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资料收集的抽样方法5 Y Q- X0 n6 j5 k
| 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： % `% a! t; c ], z* n9 I
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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; : G: K' {( T3 Y! v& L2 K A+ _+ m6 h8 J
e6 X# f2 n# o) A6 G2 l# {, x) O 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; 0 b4 U( l0 D2 G. t; x" C
* l) H& C; a, c% e/ K
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
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/ t! ?7 q) q4 f: O7 |7 h- ~" E 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：
1 f2 {% [. I4 F8 p; L0 M( j2 m
! j8 `1 Z8 m0 @& g, R$ M 一、样本大小 9 [# }6 P+ i6 ?2 ~/ D+ v
$ f. }; X( r$ m+ W+ _, ]) d 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。 4 E* Z) q; t( y( Z# q6 g5 O7 y
5 V- c A) f( c% k. n5 s9 l
二、样组大小 3 I. Z) X8 ^4 n, c3 l
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其一般原则大致如下
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% O, H' N$ ]1 k" r1 x. t ○ 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
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○ 5个：计算方便 + l* S, E2 F7 Z: s7 ~
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○ 10个（或以上）：可增加灵敏度 % S% A4 A p! D; W, w5 t6 C
三、抽样方法 2 ]* ~6 f/ |9 N, A ~
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。 7 G, O4 M5 x3 n
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' S+ y+ {" C8 ]3 L& x; k: S ２．分层抽样(Stratified Sampling) , k+ b( b. k; W/ Z
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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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3 B; [' \/ K6 t. Y( C3 u, H, [1 Z- a6 M
# h7 x- M; U7 m: ? ３．分群抽样(Cluster Sampling) 5 P- s ^/ l7 a3 E
' R2 r0 _6 t7 c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。 / X* x" o+ V" y+ X9 \. a
* D+ ?; L+ q9 k. e ( U1 k# N0 `- e! l8 Y$ v g+ G( @
４．系统抽样(System Sampling) / v" h% Q8 }: ]& `, G% K( s
$ }6 T6 \ ?( M 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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& ^4 Q" a" o0 P 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。 0 D3 {8 d0 e% }# x
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发表于 2007-7-18 10:31:33