抽样技术
抽样技术
小结
一、抽样调查的一般理论 二、随机抽样 四种方法：简单随机抽样 类型抽样 机械抽样 整群抽样 三、非随机抽样法 三种方法： 任意抽样法 判断抽样法 配额抽样法 四、抽样误差和样本容量确定
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（三）配额抽样法 1.含义：是指按照一定的标准确定地区别和职业别等不同群体的 样本配额，然后由调查人员主观地抽取配额内样本的方法。 2.适用范围：通常适用于小型的市场调查 3.步骤：（1）选择“控制特征”作为细分总体的标准； （2）将总体按“控制特征”组成 若干子总体； （3）决定各子总体样本的大小； （4）选择样本单位。
什么是抽样技术？？？ 最通俗的理解就是从统计调查总体中 抽取样本进行调查，获取数据，然后 对总体数量特征作出推断的技术。抽 样技术是一种非全面统计调查的技术， 运用抽样技术所进行的调查称为抽样 调查。
抽样调查的概念
总体和 抽样总体
抽样框 抽样调查
总体指标与 样本指标
抽样指标
总体方差 和均方差
一、重要术语：
（二）判断抽样法
1.含义：又称立意抽样法，它是指由市场调查的专家依据 自己的判断来选取样本的一种方法。 2.适用范围：总体的构成单位差异较大而样本数又很小的 情况 3. 优缺点： 优点因为是按照调查人员的需要来选定样本，所以较好 地满足了特殊的调查需要。 缺点：如果调查人员在选取样本时主观判断出现偏差， 则判断抽样极易发生较大的抽样误差。 4.采用判断抽样法应注意的问题:一要选好专家，二要应极 力避免挑选极端情况的样本，“多数型”、“平均型”
样本设计 1．总样本数：1500个。 2．样本分配方案 第一阶段分层后样本分配（见下表）：
地区 广州、珠三角 粤东、粤西、粤北
样本比例
70%
统计学中的抽样技术
统计学中的抽样技术统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
而抽样技术则是其中最基础的技术之一。
在进行统计分析前，必须先通过抽样技术从样本中取得代表性的数据，才能从中推断出总体的各项指标。
一、抽样技术的基本概念抽样是从大量样本中选取一定数量的个体作为观测对象的过程。
选择的个体必须具有代表性，能够反映总体的特征。
这样才能保证分析出来的数据有效可靠。
随机抽样是一种常用的抽样方法。
在随机抽样中，每个个体被选中的概率是相等且独立的。
也就是说，每个个体被选中的概率是不受其它个体选中与否的影响的。
这样能够保证选出来的样本具有代表性，反映总体的特征。
二、抽样技术的类型1. 简单随机抽样简单随机抽样是从总体中随机抽取若干个体作为样本的方法。
在简单随机抽样中，每个个体被选中的概率是相等的。
2. 分层抽样分层抽样是将总体分成若干层（或区）后，分别从每一层中随机抽取若干个体作为样本的方法。
在分层抽样中，每层中个体的特征相近，能够更好地反映总体的特征。
3. 系统抽样系统抽样是从总体中按照某个规则选择若干个体作为样本的方法。
例如，在一个有序的样本中，每隔一定的间隔选择一个个体。
这种方法适用于总体比较规律的情况。
4. 分组抽样分组抽样是将总体分成若干组，然后从每组内随机抽取若干个体作为样本的方法。
分组抽样能够更好地反映总体的特征，避免某一组内的个体被选取过多或过少。
三、抽样技术的优缺点1. 优点抽样可以减少实验的时间和成本，节省资源。
抽样能够反映总体的真实情况，避免了统计结果的误差。
抽样的结果能够更好地解释，便于进行数据分析和预测。
2. 缺点抽样可能会造成样本数据的偏差，不能完全代表总体的情况。
抽样的过程需要一定的技术和方法，需要经过专业的培训和指导。
抽样的样本容量可能会受到客观条件的限制，从而影响结果的准确性。
四、结语抽样技术在统计学中有着重要的作用。
不同的抽样技术适用于不同的场景，需要根据实际情况进行选择和使用。
