抽樣技術與抽樣檢驗品質培訓計劃A版

抽樣抽樣，就是指從總體中抽取樣品組成樣本的過程。抽樣的目的在于從樣本所包含的信息中，獲得關于總體特征的信息，諸如均值、標準偏差等這些總體的特征通常稱為總體參數。在品質管理中，常用這種方法研究局部推斷全局，研究樣本去估計預測總體的統計方法，從而達到保證產品質量的目的。當然，運用樣本估計、推斷總體不會百分之百正確，而且會有誤差和判斷錯誤。我們需要根據統計的目的和要求，采取適宜的方法使這種錯誤最小化。1.抽樣計劃：指每一批中所需檢驗的產品單位數（樣本大小或一連串的樣本大小），以及決定該批允收率的準則（允收數及拒收數）。2.

AQL-AcceptableQualityLevel（允收品質水準）：當一個連續系列批被提交驗收時，可允許的最差過程平均質量水平。3.單位產品：在品質管理的抽樣檢驗中，單位產品是為了實施抽樣檢驗而劃分的單位體或單位量；它可能是單獨一件物品，一對、一組、一段長度、一塊面積、一項作業、一個體積、最終產品上之一個組件，或最終產品本體。例如對于按件制造的產品來說，一件產品就是一個單位產品，如一批燈泡中的每個燈泡，一批螺釘中的每個螺釘。由于需要不同，例如鋼水可以將一爐作為單位產品，也可以將一勺作為單位產品。4.檢驗批：按同一生產條件或按規定的方式匯總起來供檢驗用的，由一定數量樣本組成的檢驗體。一、概念5.批量：指檢驗批內單位產品的數量。6.樣本：指按照一定的方法或程序從檢驗批中隨機抽取的單位產品，抽取的單位產品的數量稱為樣本大小（即樣本容量）。7.樣本大小代字：在抽樣計劃中表示樣本容量的代碼。8.缺陷：指產品單位上任何不符合特定要求的部分。9.不良品：指一個產品單位上含有一個或以上品質缺陷。10.嚴重缺陷(CR)：對使用者有不安全結果的缺點（安全）。11.主要缺陷(MA)：影響產品機能無法正常動作的缺點（功能/缺件）。12.次要缺陷(MI)：除重缺點和主缺點以外使用上無明顯影響的缺點（外觀）。13.不良率：指產品中所含有的不良品個數在總體中所占的比例。14.置信水平：表示樣本統計值的精確度，它是指樣本統計值落在參數值某一正負區間內的概率。

一、概念二、抽樣檢驗的類型1、根據抽樣分析結果分類：①、計數值抽樣檢驗是根據規定要求，把檢驗結果分為合格品和不合格品或計算缺點數的抽樣檢驗。主要針對抽樣結果是，為分析個數或數量的抽樣計劃，目前在工廠品管作業中，主要是用來計算不良率和做不良分析的。②、計量值抽樣檢驗主要是針對抽樣結果為量測某一個或某一些重要特性數據的分布及分析的抽樣計劃。如品質部門對某一批產品抽取100pcs樣本量測來進行Cpk制程能力分析等。兩類抽樣檢驗各有特點，究竟選用哪種抽樣檢驗主要取決于產品批的質量保證形式以及質量特性值所取數據的性質。如果保證批質量的平均值，必須采用計量抽樣檢驗；如果要求保證批的不合格數或缺點數，則只得采用計數抽樣檢驗；如果要求保證批的不合格品率，那么兩者均可采用。二、抽樣檢驗的類型

