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资料收集的抽样方法
+ K% y+ X. O* k, N | 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。 1 K6 r- D7 i# z+ p ^+ t8 W
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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：
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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;
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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; P7 K7 s1 H+ y1 i& I2 Z
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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 0 ^7 h8 n) c$ I& U$ p- Q" M
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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：
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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。 6 Y+ i3 N' `3 v& p V8 q
5 f6 c8 Z7 b3 i% l 二、样组大小
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5 ~0 `: K# V l, M" P2 V 其一般原则大致如下
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4 o& P) z! f1 T3 b) u G! b ○ 1个：用于破坏性试验或某些化学流程
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. U9 \" w% e, H& ~ ○ 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
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+ i8 |, ^( G- P- ^- R8 O7 ^ ○ 5个：计算方便
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$ ?, B5 h( Z1 z3 v+ A' g9 [) f% ^ ○ 10个（或以上）：可增加灵敏度 7 X9 k" Y* t, U7 T6 b$ V
三、抽样方法
2 v' g0 j5 o h3 S. N １．简单随机抽样(Simple Random Sampling) 5 Y1 V4 `; B1 A+ F# d. |" V
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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。 6 `5 s6 }4 ]$ i# e9 I6 V
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" x. |( a! G. @& {! \6 Z ２．分层抽样(Stratified Sampling) $ V1 x1 N& _1 l- R |
" ]* A, D. h, }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。 4 _# d. n$ n/ d
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３．分群抽样(Cluster Sampling) ( z h1 P4 R5 r& ~8 }
. I/ ]+ h; ?2 W: N3 j6 q4 A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。 . r1 O* E, J8 M# h* f
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４．系统抽样(System Sampling)
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8 C! B# u2 c) ~) `$ K 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。 ( L6 M+ b5 a4 u! z# E4 o+ `
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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