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资料收集的抽样方法* J) U! v0 h- 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。 / c a& |- X8 ?% Y
9 R% I; g# T+ _, a/ J$ r; K4 b 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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' Q- @1 Q8 C4 P1 U8 j: 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; 8 M$ `! G) I3 N6 g& Q5 F. U
4 a3 S; I" |" `; | J! P2 t/ C+ G 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; / p- h* o* t3 y$ d! }; k' R
# C' s% ~" J+ X 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：
' H4 Q' ]9 u% K2 k" F# N9 S( H Z$ z3 B* w, F* M
一、样本大小 ~0 c8 \8 C" h' x% T
: e/ L- H( s! n9 Y 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。 ( X8 z+ Z* A5 s. K
- @) `' X* c6 ^# g1 [8 q" H
二、样组大小 % \8 \5 N+ P; @+ m+ I
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其一般原则大致如下 ' ?0 _6 G |7 K& B5 M/ W! {1 K& Z
( [+ A6 Q6 u U4 w& {9 ]. D- x$ u5 r, w ○ 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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: U' P+ [, P9 J" t5 | ○ 5个：计算方便 # `1 A U. Z/ O& t6 Y2 c9 u
7 J* h d* y j ○ 10个（或以上）：可增加灵敏度 * d% ]1 ?; \% S8 h2 a [
三、抽样方法 7 P! Y! ~/ m4 S. T. u$ e
１．简单随机抽样(Simple Random Sampling) * A' ~- |+ p0 O$ \+ F; N
0 }1 Q$ G5 r1 w! @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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8 I. L" I- }' X! j9 j$ _% E 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。 0 m! Z6 A# P1 ~; [ } _& ~# w
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6 G7 X9 q* ]6 E2 i) Z' N& O0 r/ y ３．分群抽样(Cluster Sampling)
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, b' s/ g# N; T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。 # L" z5 p Z) y* d+ H% g& q4 r6 D
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) I8 P/ h( b/ `: k# ~5 ~% Q ４．系统抽样(System Sampling) ) }% Q1 e$ ?# L* b3 Q# M9 X
0 i, A) q* q" O4 t ~* U1 v 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。
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) @ ^. x8 E6 k! R1 ]" v$ n
) ^1 b! }% P! s 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