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资料收集的抽样方法
. X$ ^4 U5 o$ J6 G | 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。 6 e$ c' X! e4 W/ Q( f
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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;
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u) q& l$ e! E2 Q3 \8 r3 w d+ q' U 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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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： & \5 U! a. }2 e Y
% }& @' y1 l, E* G/ P 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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$ b8 d5 t$ t+ D6 l3 s 其一般原则大致如下 5 ^+ I. [- X8 p+ @# r) T. a' O
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○ 1个：用于破坏性试验或某些化学流程 ' G+ B2 ~/ Y3 j( ~: u# \0 {
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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 ' P7 p3 t2 J$ q8 e% ?
' J$ ?+ i1 m' m9 y1 h ○ 5个：计算方便
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○ 10个（或以上）：可增加灵敏度
4 O* o* {% I$ b5 q7 v7 X9 \ 三、抽样方法 3 N) F0 u0 s H3 l
１．简单随机抽样(Simple Random Sampling) 5 J+ c. B8 `5 X, `& m
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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。
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２．分层抽样(Stratified Sampling)
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" i* V2 V) G9 u5 V: _% r% E8 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。 : k- H1 C7 C, E; P$ C$ m
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３．分群抽样(Cluster 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。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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& z& N$ A* @( f% }2 e( A( b ４．系统抽样(System Sampling) , Q2 z i; W3 F5 D. _6 G' H
8 C+ b8 U/ A1 @, B0 i1 T/ e 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。 5 D8 \% X( b Q
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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。 % C! y( V( b% h6 m6 Y, n
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发表于 2007-7-18 10:31:33