抽样技术的种类与差异
抽样技术的种类与差异抽样技术是统计学中常用的一种数据收集方法，通过从总体中选取一部分样本进行观察和测量，从而推断总体的特征。
在实际应用中，不同的抽样技术适用于不同的研究目的和数据类型。
本文将介绍几种常见的抽样技术，并分析它们之间的差异。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样技术，它的特点是每个样本有相等的机会被选中。
在进行简单随机抽样时，需要先给每个样本编号，然后通过随机数表或随机数发生器来选择样本。
简单随机抽样的优点是抽样误差小，结果具有代表性。
然而，由于样本选择的随机性，可能会导致某些特定类型的样本被选中，从而引入选择偏差。
二、系统抽样系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔一定间隔选择一个样本。
系统抽样相对于简单随机抽样来说，更加方便实施，但也存在一定的偏差。
如果总体中存在某种规律性的分布，系统抽样可能会导致样本不够随机，从而影响结果的代表性。
三、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中进行独立的抽样。
分层抽样可以保证每个层次的特征都能得到充分的反映，从而提高结果的准确性。
分层抽样的难点在于如何确定合适的层次划分和每个层次的样本量，如果划分不合理，可能会导致样本选择的偏差。
四、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后从每个群组中选择全部样本。
整群抽样的优点是可以减少样本选择的随机性，提高结果的可靠性。
然而，如果群组内部的差异较大，整群抽样可能会导致结果的偏差。
五、多阶段抽样多阶段抽样是将总体划分为多个阶段，然后在每个阶段中进行抽样。
多阶段抽样的优点是可以在保证结果准确性的同时，降低调查成本和工作量。
然而，多阶段抽样也增加了样本选择的复杂性，需要合理设计每个阶段的抽样方法。
六、整体抽样整体抽样是将总体中的每个个体都作为样本进行观察和测量。
整体抽样的优点是结果具有最高的准确性和代表性，但也需要付出更大的调查成本和工作量。
综上所述，抽样技术的种类与差异主要体现在样本选择的方法和规则上。
抽样技术及其重要性
抽样技术及其重要性在现代科学研究和数据分析中，抽样技术是一种至关重要的工具。
面对庞大的数据集，完整调查所有数据不仅耗时耗力，而且成本高昂。
因此，抽样成为解决这一问题的有效手段。
本文将探讨抽样技术的基本概念、方法以及其在研究和实际应用中的重要性。
一、抽样技术基本概念抽样的定义抽样是从总体中选取一部分个体（称为样本），以期通过对样本的研究来推断总体特征的一种统计方法。
在许多情况下，由于时间、费用或者其他限制条件，研究者无法对整个总体进行调查或测试，这时就需要采用抽样技术。
总体与样本总体是研究对象的全体，而样本是从总体中随机选取出来的一部分。
一个好的样本应该能够代表总体，使得通过样本所得出的结论能够推广到整体。
例如，在对某一地区居民饮食习惯的调查中，若能随机选取一定数量的居民作为样本，并保证其多样性和代表性，则可以更准确地反映该地区居民的饮食习惯。
二、抽样方法随机抽样随机抽样是最基本的抽样方法，它确保每个个体都有相同的被选中机会。
这种方式可以消除选择偏差，从而提高结果的可信度。
随机抽样又可分为简单随机抽样、系统抽样和分层抽样。
简单随机抽样：从总体中每个个体都有同等概率被选中的方式。
比如将所有个体编号，然后随机抽取。
系统抽样：按一定规则选取个体，如每隔一定数量选择一次。
假设要从100个个体中选取10个，可以每10个选择1个。
分层抽样：总体被划分为不同的层次（如年龄、性别等），然后从每一个层次中进行随机抽取，以保证各层次特征都能被涵盖。
