I" _3 V* X0 Y" S. M 其一般原则大致如下 , M9 e: Z8 c. i! B# P
q5 t- _3 e# D5 }4 [9 |" Z6 M ○ 1个：用于破坏性试验或某些化学流程
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○ 2~3个：当抽样成本昂贵时则采取小样组
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○ 4个（或以上）：为最好的统计模式 ( r! S6 C! D; ^, {1 r- e* a6 |
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○ 5个：计算方便 8 H/ t5 T4 q0 V( X" w
: r8 c! ?4 J# r4 ^1 | ○ 10个（或以上）：可增加灵敏度
) ?1 b2 d# F0 U7 q! ~* \6 C- B 三、抽样方法
% I# i [1 V: ]8 K8 J: j0 { １．简单随机抽样(Simple Random Sampling) 5 m! e, v) a' j. b0 P0 j7 s/ S
% T! u& _5 H- B6 @, e9 X在n个实验单元中如变数的所有样本出现的机会相同，采用简单随机抽样。如由自动化机器产生的成品箱里抽取几个品项。
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２．分层抽样(Stratified Sampling)
' {/ _! I0 x7 p, d0 ~7 B7 l, [! {1 r. D
' p7 H* N- e8 X. t9 o把总体分为若干相同性质的小组并在各组内随机抽样；如公司内有两个电镀生产线，则从各电镀生产线随机选取零件，保证能估计各电镀生产线对镀件变异的影响。
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o5 q1 v8 ~9 {. [ 5 f6 v3 A, e5 e' O
３．分群抽样(Cluster Sampling)
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% V u, W' |1 d1 W把总体分为若干相同性质的小组并在各组内随机抽样。例如公司内有五条生产线，每条又都各有八个生产单位，则首先将各生产线和生产单位赋予随机编号，然后从随机选取的生产线和生产单位内选取一个零件，直到数量足够为止。 ! ?- B* V- ?& i" {3 r/ n# G5 S! m) i
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2 p# F# q- O% B2 `( W6 a0 ` ４．系统抽样(System Sampling)
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/ a+ e3 `) g* X 开始时随机选取一个单元，然后每隔K个单元选取一个样本，直到足够数量才始测量。 ' a0 }- p1 d3 Q/ D+ M: }( F
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5 S7 ]! {# e ]# V 四．抽样频率 通常流程变异大的，则抽样的频率高；流程变异小的，则抽样频率低。 1 N% \2 O) m: ?$ p5 ^
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发表于 2007-7-18 10:31:33