2、根據抽樣檢驗的連續性分類：①、動態抽樣檢驗也就是指在一個穩定流動的過程，要設定定時抽取幾個樣本數。如統計制程管制中的計量值部分，就需要設定在每個特定時間段內抽取特定數量的樣本進行檢驗分析。②、靜態抽樣檢驗也就是指只要達到抽樣計劃中的批量，就直接按抽樣方法抽取出來進行檢驗，它不管時間推移。如IQC在進行進料檢查時，只根據批量大小抽取相應的樣本進行檢驗。二、抽樣檢驗的類型3、根據抽樣檢驗數量分類：抽樣檢驗根據抽檢數量的多少的特性一般分為：全檢、抽檢、免檢。①、全數檢驗簡稱為“全檢”，是對全數物料進行檢驗的方法，又稱為100%檢驗。它不僅耗時且耗費成本，常用在機械化、自動化程度比較高，非常關鍵、較少數量的檢驗中。一般在以下狀況使用全數檢驗：A、不允許有不合格，任何不合格將造成安全上或經濟上嚴重損失時；B、制程品質水準惡化，需要修正為規定品質水準時；C、為了解該批制品實際品質狀況；D、檢驗方法簡單，不會大量浪費人力、時間、經費；E、檢驗的數量較少。二、抽樣檢驗的類型②、抽檢是按已訂的產品抽樣水準及抽樣計劃，用適當的抽樣方法從批量中抽取適當的樣本數。通過從群體中隨機抽取一定數量為樣本，再透過對樣本數據的分析，以力求盡可能反應整體的狀況。用檢驗結果與原定檢驗標準進行比較，利用統計方法判定該批量整體是否合格。注：也可以把全檢和免檢定為抽檢的一種特殊狀況。一般在以下狀況使用抽樣檢驗：A、破壞性檢驗；B、允許有少數不合格品；C、節省檢驗費用及時間；D、受檢物品個數很多時；E、全檢不可行時，全檢影響交貨期；F、全檢之成本遠高于不合格品所造成之成本時；G、受檢物品之群體面積很大，不適合全檢；H、受檢群體為連續性物體，如貼片料帶。抽檢的優缺點：

優點：◆節約了檢驗費用；◆適用于破壞性測試；◆所需要的檢驗人員較少；◆由于拒收整批，而不是僅僅退回不合格品，因此能更有力的促進產品質量的提高。

缺點：◆存在接受“劣質”批和拒收“優質”批的風險；◆增加了計劃的工作量；◆樣本所提供的產品信息一般少于全數檢驗。③、免檢是指對產品檢驗時不予檢驗。理論上，免檢是最經濟的，可以大量節省人力、物力、財力、時間等資源。在工作中，在有一定保障的基礎上盡可能朝免檢的方向走。一般會有如下幾種狀況采用免檢：A、時間非常緊急，沒時間檢驗；B、產品一般不重要的特性，使用無影響，也無風險；C、產品無法檢驗的項目；D、在上游供應商已檢驗，并對其檢驗放心，進而無需檢驗；E、在商業運作中，一直保持交易，并且歷史記錄非常好，對某一批或某幾批可采用免檢。這是制造業在

實際運作中要時刻分析的重點。二、抽樣檢驗的類型4、根據檢驗次數分類：①、單次抽樣指在抽樣過程中，只從檢驗批中抽取一次來檢驗。在商業運作中，大多數都采用一次抽樣。②、雙次抽樣就是在抽樣的過程中，從檢驗批中抽取一組樣品來檢驗后，再從中間又抽一組樣品來檢驗。這中間有兩種狀況：一是第一組樣品檢驗后，樣品不放回去；二是每一組樣品檢驗后，樣品又放回原批中再重新抽第二組。通常應用較少，一般是在以下幾種狀況采用雙次抽樣：A、此批產品使用較急，且在第一次抽樣檢驗不合格時，再采用第二次抽樣；B、批量較大，而又不愿分多個檢驗批時。③、多次抽樣實際上是雙次抽樣的延續，只是將雙次抽樣的次數增多而已。④、序貫型抽樣

是指在抽樣時，不事先規定總的抽樣個數（觀測或實驗次數）,而是先抽少量樣本,根據其結果，再決定停止抽樣或繼續抽樣、抽多少，這樣下去，直至決定停止抽樣為止。主要應用在生態學觀測或實驗。二、抽樣檢驗的類型5、根據檢驗嚴格程度分類：在各種抽檢計劃中，為了考慮產品的品質可能有連續性和成本等要求，一般都會設立正常檢驗、加嚴檢驗、減量檢驗三種。①、正常檢驗是在抽檢計劃中，在正常狀況下使用的檢驗。②、減量檢驗在同正常檢驗所使用的相同品質水平抽樣檢驗方案下，所要求的驗收標準相對放寬的檢驗。在采用正常檢驗時，如果根據若干批的檢驗結果可以確信其品質水平比規定的合格品質水平較好，則對所交付檢驗的產品可適當進行寬松的檢驗。③、加嚴檢驗在同正常檢驗所使用的相同品質水平抽樣檢驗方案下，所要求的驗收標準更加嚴格的檢驗。在采用正常檢驗時，如果根據若干批的檢驗結果可以確信其品質水平比規定的合格品質水平低劣，則對所交付檢驗的產品進行更加嚴格的檢驗，以確保產品的品質。

