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资料收集的抽样方法9 N# M4 x0 _! Y
| 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。 : S0 b1 j$ H: R8 @- u3 a, S
) r2 |/ x6 C) ~4 R" S* X: T
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：
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4 E$ T! b0 K( L7 I2 Z: C; C, x 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; ' E* w+ ?! B' N9 M& S/ W, u. _. c
, G# ?$ L) Z& R4 {
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;
6 f7 e! l2 w, J: l4 G* b, E, i$ g1 T& t9 X1 M, ~* y" {
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
, j; [( K0 r4 L" Q; Z' L# C' z- {4 x% B( |/ ` M( t
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： * ]# l+ {+ h/ |1 i, F) O8 W
* ?, R( j9 ?- H8 F0 \
一、样本大小
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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。
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二、样组大小
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其一般原则大致如下
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○ 1个：用于破坏性试验或某些化学流程
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( K" r( m7 G) }7 K' B: j5 a/ u9 l ○ 2~3个：当抽样成本昂贵时则采取小样组
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; n( P, M3 ^" B* C2 w ○ 4个（或以上）：为最好的统计模式 0 H; I+ v4 Z; u3 T6 `
4 g3 u: q; A4 o }2 @. E; b; }3 e9 H
○ 5个：计算方便 6 X0 R0 L) L: W' R8 T: M
( g5 G5 _: ^7 u2 N ○ 10个（或以上）：可增加灵敏度 . c i/ _; U. P) Z7 M9 A2 i1 M
三、抽样方法 ! }% G& T% ^2 s: R8 c
１．简单随机抽样(Simple Random Sampling)
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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。 % H! C1 y5 r3 N9 d r' f* H: f
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２．分层抽样(Stratified Sampling)
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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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: u# Z% C P. v7 V f ! M( `9 B7 c' B5 @, }9 Y0 G2 B8 w
３．分群抽样(Cluster Sampling) ) [! b- @: B3 s5 g, \
- j. P4 A8 i$ a- D; M( z) o2 o! J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。
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0 R& O0 i4 v2 L. s2 W 4 Z" i: A; u# `! { Z/ V
４．系统抽样(System Sampling)
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0 {) [6 B8 X& r 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。
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) Q" G- `8 \2 S8 j* e( Y! I+ ? 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。
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发表于 2007-7-18 10:31:33