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资料收集的抽样方法
+ b- M+ v) a7 q | 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。 ) b6 h" s" \3 U" I O
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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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. @. D B# H1 [. l6 C 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; / N A7 _, h$ v) @+ N* B
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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; ) R" c2 g' B% Y, y0 ~
- D: Y4 n9 K a W% H 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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8 C# p L+ A2 Q+ D 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： ( j% i* {6 i4 q7 W- h4 o6 ~( b$ W
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一、样本大小 8 t, L1 ~% Z9 W( c
: d ]- D* q6 v8 o 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。 ' l& _9 v# ]8 @: C" f) @/ D! E
" K& S. Q/ X" x- K: W8 y 二、样组大小 ' @$ X7 K* m5 o8 X: V5 q
' J, `' o) x9 ^# I/ Q5 ^ 其一般原则大致如下
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8 k4 o1 \, Q1 s! H ○ 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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: _* W" ]/ a' P% O+ {) l ○ 4个（或以上）：为最好的统计模式
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! E. m+ J+ S9 r5 [ q. _2 N/ K ○ 5个：计算方便
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○ 10个（或以上）：可增加灵敏度 ( C1 _$ H/ K0 U9 _0 ^6 p' _/ v
三、抽样方法
" _( \, K! L: y: E8 i １．简单随机抽样(Simple Random Sampling)
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' d+ L$ l4 b, I W) Y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。 & S) q/ g' J! q+ M
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２．分层抽样(Stratified Sampling) 9 n* Y" a1 |/ O& E& j; G
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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。 " @/ [4 V0 S2 o& N! R
" a5 o1 E# @+ F ]- \7 g- P; p y # t) a& F0 e: R: C/ `- x
３．分群抽样(Cluster Sampling)
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E% [! C) c b4 L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。 2 A% T @) w8 \$ _4 X
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: \ k& W$ y+ A, P' |, ` ４．系统抽样(System Sampling)
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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。 $ G8 m! L D) K' ?2 C
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$ |* z( M5 T' q& R6 _: y- A 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 G) Z, ?/ {+ h/ Z& N
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发表于 2007-7-18 10:31:33