二、抽樣檢驗的類型6、根據檢驗連續性分類在實際運作過程中，根據其時間性和連續的特性，可以分析連續性檢驗和非連續性檢驗。①、連續性檢驗是指檢驗時間是有一定規律的，透過本次檢驗就知道下一次的檢驗時間，如每天生產1000個。該種檢驗有助于預測產品的各種特性，它是SPC的主要精神之一。②、非連續性檢驗就是指檢驗的時間沒有一定規律，不知道下一次檢驗在什么時間或間隔時間較長的檢驗。如某電子廠購買通用釘子，一次買了1000顆，下一次買就可能要到3個月后。在品質管理上，要盡可能讓品質中的檢驗做到連續性。7、根據抽樣方式的不同劃分

標準型抽樣檢驗、選擇型抽樣檢驗、調整型抽樣檢驗、連續型抽樣檢驗。二、抽樣檢驗的類型所謂隨機抽樣，即從總體中隨機抽取一定數目的個體單位作為樣本進行檢驗，使每個個體單位都有一定的概率被選取入樣本，從而使樣本所做出的結論對總體具有充分的代表性。隨機抽樣能有效地避免主觀性導致的傾向性誤差（系統誤差），使得樣本資料能夠用來有效地估計和推斷總體的數量特征，并通過計算抽樣誤差，說明估計結果的可靠程度。與隨機抽樣不同的是非隨機抽樣或稱判斷抽樣。利用判斷抽樣，檢查相關數據的任意樣本，計算不合格的百分比。由于判斷抽樣不是隨機的，做出錯誤結論的風險不能量化。因此，它并不是首選的抽樣方法。合理的抽樣方法可以減少抽檢的數量及增加樣本數據之代表性，如何抽樣才是合理的方法？

三、隨機抽樣三、隨機抽樣1、隨機抽樣方法①、簡單隨機抽樣簡單隨機抽樣是最基本的一種概率抽樣，即指總體中的每一個個體被抽到的機會是機同的。在簡單隨機樣本中，X1，X2……Xn

是互相獨立的隨機變量，并且與總體有相同的概率分布。簡單隨機變量可以通過重復從總體中隨機抽取得到，顯然，有放回地隨機抽樣得到的樣本是簡單隨機抽樣；無放回地隨機抽取只要樣本量n相對于總體N來說很小，就可以近似地看做一個簡單隨機抽樣。當面對N個個體組成的總體，對其中的N個個體沒有更多的了解時，一般采用簡單隨機抽樣。假如從一批1000卷膠帶中，無返還地隨機選取25卷膠帶進行檢驗測試，則這個定義中的隨機性方面得到滿足。簡單隨機抽樣是品質管控中利用統計調查的基礎，是品質保證分析的有用工具。許多統計分析依賴于抽取隨機樣本，如果不使用隨機樣本，很可能會引入偏向。三、隨機抽樣隨機抽樣可以利用隨機數列表選取樣本。比如，可以利用系列數，或將各個單體置于有惟一的行和列編號的托架或盤中，或者將每個單體與一個物理距離相聯系，為總體中的每個要素指定一個獨一無二的號碼。而后以一個系統的方式選擇各個號碼。這種選擇可以從數碼表中的任何一點開始，可以向任何方向移動，使用任何一組數字，來達到抽樣的目的。簡單隨機抽樣的特點是方法簡單直觀，由于總體中每個個體抽取的概率相等，計算抽樣誤差及對總體參數加以推斷時比較方便。其缺點是程序比較復雜，在實際工作中做到總體中每個個體都被抽到的機會完全一樣是不容易的。三、隨機抽樣②、分層隨機抽樣分層隨機抽樣也稱為分類隨機抽樣，即先將總體按某些重要的特征分成互不交叉重疊的若干層，然后在各層中采用簡單隨機抽樣或其他抽樣方式抽取若干個樣本單體，郵各層的樣本單體組成一個樣本。例如：甲、乙、丙三個車間都生產同一種產品，若甲車間的生產量是全部的30%，乙車間占50%。丙車間占20%，需要抽取100件的樣本，采用分層隨機抽樣時則應從甲車間隨機抽取30件，從乙車間隨機抽取50件，從丙車間隨機抽取20件，合起來共100件，組成樣本。分層隨機抽樣會提供與簡單隨機抽樣類似的結果，但使用的樣本量更少，它比相同樣本量的簡單隨機抽樣會產生更小的估計誤差。分層隨機抽樣的優點是樣本代表性好，抽樣誤差小；其缺點是抽樣過程較繁瑣。這種方法常適用于產品質量的驗收。三、隨機抽樣③、等距（系統）隨機抽樣等距隨機抽樣也稱為系統隨機抽樣或機械隨機抽樣，即將總體單位按某一標志（如時間）排序，然后按一定間隔來隨機抽取樣本的方法。等距隨機抽樣的優點是實施方便，同時能夠保證樣本對總體的代表性，適合大批量生產的流水線上產品的抽查；缺點是若總體單位排序后呈現一定的規律性甚至周期性，而抽樣間隔的周期正好與之吻合，依賴于這樣排列的等距抽樣就會因此而產生系統性的偏差。三、隨機抽樣④、整群隨機抽樣整群隨機抽樣也稱集團隨機抽樣，即在總體中，不是抽取個別樣品，而是隨機抽取整群的產品。這種方法是先將總體按某個標志（企業、車間、班組、工序或一段時間內生產的一批零件等）分成若干群，然后隨機地抽取若干群，并由抽中的群中的所有個體組成樣本。比如，對某產品抽取5%進行檢查，每隔20小時抽取1小時的產量組成樣本，然后對這些抽出來的樣本進行品質檢查并推斷總體的品質狀況。整群隨機抽樣的優點是：比較方便；當群內的要素不均一時，整群抽樣可以產生有效的結果。在這種情況下，每個群都代表整個總體。其缺點是：由于樣本只是來自個別幾個群體，而不能均勻地分布在總體中，因而代表性較差，抽樣誤差較大。這種抽樣方法多用于過程控制三、隨機抽樣2、抽樣誤差抽樣中的誤差通常由兩類原因引起：抽樣誤差和系統誤差（通常稱為非抽樣誤差）。無論如何精心抽取樣本，抽樣誤差總會產生，這通常是由于樣本不能總是代表總體而產生的結果。減少抽樣誤差的惟一方法是擴大從總體中抽取的樣本。然而，系統誤差可以通過計劃來減少或消除。系統誤差來源包括：①偏向：從自己的觀點看問題或解決方案的傾向。②非可比的數據：數據來自兩個總體卻被誤認為是來自一個總體。③不加鑒別的趨勢估計：認為過去發生的未來仍然會發生的假設。④因果關系：由于兩個變量有關系，而認為其中一個發生變化必然引起另一個變化的假設。⑤不恰當的抽樣：因使用了有誤差的數據收集方法，而導致產生偏向。通過了解抽樣技術，精心設計抽樣方案，能夠克服這些誤差來源。運用樣本均值估計總體均值時，還需要了解這個值與真實的總體均值接近程序如何。抽樣誤差大小由樣本容量確定，所以樣本容量是抽樣中的關鍵事項。通常，可以針對所研究問題，確定在一定的置信水平下，根據可接受的抽樣誤差的大小，確定恰當的樣本容量。四、抽樣特性曲線及抽樣風險