整群抽样整群抽样是将总体划分为若干群体（集群），然后随机选择一些群体进行全面调查。
这种方法适合于总体现象高度一致且因子差异较大的情况。
比如对某一地区学校教育质量进行研究，可以选择某些学校作为群体进行研究。
非随机抽样非随机抽样方法则不保证每个个体有相等机会，被选中的机会可能因各种因素而不同。
这种方法通常用于探索性研究或对少数群体特征进行初步了解。
常见的非随机抽样方法包括便利抽样、判断抽样和配额抽样。
抽样技术及其重要性
抽样技术及其重要性在科学研究、市场调查、社会调查等领域，我们经常需要从一个庞大的总体中选取一部分个体作为样本，通过对样本的研究和观察来推断总体的特征和规律。
而抽样技术就是为了从总体中选取样本而设计的一系列方法和工具。
本文将介绍抽样技术的定义、分类及其在各个领域的重要性。
抽样技术的定义抽样技术是为了从总体中选择样本而设计的一系列方法和工具。
通过合理使用这些方法和工具，我们可以在总体规模庞大且多种多样的情况下，准确地从中获取代表性的样本。
抽样技术主要包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等方法。
抽样技术的分类根据不同的目标和情况，抽样技术可以分为以下几类：随机抽样随机抽样是指在总体中每个个体都有相等机会被选中为样本的抽样方法。
这种方法可以消除选择偏差，使得每个个体都有同等机会成为样本。
常见的随机抽样方法有简单随机抽样、系统抽样等。
分层抽样分层抽样是指将总体按照一定属性进行划分，然后分别从每个层次中选取一定比例的个体作为样本。
这种方法可以保证不同层次特征的充分反映，并控制属性差异对结果影响的程度。
整群抽样整群抽样是指将总体按照某种特定分类方式划分成若干群体，然后从每个群体中选取全部或部分个体作为样本。
这种方法适用于总体群体内部差异较大，并且群体间相对较为均匀的情况。
便捷抽样便捷抽样是指根据自身方便和可行性选择个体作为样本的抽样方法。
这种方法虽然容易引入选择偏差，但在某些情况下也能提供重要的参考信息。
抽样技术在科学研究中的重要性科学研究是通过对代表性样本进行观察和实验，来推断总体规律和特征的过程。
而正确使用和应用抽样技术可以有效提高研究结果的准确性和可靠性：代表性：合理使用抽样技术可以确保所选取的样本具有代表性，能够全面反映总体特征。
节约成本：通过合理选择合适的抽样方法，在保持结果可靠性的前提下，节约人力、物力和时间成本。
可行性：在某些情况下，直接对整个总体进行观察或实验是不可行或困难的，而使用合适的抽样技术可以更加灵活地进行研究。
抽样技术概述
• 学习要点
一、理解和掌握抽样调查的概念、特点和作用。 二、掌握抽样技术中常用的基本概念。 三、熟练掌握抽样平均误差的概念、影响因素和计算方法 四、熟练掌握极限抽样误差的概念和计算方法。 五、掌握必要抽样数目的意义和计算。 六、了解全及总体总量指标的推算和抽样调查组织方式。
第一节 抽样技术概念
一、抽样技术的涵义
抽样技术是统计学的重要分支，它已经成为当今世界上最重 要的统计方法。它广泛应用于社会、经济、科技和自然等各个领 域，成为现代统计学中发展最快、最活跃的一个分支。
抽样技术的完整概念应包括对样本的调查和对总体数据的估 计两个方面。这里首先介绍抽样调查，然后介绍总体数据估计的 基本理论和方法。
2.区域抽样框，按自然地域划分并排列出总体所有单位。如， 一片土地划分为若干地块并编号、一片森林划分为若干林区并编 号等。
3.时间表抽样框，按时间顺序排列总体单位。如，流水线生 产的产品质量检验，把一天划分为若干时段并按顺序排列。
抽样框的编制是抽样调查的前提条件，要求不重不漏来保证 样本对总体的代表性。
（三）用于采集灵敏度高、时效强、时间要求紧迫的资料。
如市场动态、商品交易额、股市行情、抢险救灾和战时物资 质量检验等。
（四）与其他调查方式结合运用，互相补充与核对。
