不论我们选用GB2828或是“零缺陷”(C=0)抽样方案，标准一旦确立，就一定要保证按标准进行检验。

必须改变那种靠人的主观经验判定的不良习惯，促使工作严谨性。

而由于“零缺陷”(C=0)抽样方案的易学易用性，更有助于帮助我们形成严谨、务实的工作作风。

6.2选用“零缺陷”(C=0)抽样方案更经济

在选取相同AQL值的情况下，“零缺陷”(C=0)抽样方案的抽检风险概率与GB2828类似，同时抽检量大大减少。

与GB2828一样，应用“零缺陷”(C=0)抽样方案时同样需要为不同类别的质量特性规定不同的AQL(接收质量限)。

“零缺陷”(C=0)抽样方案适用于：期望是生产的产品完全达到规范要求。

对一些非关键的特性希望用比较少的检验。

比如三星电气公司的电能表产品，对于表计功能、性能等主要质量特性是客户重点关注的，而且也必须满足“零缺陷”;而对于外观等次要质量特性，客户通常并不会像对待工艺品一样深究，就不必要维持大量的抽检，那样明显是不经济的。

6.3将帮助我们树立“零缺陷”的质量意识并提升产品质量水平

由于“零缺陷”(C=0)抽样方案的判定准则限定为“0收1退”，只要出现一个不良品，就可以判整批不合格，就必须采取全检返措施。

在推行的初期无疑将会加大效率和成本的压力，从而促使整个公司真正树立“零缺陷”的观念，不容忍一个不良品。

当我们每个人都形成了不能够容忍不良品和不能够容忍工作差错之后，相信我们的产品质量水平也一定会相应的提升。

6.4有助于提升客户信心，并帮助拓展海外市场。

目前，“零缺陷”的质量观念已经风靡全球，如果期望打入欧美日等成熟的高端市场，我们必须使用顾客能够听懂的“零缺陷”质量语言来跟顾客接轨。

6.5“零缺陷”(C=0)抽样方案契合公司的经营理念

公司倡导精确、高效、务实、简单的工作文化，而“零缺陷”(C=0)抽样方案恰好符合这四个词的要求。

总之，“零缺陷”是目前企业质量管理的潮流所向，我们应当把本次客户的要求转化为公司内部改进的一次机会，积极的迎难而上：推行C=0抽样方案，树立零缺陷意识!

抽样方案设计模板5

在确定了研究对象的纳入、排除标准，即划分好设计人群后，从总体中抽取研究样本。

抽样的方法非常重要，直接决定了样本是否能够代表总体，也就是外在真实性如何。

简单随机抽样(simple random sampling)是把符合要求的每一个个体都作为抽样的对象，通过随机化抽取，每个个体被抽中的机会是相等的。

因为每个个体被抽中的机会是均等的，所以能保证研究样本对总体的代表性。

举个小例子，假设我们研究需要从中抽取200人作为研究样本，总体为1000，如果采用简单随机抽样的方法来获得研究样本，那么总体中每个人被我们抽中的机率都是1/5。

简单随机抽样的优点是能获得良好代表性的研究样本，操作实施也比较容易理解;其缺点是在抽样范围较大时，需要对总体中每个研究对象进行编号并收集基本信息，工作量太大从而影响研究可行性。

另一方面，当某一重要研究因素在人群中分布不均匀时，采用简单随机抽样可能会导致在总体中占比例较少的个体被遗漏，从而导致选择偏倚。

分层抽样则可以很好地解决这一问题。

分层抽样(Stratified Sampling)是从分布不均匀的研究人群中抽取有代表性样本的方法。

先按照研究对象的属性(如年龄、性别、病情、病程、临床亚型、职业、教育程度、民族等)将研究人群分为若干层，然后在每层内再开展随机抽样。

一定要注意，分层抽样要求层内变异越小越好，层间变异越大越好，这样可以提高样本的代表性，便于层间进行比较。

分层随机抽样不能保证每个个体被抽中的概率相等，有可能处于不同分层之间的个体被抽中概率是不同的。

系统随机抽样也称机械随机抽样或等距随机抽样，即将总体单位按某一标志(如时间)排序，然后按一定间隔来随机抽取样本单位。

例如，要从100件产品中抽取10件组成样本，首先将100件产品按某一标志排序，顺序编号为1~100;然后用抽签或查随机数表的方法确定1~10号中入选样本的编号(假定为4号);然后按等距原则依次确定入选样本的产品编号为14、24、34、44、54、64、74、84、94;最后由编号为4、14、24、34、44、54、64、74、84、94的10件产品组成样本。

整群抽样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群。然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。

应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。