抽樣特性曲線（OperatingCharacteristicCurve）是指當一個抽樣檢驗方案（N，n,A）確定后，產品批的接收（確定產品批為合格）概率L（p）與產品批的實際質量水平（合格率p）間的關系曲線。抽樣特性曲線也稱為OC曲線，曲線所反映的函數關系稱為抽樣檢驗方案的檢驗特性函數，也就是有不同的OC曲線。抽樣特性曲線反映了抽樣檢驗方案對各種質量水平的產品批的辨別能力，是制定和評價抽樣檢驗方案的基本工具。典型的OC曲線如下頁圖所示（以計數標準型抽樣檢驗方案為例）。四、抽樣特性曲線及抽樣風險

A-----生產方風險點B-----使用方風險點P0-----生產方風險質量P1-----生產方風險質量α-----生產方風險點β-----使用方風險P0P10100P(100%)計數標準型抽樣檢驗的OC曲線αβ四、抽樣特性曲線及抽樣風險

①、抽樣特性曲線的原理。典型的標準型抽樣方案是這樣確的：希望不合格品率為P1的批量不合格，設其接收概率為L（P1）=β；希望不合格品率為P0

的批盡量合格，設其拒收概率為1-L（P0）=α。一般規定α=0.05,β=0.01,抽樣方案的OC曲線通過A、B兩點，如圖示。如圖所示，在抽樣檢驗中，對于一個抽樣檢驗方案（N，n,A），任何規定的產品批接收L（p）或拒收概率1-L（P），對應著一定的產品質量水平P

；而要保證規定的產品質量水平P

時，產品批的接收概率為L（p）。②、兩類錯誤和風險。實際上對于一批數量很大的成品，其質量狀況不清楚，通過隨機抽取其中的一個樣本，來檢測，研究該樣本的質量狀況，以此來推測判斷整批成品的質量好壞，然后做出接收或是拒收決定。這種做法會出現下表所示的四種情況。因此，進一步分析發現：四、抽樣特性曲線及抽樣風險