如，抽样技术与普查相结合可以检查核对普查数据的准确 性；与重点调查相结合，有利于掌握总体数量特征。
（五）进行假设检验，判断真伪。
如，某项新工艺、新配方或农业新品种在生产中的推广是否 具有显著价值，可通过抽样推断进行假设检验，决定是采用还是 放弃。
（三）在推断手段上，以概率估计方法进行总体推断。
抽样估计是以概率论为基础的估计方法，用样本数据估计总 体数据时，其可靠性用一定概率保证程度来说明。例如，用城市 居民样本数据估计某电视节目的收视率、用居民样本数据估计全 市居民家庭收支情况等等。
抽样技术的种类与差异
抽样技术的种类与差异抽样技术是统计学中一项重要的方法，用于从总体中选择一部分样本进行研究和分析。
在实际应用中，不同的抽样技术有着各自的特点和适用范围。
本文将介绍几种常见的抽样技术，并对它们之间的差异进行比较和分析。
简单随机抽样简单随机抽样是最基本、最常用的抽样技术之一。
它的原理是从总体中随机选择n个样本，使得每个样本被选中的概率相等。
简单随机抽样具有以下特点： - 适用范围广：可以应用于各种总体类型，无论是有限总体还是无限总体。
- 简单易行：只需进行简单的随机抽取即可。
- 结果具有代表性：由于每个样本被选中的概率相等，所以样本结果能够较好地代表总体。
然而，简单随机抽样也存在一些局限性。
首先，当总体规模较大时，需要耗费较多的时间和资源进行抽样。
其次，由于是完全随机选择，可能会导致一些样本的特征无法得到充分反映。
系统抽样系统抽样是一种按照一定规则从总体中选择样本的方法。
它的原理是将总体分为若干个相等的部分，然后从每个部分中随机选择一个样本。
系统抽样具有以下特点： - 相对简单：只需确定总体的划分规则和每个部分的起始点即可。
- 结果具有代表性：由于每个部分都有样本被选中，所以样本结果能够较好地代表总体。
- 适用范围广：可以应用于各种总体类型，无论是有限总体还是无限总体。
然而，系统抽样也存在一些问题。
首先，如果总体中存在某种规律性的分布，可能会导致样本结果出现偏差。
其次，如果总体划分不合理或者起始点选择不当，也会影响样本结果的代表性。
分层抽样分层抽样是将总体按照某种特征进行划分，然后从每个层中随机选择一部分样本进行抽取的方法。
分层抽样具有以下特点： - 结果具有代表性：由于每个层都有样本被选中，所以样本结果能够较好地代表总体。
- 可控性强：可以根据研究目的和需求，对不同层进行不同的抽样比例和方法。
- 适用范围广：可以应用于各种总体类型，尤其适用于总体中存在明显差异的情况。
然而，分层抽样也存在一些问题。
抽样技术期末总结
抽样技术期末总结一、引言抽样技术是在统计学中广泛运用的一种方法，用于从总体中选择部分个体进行研究和分析，以便推断总体的特征和性质。
抽样技术的优势在于可以节省时间和成本，同时能够提供相对准确的结果。
本文将对抽样技术的类型、特点和应用进行总结和分析。
二、抽样技术的类型1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中选择的每个个体都有相等的机会被选中。
这种抽样方法是最基础的、最公平的方法，能够确保样本与总体的代表性，减小抽样误差。
但是，在实际应用中，简单随机抽样可能会遇到困难，比如当总体容量较大时，抽样操作可能非常繁琐。
2. 分层抽样分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在层次内进行抽样。
这种方法能够确保每一层次都被充分地代表，不会因为抽样误差而影响结果的准确性。
分层抽样能够提高效率，减少样本数量，但需要较多的前期调查工作，确定和划分各个层次。
3. 整群抽样整群抽样是指将总体分为若干个互不重叠的群体，然后从这些群体中选择一部分进行抽样。
整群抽样适用于总体中个体间差异较小，但群体之间差异较大的情况。
