抽样与分析方法
第五节 抽样技术与数据分析基础
第五节抽样技术与数据分析基础抽样调查和数据分析是社会学定量研究中的重要手段和方法。
如何使收集的资料对总体具有代表性?如何利用调查数据揭示社会运行规律?抽样技术和数据处理及分析尤为重要。
一、抽样技术所谓抽样，就是按照一定的方式，从总体中抽取能代表总体的一部分元素，即样本，然后根据样本中所包含的信息对总体的状况进行估计和推算的过程。
重要概念所谓抽样，就是按照一定的方式．从总体中抽取能代表总体的一部分元素，即样本，然后根据样本中所包含的信息对总体的状况进行估计和推算的过程。
理解抽样技术与解释几个基本概念有密切关系。
(1)总体和样本。
总体指的是所研究对象的全体。
样本由从总体中抽取的部分个体(或单位)所组成。
(2)抽样单元和抽样框。
为了便利地实现随机抽样，常常把总体划分成有限个互不重叠的部分，每个部分叫做一个抽样单元。
抽样时，给抽样单元赋予一个被抽中的概率，可以是相等的，也可以是不相等的。
在设计概率抽样的方案时，必须有一份关于全部抽样单元的资料，如名单、地图、规模等，称为抽样框。
(3)抽样误差和非抽样误差。
用样本估计总体产生的误差叫做抽样误差。
非抽样误差是在抽样调查中由于人为的差错或一些不可控制的因素所造成的误差。
(4)总体指标。
总体指标就是调查的目标量，也就是有关的总体参数，因而又称总体值或参数值。
根据从总体中抽取样本的方式，抽样分为概率抽样与非概率抽样。
概率抽样依据概率论的基本原理，按照随机的方式进行，它充分考虑等概率的原则，可以避免抽样过程中的人为影响，可以对样本的误差加以控制，以保证样本的代表性。
概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多段抽样等具体方式。
非概率抽样则主要是按照抽取样本的方便性、主观判断、主观意愿来选取研究对象，与概率抽样相比，其最大的区别是非概率抽样无法保证抽取样本的等概率性质，样本误差无法控制和估计。
非概率抽样有偶遇抽样、主观抽样、配额抽样、滚雪球抽样。
概率抽样的过程一般包括界定总体、制定抽样框、决定抽样方案、实际抽取样本和评估样本质量等几个基本的步骤。
统计学中的抽样和数据分析
统计学中的抽样和数据分析统计学是一门研究如何收集、总结、分析和解释数据的学科。
在统计学中，抽样和数据分析是两个核心的主题。
本文将深入探讨抽样和数据分析在统计学中的重要性和应用。
一、抽样抽样是统计学中的一项重要方法，它指的是从整体群体中选择一个或多个样本，通过对样本的研究和分析，得出对整体进行推断的结论。
抽样的目的是通过对样本数据的收集和分析，来推断总体的特征。
在进行抽样时，需要注意以下几个方面：1. 随机性：抽样过程中必须具备随机性，即每个个体被选择的机会必须是相等且独立的。
只有满足随机性，才能有效地减少抽样误差，使样本能够代表总体。
2. 样本容量：样本容量需要根据总体大小和所需推断的精度来确定。
一般而言，样本容量越大，推断的精度越高。
合适的样本容量可以确保统计分析结果的可靠性和有效性。
3. 代表性：抽样样本必须代表整体总体的特征。
在进行抽样时，需要考虑到总体的各种属性和特征，以确保样本的代表性。
二、数据分析数据分析是统计学中的另一个重要步骤，它指的是对收集到的数据进行处理、整理和解释的过程。
通过数据分析，我们可以从数据中提取有用的信息和结论，从而对现象进行深入理解和判断。
常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。
描述统计主要用于对数据进行概括和描述，通过测量和表示各种统计指标，如均值、方差、频率等来对数据特征进行总结。
推断统计则是通过对样本的分析，基于样本数据推断总体参数的方法。
回归分析是研究变量间关系的方法，通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
在进行数据分析时，需要注意以下几个方面：1. 数据清洗：数据清洗是数据分析的前提步骤，它包括数据的去重、填充缺失值、处理异常值等。
通过数据清洗，可以确保数据的准确性和可靠性，减少因数据质量问题引起的分析误差。
2. 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图表、图像等形式，以直观、直观的方式展示数据分布和趋势。
通过数据可视化，可以更直观地理解数据的特征和关系，帮助决策者做出正确的决策。
统计样本数据的抽样与分析方法
统计样本数据的抽样与分析方法统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，样本数据的抽样和分析方法是非常重要的，因为它们可以帮助我们从整体数据中获取有效的信息，并进行合理的推断和预测。