批成品質量與“接收——拒收”之間的關系批成品質量好壞樣本質量好1）允收4）接收（第Ⅱ類錯誤）壞2）拒收（第Ⅰ類錯誤）3）拒收第一：對于給定的抽樣方案，當批質量水平（如不合格率）為某一指定的可接收值（如可接收質量界限）時的拒收概率。即好的質量批被拒收時生產方所承擔的風險，稱為α風險或生產方風險，A點為生產方風險點，質量水平P0為抽樣方案中與特定的生產方風險水平相對應的質量水平。這種情況下，我們犯了把質量好的一批產品當做質量壞的一批產品去看待、處理的錯誤，這類錯誤在統計方法中叫做第Ⅰ類錯誤，稱為“棄真”錯誤。犯這類錯誤的概率值用α表示，α則為第Ⅰ類錯誤的風險率。第二：對于給定的抽樣方案，當批質量水平（如不合格品率）為某一指定的不滿意值（如極限質量水平）時的接收概率。即質量壞的批被接收時使用方所承擔的風險，稱為β風險或使用方風險，B點為使用方風險點，質量水平P1為抽樣方案中與特定的使用方風險水平相對應的質量水平。在這種情況下，我們犯了把質量壞的一批產品當然質量好的一批產品去看待。處理的錯誤，這類錯誤在統計方法中叫做第Ⅱ類錯誤，稱為“取偽”錯誤。犯這類錯誤的概率用β表示，β則為第Ⅱ類錯誤的風險率。從抽樣方案的特性曲線看，P0和P1是兩個重要的參數，對一批產品進行抽樣檢驗時，可以通過控制A、B兩上點，來權衡生產方的利益和風險度與使用方的產品批質量水平和風險度。四、抽樣特性曲線及抽樣風險

1、抽樣轉換①、正常至加嚴：當實行正常檢驗時，如初始檢驗之連續2、3、4批或5批中有2批被拒收，即查開始改用加嚴檢驗。（不包括復檢批）②、加嚴至正常：當實施加嚴檢驗時，如初始檢驗連續5批中均允收時，即開始改用正常檢驗。③、正常至減量：當施行正常檢驗時，如能合乎下列各項條件，即可改用減量檢驗。a.正常檢驗之前面10批（或更多批），在初始檢驗時均已允收者；b.前面10批（或照上述[a]情況所用之其他數字）之樣本中，其不良品（或缺點）之總數，等于或小于一定數目者。如果使用雙次或多次抽樣，所有已經檢驗過之樣本，均應包括在內，并非僅指[第一次]樣本；c.生產穩定；d．認為減量檢驗為適當者。五、檢驗程序④、減量至正常：當施行減量檢驗時，如在初始檢驗中，發生下列任何一種情況，即改用正常檢驗。a.有1批被拒收；b.按照減量檢驗的特殊程序，認為可以允收批；c.生產情況呈不規則或遲延者；d.在其他情況下，認為應開始正常檢驗者。

減量檢驗之特殊程序：減量檢驗時，如抽樣程序尚未達到允收或拒收準則即可中止。在此等情況下，該批可認為允收，從下一批開始時，需恢復為正常檢驗。五、檢驗程序2、檢驗中止：在初始加嚴檢驗時，如果沒有允收的連續批數，累積到5批，其允收程序，即告中止。在上述要求下，直至采取矯正措施后，才能恢復檢驗。3、抽樣計劃①、檢驗水準：檢驗水準決定批量與樣本大小間之關系。檢驗水準用于合約商書面程序中所規定之任何特定需求條件。三種檢驗水準為：Ⅰ、Ⅱ及Ⅲ級，通常采用Ⅱ級檢驗水準。不過，當僅需較低判別時，可采用Ⅰ級水準，當需要較高判別力時，就采用Ⅲ級水準。此外還有四種特殊水準：S-1、S-2、S-3、S-4，也列入同一表中，在必須用較小的樣本大小，并能夠或必須容忍較大的抽樣冒險率時。注：選用檢驗水準S-1至S-4時，必須注意避免與這些檢驗水準不相一致之AQL值。換包括說，特殊檢驗水準的目的，即必須保持小樣本時使用。例如，在S-1下的代字不會超過D，相當于大小為8的單次樣本，如果AQL為0.10%時，其最小樣本為125，此時就不會選用S-1。②、樣本代字：樣本大小用樣本代字來表示。表Ⅰ是用于查求某一批量在指定檢驗水準下的樣本代字。五、檢驗程序③、抽樣計劃之查得：