相对于分层抽样，整群抽样有更大的灵活性，样本数量相对较少。
4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和步长选择个体进行抽样。
这种方法简单易行，适用于总体容量较大的情况。
系统抽样可能会有一定的随机机会导致样本的偏差，但在很多情况下，其误差可忽略不计。
5. 整体抽样整体抽样是指从总体中选择若干个共同体，而不是个体作为样本。
这种方法适用于特殊情况下，比如对人群的调查研究，可以通过抽取一些代表性的单位进行调查，从而得到整体的结果。
三、抽样技术的特点1. 代表性抽样技术的核心目标是能够从总体中选择具有代表性的样本，以便能够推断总体的性质。
因此，在选择样本的过程中，应尽量确保样本与总体的特征和结构相似，以获得准确的结果。
2. 随机性抽样技术的另一个重要特点是随机性。
在进行抽样时，应确保每个个体有相等的机会被选中，以避免选择偏差和人为干扰的影响。
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Re1 ，则不接收该批；如果 d1 大于 Ac1，但小于 Re1，则继续抽第二个样本，设第二个样本中不 合格（品）数为 d2，当 d1+ d2 小于等于第二个接收数 Ac2 时，判断该批产品接收，如果 d1+ d2 大于或等于第二个拒收数 Re2（= Ac2+1），则判断该批产品不接收。其抽检程序如图 3.1-2 所 示。 抽检一个样本量为 n1 的样本 统计样本中不合格(品)数 d1
d1Ac1
Ac1<d1<Re1
d1Re1
再抽检一个样本 量为 n2 的样本
d1+d2Ac1
d1+d2Re2 （Re2= Ac2+1） 批不接收
批接收 图 3.1-2 二次抽检方案的程序框图
在抽样检验中抽样方案实际上是对交给批起到一个评判的作用，它的判断规则是如果交检批质 量满足要求，即pp t,抽样方案应以高概率接收该批产品，如果批质量不满足要求，就尽可能不接 收该批产品。因此使用抽样方案关键问题之一是确定批质量标准，明确什么样的批质量满足要求， 什么样的批质量不满足要求，在此基础上找到合适的抽样方案。 在生产实践中由于检验的对象不同，质量指标也有所不同。如单件小批生产，或从供方仅采购 少数几批产品，或由于生产质量不稳定，批与批量相差较大，往往视为孤立批。为保证产品质量一 般对单批提出质量要求，提出批合格质量水平或不可接受的质量指标，如果标准型抽样方案的 p0，p1,孤立批抽样方案 GB/T15239 中的 LQ。如果企业大量或连续成批稳定的生产，或从供方长期 采购，质量要求主要是对过程质量提出要求，如 GB/T2828.1.1 中的 AQL 指标。有些质量指标既不 是对单个生产批的，也不是针对过程的，而是对企业检验后的平均质量提出要求，如企业产品进入 市场后的质量，或长期采购的产品进厂后的平均质量都是检验后的平均质量。又如企业的质量目标 出厂不合格品率 500ppm，这也是检后的平均质量要求（见 AOQL）。根据批、过程和检后的平均质 量要求都可以设计抽样方案，质量要求不同，设计的抽样方案不同。但无论哪种方案起到的作用应 该是一样的，即满足质量要求的比尽可能接收，不满足要求的批尽可能不收。换句话说，即就以高 概率接收满足质量要求的批；而以低概率接收不满足质量要求的批。 四、抽样方案的特性 在抽样检验中，抽样方案的科学与否直接涉及生产方和使用方的利益，因此在设计、选择抽样 方案的同时应对抽样方案进行评价，以保证抽样方案的科学合理。评价一个抽样方案有以下几种 量，这些量表示抽样方案的特性。 （一）接收概率及抽检特性（OC）曲线 根据规定的抽检方案，把具有给定质量水平的交检批判为接收的概率称为接收概率。接收概率 Pa 是用给定的抽样方案验收某交检批，结果为接收的概率。当抽样方案不变时，对于不同质量水 平的接收的概率不同。
D N
