抽样 品质检验的常用抽样手法，抽样要点有哪些？

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引导阅读

20世纪50年代，戴明博士提出了质量的14个关键点，成为本世纪质量管理的重要理论基础。他对世界质量管理发展的杰出贡献闻名于世。这篇论文记录了其中的两个:

1.不要再依靠大批量的检验来达到质量标准:检验其实相当于为次品做准备，检验出来已经来不及了，成本高效益低。正确的做法是改进生产工艺。

2.取消工作标准和量化定额:定额重数量轻质量。计件制更糟糕，因为它鼓励制造有缺陷的产品。

工厂生产部门对质量部门的一个很大的意见是:为什么生产线总是在IQC(进货检验控制)检验后发现次品，延迟输出，停止生产线，延迟供货...然后引起更大程度的顾客抱怨？IQC难道不能彻底停止次品，让生产线顺利运转吗？

虽然这个问题经常让优质员工感到痛苦和尴尬，但请冷静下来，仔细思考。另一方面，这也不是质量人员长期以来想要突破的瓶颈！

让我们复习一下我们的入学考试。由于各种条件的限制，如工作量的大小或实验条件的限制，也有可能破坏性实验需要我们更多地考虑成本问题……我们的IQC不能做全面检查。但任何随机检验，只要不是完全检验，都只有相对意义，甚至不能说在对抽样产品进行统计分析之前就有统计意义。99%检验呢？还有1%免检。你能说1%绝对是合格产品吗？虽然这种可能性从概率上来说很低。这就是为什么生产部门和进货检验部门之间经常发生纠纷的原因。当某些产品的缺陷在进货检验中没有被发现并调查原因时，生产部门认为IQC(进货检验控制)总是有规避行为。原因是抽样检验的合格率只能近似代表整批的合格率，没有绝对意义。而无论是抽样检验的不良率，还是统计计算后的工艺能力，其代表性也是有条件的。众所周知，我们的统计通常受到样本数量的限制，因此测试结果的代表性被低估了。如果统计结论绝对准确，那么只有当样本数接近无穷大时才会发生。

正是因为这种相对性，这个问题才显得是一个无法解决的问题。

那么，难道不能通过质量的手段来积极提高抽样检验的代表性吗？是的，这就是标准化，这就是现代质量管理的核心。在标准化的基础上，很大程度上，原本很难的问题会变得简单明了。

现在回过头来看我们的检验，抽样的产品只能代表同一生产状态和过程的产品，可能是同一个类，同一个操作者，同一套标准化的操作程序。这批样品只能代表这批产品，否则抽样的意义就打折扣了。我们对生产零件评审时取样的要求是:在正式生产区，在模具、检验工具、工艺、材料、操作人员、环境和工艺参数(如进料速度、速度、周期、压力、温度等)正式生产的条件下，在连续生产中取样。).记住，这是PPAP生产的要求，其目的是提高认证批次的过程代表性和质量代表性。那么，以上要求是什么呢？答案是:流程标准化。如果第一件生产是一套工艺，生产件批准时采用另一套工艺，批量生产时采用另一种方法，这就等于白做了之前的认证工作。

总之，样品必须代表质量。工艺不稳定时取样没有意义，因为不能代表未来的批量产品。你选了XXXXXX 3件，你还是不知道XXXXXX 4件是什么样子。所以，如何让样本具有代表性很简单，就是尽可能的标准化。

因此，对于抽样检验的意义，我们不应该过分夸大，僵硬地完全依赖它，从而陷入一个形而上学的泥潭(绝对化)，也不应该完全否定和迷失对整体质量状况的把握方式，从而陷入另一个形而上学的泥潭(绝对化)。其中，我们不是无所事事。我们能做的就是充分发挥自己的主动性，也就是尽可能的增加样本的代表性，让样本的信息服务于我们对质量状况的判断。这是一种清醒而辩证的态度。

主动性最大化是质量最大化的核心工作；这个最大化质量的核心任务是最大化生产过程的标准化；当我们从最高级别的标准化流程中抽取样本时，样本可以最大限度地代表批量生产的产品。

那么，让我们回到一直困扰着质量领域的难题:在最大程度上代表该批次产品的样品被审核通过后，能否保证量产安全，一切无忧，工厂各部门不再担心质量问题？不，不要忘了，彻底的辩证唯物主义者不是不负责任的算命先生，也不是能轻易保票的庸医。他所能做的，就是客观清醒地认识抽样检查的意义，在客观条件的限制内，充分发挥抽样检查的意义。

毕竟谁也摆脱不了挥之不去的相对论。

质量管理大师菲利普·克罗斯比早在20世纪60年代就提出了这一观点。“零缺陷”管理的理念主张从人的主观能动性出发，努力使产品和商家没有缺陷，朝着高质量标准的目标努力。

“零缺陷”要求生产工人从一开始就认真准确地做好工作，而不是依靠事后检查来纠正。“零缺陷”不仅是一种管理理念，也是一种无形的质量工作标准。没有零缺陷的概念，质量工作就缺乏实质性的内涵，只能泛泛而谈空，质量就会成为一句口号，一种形式。

从制造开始到现在，产品质量取决于质量检验。质量检验是指通过某种手段或方法确定产品的一个或多个质量特性，然后将测量结果与规定的产品质量标准进行比较，以判断产品是否合格的活动。

质量检验一般有两种方法:全检和抽检。抽样是一种系统的统计方法，通过研究整体的代表部分(即样本)来获得整体的一些特征信息。抽样技术多种多样，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。取样技术的选择取决于取样的目的和条件。

