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资料收集的抽样方法
( p6 t3 ]/ a! d8 e8 L | 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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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： - [! j% ]! S# p% k& S$ S/ O# p% x
- D6 g$ h' z# Y w/ F% O! k 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; $ n7 E) ]8 }8 G7 S( c" 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; 3 x( X6 Z" L* Q
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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 - \, B, {* ~ a6 D: P
$ K8 e: W) [: \* F 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： 0 U; `$ r* ?# K3 Y7 u
j2 A0 g: B; d8 \: s2 G7 N 一、样本大小 / Y7 ?# G" a0 i3 X
, A! X( ?1 W4 E4 h7 ? 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。 2 J! _2 {( r$ i. N( K0 y2 a/ I
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二、样组大小 , T7 O1 q$ B3 g& \
9 f, D6 E1 t/ t% ?5 {$ I( j( n 其一般原则大致如下
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0 q7 C8 f& E5 G: U: d ○ 1个：用于破坏性试验或某些化学流程 ' B- I1 ~" q5 Q; ~! o: _& ~
" w3 h9 Q; {7 @$ \ ○ 2~3个：当抽样成本昂贵时则采取小样组 ) {* I& ?- Q: S2 t$ D W
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○ 4个（或以上）：为最好的统计模式
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; t, j0 I) q5 C# W ○ 5个：计算方便
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6 y6 Q; |. e& }1 G/ _! D5 J$ Y: { ○ 10个（或以上）：可增加灵敏度
" B. `' `& P/ G: r0 m6 M, w& w( ] 三、抽样方法 : K: E M! R) i$ O& P6 z+ K
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。 + e1 c8 I9 k! G( \, X/ e2 W; A' ^
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* n# } k/ J0 q+ J ２．分层抽样(Stratified Sampling)
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- C g3 C" Y8 Y4 G5 _/ n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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３．分群抽样(Cluster Sampling)
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8 ]: y) B/ x N: n! G8 p% R( X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。 . M1 ^. U. P( N' E
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４．系统抽样(System Sampling) & a( L1 `; `6 Q$ d m
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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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: f2 b) p9 ^# o* B6 p* Q3 D 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。 " c* X) Y# q( i% \6 {
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发表于 2007-7-18 10:31:33