（3.1-1）
(2)批不合格品百分数 批的不合格品数除以批量，再乘以 100，即:
D
100P=
N
×100Байду номын сангаас
（3.1-2）
这两种表示方法常用于计件抽样检验。 (3)批每百单位产品不合格数 批的不合格数 C 除以批量，再乘以 100，即:
C N
×100
（3.1-3）
这种表示方法常用于计点检验。 [例 3.1-2]一批零件批量为 N=10000 件，已知其中包含的不合格品数为 D=20 件，则
抽样检验 产品检验就是对产品一个或多个质量特性进行的诸如测定、检查或度量并将结果同规定要求进 行比较以确定每项质量特性合格与否所进行的活动。 在产品制造过程中，为了保证产品符合标准，防止不合格品出厂或流入下道工序，最好对产品 进行全数检验即 100%检验。但是，在许多情况下全数检验是不现实的也是没有必要的，例如破坏 性检验、批量大，检验时间长或检验费用高的产品，就不能或不宜采用全数检验，此时抽样检验是 一种有效且可行的方法。抽样检验是质量管理工作的一个重要组成部分。 第一节 抽样检验的基本概念 一、抽样检验 抽样检验是按照所规定的抽样方案，随机地从一批或一个过程中抽取少量个体（作为样本）进 行的检验，根据样本检验的结果判定一批或一个过程是否可以被接受。 抽样检验的特点是：检验对象是一批产品，根据抽样结果应用统计原理推断产品批的接收与 否。不经过检验的接收批中仍可能包含不合格品，不接收批中当然也包含合格品。 抽样检验一般用于下述情况: (1)破坏性检验，如产品的可靠性试验、产品寿命试验、材料的疲劳试验、零件的强度检验 等。 (2)批量很大，全数检验工和量很大的产品的检验，如螺钉、销钉、垫圈、电阻等。 (3)测量对象是散装或流程性材料，如煤炭、矿石、水泥，钢水，整卷钢板的检验等。 (4)其他不适用于使用全数检验或全数检验不经济的场合。 按检验特性值的属性可以将抽样检验分为计数抽样检验和计量抽样检验两大类。计数型抽样检 验又包括计件抽样检验和计点抽样检验，计件抽样检验是根据被检验样本中的不合格产品数，推断 整批产品的接收与否；而计点抽样检验是根据被检样本中的产品包含的不合格数，推断整批产品的 接收与否。计量抽样检验是通过测量被检样本中的产品质量特性的具体数值并与标准进行比较，进 而推断整批产品的接收与否。按抽样的次数也即抽取样本的个数（不是指抽取的单位产品个数，即 样本量），抽样检验又可以分为一次抽样检验、二次抽样检验、多次抽样检验和序贯抽样检验。一 次抽样检验就是从检验批中只抽取一个样本就对该批产品做出是否接收的判断；二次抽样检验是一 次抽样检验的延伸，它要求对一批产品抽取至多两个样本即做出批接收与否的结论，当从一个样本 不能判定批接收与否时，再抽第二个样本，然后由两个样本的结果来确定批是否被接收。多次抽样 是二次抽样的进一步推广，例如五次抽样，则允许最多抽取 5 个样本才最终确定批是否接收。序贯 抽样检验不限次数，每次抽取一个单位产品，直到按规则做出是否接收批的判断为止。 二、名词术语 本小节介绍抽样检验中若干常用的名词与术语的概念及定义。 1、单位产品 单位产品是为实施抽样检验的需要而划分的基本产品单位。是除一般通常的理解外，它在抽样 标准中定义可单独描述和考察的事物。例如一个有形的实体；一定量的材料；一项服务、一次活动 或一个过程；一个组织或个人以及上述项目的任何组合。 有很多单位产品是自然形成的，如一个零件、一台机床。但是有些产品的划分不明确，如对于 布匹、电缆、铁水这样的连续性产品，很难自然划分为单位产品。根据抽检要求不同，可以将一炉 钢水做为单位产品，也可以将一勺钢水作为单位产品，又如可将一升自来水、一平粘粘玻璃、一千 克小麦、一米光纤等作为一个单位产品。 2、检验批 是提交进行检验的一批产品，也是作为检验对象而汇集起来的一批产品。通常检验批应由同型 号、同等级和同种类（尺寸、特性、成分等），且生产条件和生产时间基本相同的单位产品组成。 为保证抽样检验的可靠性，不能将不同来源、不同时间生产的产品混在同一批交检。如从两个工厂