根据各自的优缺点科学地应用抽样，可以减少质量统计的误差，提高质量统计的能力。

抽样调查是一种基于随机性原理，从被调查人群中抽取部分单位，利用概率估计原理，根据样本数据推断出被调查人群的数量特征的调查方法。从调查方法上看，是一种不完全调查。但它不同于一般的调查，一般的调查不仅停留在收集整理数据，还会对数据进行分析，推断出整体的量化特征。

一个

随意采样

分析

简单随机抽样，又称简单随机抽样、纯随机抽样、SPS抽样，是指从总体中的N个单位中随机选取N个单位作为样本，使每个可能样本被抽取的概率相等的抽样方法。

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实现简单随机抽样有两种常用方法:抽签法和随机数表法。在抽签抽样的过程中，每个个体被抽中的几率是相等的。这也是一个样本是否具有良好代表性的关键前提。没有个体的平等机会，就不会有样本的公平性和合理性。像抽签抽样一样，随机数表法抽样过程中的关键是保证每一个剩下的个体都有均等的被抽机会。这就要求随机数表是无人为因素随机生成的；在选择随机数表的起始位置和方向时，也要保证随机性。如果我们看完之后再用随机数表，抽样样本就失去了公平性，没有实际意义。

优点和缺点

随机抽样最大的优点是操作非常简单。当然，随机抽样也有它的缺点。只适合单位总数有限的情况，否则编号工作繁重；对于一个复杂的群体，样本的代表性很难保证，不能使用群体的已知信息。市场调研范围有限。或者调查对象不明确，难以分类，或者整体单位之间特征差异较小。

2

分层抽样

分析

分层抽样又称类型抽样或分类抽样，是将所有样本分成多个部分，然后按照一定的方法从每个部分中提取一些个体样本的方法。

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分层抽样充分利用事先获得的信息，充分考虑保持样本结构与整体结构的一致性，对于提高样本的代表性非常重要。当人口由几个有明显差异的部分组成时，往往选择分层抽样方法。

分层抽样的具体程序是:将整个单位分成两个或两个以上独立完整的组(如男女)，从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。整体单元按主要标志分组，分组的标志与关注的整体特征相关。比如正在进行啤酒品牌认知度调查，初步判断男性对啤酒的认知与女性不同。所以性别应该是合适的分类标准。如果不这样做分层抽样，分层抽样得不到任何效果，花费更多的时间、精力和物质都是浪费。

优点和缺点

分层抽样的优点是可以减少总抽样误差，在国家抽样调查的设计中经常采用分层抽样的方法。缺点是抽样程序比随机抽样简单复杂。

三

系统抽样

分析

系统抽样又称等距抽样，是纯随机抽样的一种进化形式。在随机抽样的基础上，按照一定的顺序排列样本，根据个体总容量与待选样本的比例，以适当的间隔对样本进行抽样。

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在定量抽样调查中，等距抽样往往取代简单随机抽样。因为这种采样方法简单实用，所以应用广泛。等距抽样得到的样本与简单随机抽样得到的样本几乎相同。

等距抽样的基本方法是将整个种群中的单位按一定顺序排列编号，然后确定一个区间，在这个区间的基础上选择被调查的单位和个人。样本距离可以由总单位数/样本单位数决定，数据的起点可以随意选择。

优点和缺点

与简单随机抽样相比，等距抽样最重要的优势是经济性。等距抽样比简单的随机抽样更简单，花费更少的时间和成本。等距抽样最大的缺陷在于总单位的安排。一些总单位可能包含隐藏的表格或“不合格样本”，调查人员可能会忽略选择它们作为样本。因此，只要采样器对整体结构有一定的了解，就可以充分利用现有信息对整体单元进行排队，然后进行采样，从而提高采样效率。

四

整体取样

分析

整群抽样又称整群抽样，是将整个种群中的个体按照一定的规则分成不同的群体，然后以这些群体为单位进行抽样。应用整体抽样时，要求每个聚类都有较好的代表性，即聚类中各单元之间的差异要大，聚类之间的差异要小。

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在使用整群抽样的过程中，首先将整个种群分成几个相互独立的群体，并确定每个群体的标签。其次，确定需要的样本数量，从而确定每组中应该选择的样本数量。然后，在每个聚类中通过随机抽样或系统抽样来选择样本。

优点和缺点

整体采样的好处是实施方便，省钱。整体抽样的缺点是不同群体之间差异大造成的抽样误差往往大于简单随机抽样造成的误差。

五

取样目的

抽样大致可以分为两个互相排斥的领域:“验收抽样”和“调查抽样”。验收抽样是根据选择一个“批次”的抽样结果，做出接受或不接受该“批次”(即一组产品)的决定。为了满足具体的要求和应用，有很多验收抽样方案可供选择。

六

取样应用的好处

*与普查或100%批量检验相比，设计正确的抽样方案可节省时间、成本和人力。

*生产抽样也是调查抽样的一种特殊形式，可用于过程能力分析。

*当涉及破坏性试验时，取样是获得相应信息的唯一实用方法。

抽样提供了一种经济、有效和及时的方法来获得有关人口特征值或分布的初始信息。

七

取样限制

在设计抽样方案时，要仔细决定样本量、抽样频率、样本选择、划分子群的依据以及抽样方法的各种其他方面。

抽样要求以无偏的方式选取样本，即样本要代表整个人群。如果做不到这一点，将导致对整体特征的不良估计。在验收取样的情况下，不代表整体的样品可能导致不必要的可接受质量批次的拒收，或意外接收不可接受质量批次。即使是无偏的样本，从样本中获得的信息也会有一定的误差。这种误差可以通过增加样本量来减小，但不能消除。达到所需置信水平和精度的样本大小取决于具体问题和采样范围，可能太大。以至于没有实用价值。

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