采购的同一种电器元件，同一工人在同一设备上生产的接口不同的键盘，两个加工水平不同的工人 生产的同种产品均不宜组成一批交检。 根据生产方式或组批方式的不同，检验批又分为孤立批和连续批。其中孤立批是指脱离已生产 或汇集的批系列，不属于当前检验批系列的批；连续批是指待检批可利用最近已检批所提供质量信 息的连续提交检验批。 3、批量 指检验批中单位产品的数量，用符号 N 表示。 4、不合格 在抽样检验中，不合格是指单位产品的任何一个质量特性不符合规定要求。通常根据不合格的 严重程度必要时将它们进行分类。例如： A 类不合格：认为最被关注的一种不合格。 B 类不合格：认为关注程度比 A 类稍低的一种类型的不合格。 C 类不合格：关注程度低于 A 类和 B 类的一类不合格。 5、不合格 具有一个或一个以上不合格的单位产品，称为不合格品。根据不合格的分类，也可对不合格品 进行分类，例如： A 类不合格品：有一个或一个以上 A 类不合格，同时还可能包含 B 类和（或）C 类不合格的产 品。 B 类不合格品：有一个或一个以上 B 类不合格，也可能有 C 类不合格，但是没有 A 类不合格的 产品。 C 类不合格品：有一个或一个以上 C 类不合格，但没有 A 类不合格、B 类不合格的产品。 [例 3.1-1]某车间从生产线上随机抽取 1000 个零件进行检验，发现 5 个产品有 A 类不合格；4 个产品有 B 类不合格；2 个产品既有 A 类不合格又有 B 类不合格；3 个产品既有 B 类不合格又有 C 类不合格；5 个产品有 C 类不合格，则该批产品中各类不合格数和不合格品数如下： 不合格数： 不合格品数： A 类不合格：7 A 类不合格品：7 B 类不合格：9 B 类不合格品：7 C 类不合格：8 C 类不合格品：5 6、批质量 指单个提交检验批产品的质量，通常用 p 表示。由于质量特性值的属性不同，批质量的表示方 法也不一样，在计数抽样检验衡量批质量的方法有： (1)批不合格品率 p 批的不合格品数 D 除以批量 N，即: P=
×100
（3.1-6）
当一个连续系列批被提交验收抽样时，可允许的最差过程平均质量水平。它是对生产方的过程 质量提出的要求，是允许的生产方过程平均。 9、极限质量 LQ 对于一个孤立批，为了提样检验，限制在某一你接收概率的质量水平。它是在抽样检验中对孤 立批规定的不应接收的批质量（不合格品率）的最小值 抽检一个样本量为 n 的样本 三、抽样方案及对批可接收性的判断 抽样检验的对象是一批产品，一批产品的可接收性即 通过抽样检验判断批的接收与否，可以通过样本批的质量指 统计样本中不合格（品）数 标来衡量。在理论是可以确定一个批接收的质量标准p t，若 单个交检批质量水平pp t,则这批产品可接收；若p>p t,则这 dAc 批产品不予接收。但实际中除非进行全检，不可能获得p的 DRe 实际值，因此不能以此来对批的可接收性进行判断。 批不接收 在实际提样检验过程，将上述批质量判断规则转换为 批接收 一个具体的抽样方案。最简单的一次抽样方案由样本量 n 和 用来判定批接收与否的招收数 Ac 组成，记为（n，Ac）。 图 3.1-1 一次抽样方案的程序框图 记 d 为样本中的不合格（品）数，令 Re= Ac+1，称为拒收数。实际抽样检验对批质量的判断 也即对批接收性的判断规则是：若 d 小于等于接收数 Ac，则接收批；若 d 大于等于 Re，则不接收 该打枪。上述一次抽样的判断过程的流程图如图 3.1-1 二次抽样对批质量的判断允许最多抽两个样本。在抽检过程中，如果第一个样本量 n1 中的不 合格（品）数 d1 不超过第一个接收数 Ac1，则判断批接收；如果 d1 等于或大于第一个拒收数