本文将介绍一些常用的抽样和分析方法，以帮助读者更好地理解和应用统计学。
一、抽样方法抽样是从总体中选取一部分个体作为样本，以代表总体的特征。
在实际应用中，我们无法对整个总体进行调查，因此需要通过抽样来获取有关总体的信息。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
1. 随机抽样：随机抽样是一种简单而常用的抽样方法，它通过随机选择样本个体来保证每个个体被选中的机会相等。
例如，在调查市场需求时，我们可以通过随机选择一定数量的消费者来代表整个市场。
2. 系统抽样：系统抽样是一种按照一定规律选择样本的方法，例如每隔一定间隔选择一个个体。
这种方法适用于总体中个体有一定规律排列的情况，例如排队等候的人群。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每一层中进行抽样。
这种方法可以保证每个层次的特征都得到充分代表，从而提高估计的准确性。
例如，在调查学生体质时，可以根据年级和性别进行分层抽样。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择部分群体进行调查。
这种方法适用于总体中群体间差异较大的情况，例如调查不同地区的消费习惯。
二、数据分析方法数据分析是对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释的过程。
它可以帮助我们揭示数据的内在规律和趋势，从而做出合理的决策和预测。
下面介绍几种常用的数据分析方法。
1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整理和描述的过程，它可以通过计算平均值、中位数、众数、标准差等指标来揭示数据的集中趋势和离散程度。
例如，在调查一组学生的成绩时，可以计算平均分和标准差来了解学生整体的学习水平和差异程度。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过绘制图表和计算统计指标来探索数据的特征和关系。
数据的抽样与调查方法
数据的抽样与调查方法在现代社会中，数据的抽样与调查方法被广泛应用于各个领域，既包括科学研究和学术论文，也包括市场调查和社会调查等实际应用场景。
通过科学的抽样与调查方法，可以获取到一定的样本数据，并从中获取信息和结论，进而对整个总体进行推断和分析。
一、数据的抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机地抽取样本，使得所有样本具有相同的机会被选中。
这个方法的优点是简单易行，能够有效地避免选择偏差，但相对来说，其抽样误差较大。
2. 分层抽样分层抽样是将总体划分为若干相互独立的层次，然后分别从每个层次中进行简单随机抽样。
这种方法能够充分考虑到总体的层次特征，提高了抽样的效率和准确性。
3. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔固定的间隔选取一个样本。
这种方法的优点是操作简单，适用于总体是有序的情况，但当总体有较大的周期性变化时，可能会引入一定的误差。
二、数据的调查方法1. 直接观察法直接观察法是通过观察和记录来收集数据，适用于有明确观察对象和观察指标的场景。
例如，在研究动物行为时，可以通过观察它们的行为来获取数据。
2. 问卷调查法问卷调查法是通过设计问卷，向被调查者提出问题，然后对其进行统计和分析。
这种方法可以获取到大量的信息，适用于调查人们的意见、观点和行为等主观性的问题。
3. 访谈法访谈法是直接与被调查者进行交流和对话，以获取详细的信息。
可以分为个别访谈和群体访谈两种形式，适用于深入了解被调查对象的思想、情感和经验等问题。
4. 实验研究法实验研究法是在受控条件下对变量进行操作和观察，从而获取数据。
实验研究法可以准确地控制变量，推断原因和结果之间的因果关系。
三、数据的处理和分析1. 数据的整理和清洗在进行数据处理和分析之前，首先需要对数据进行整理和清洗，包括检查数据的完整性、一致性和准确性，剔除异常值和缺失值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是用来对数据进行整体的总结和描述，常用的统计指标包括平均值、中位数、标准差等，通过这些统计指标可以直观地了解数据的分布和集中趋势。
认识简单的统计方法抽样调查与数据分析
认识简单的统计方法抽样调查与数据分析统计方法是一种对数据进行收集、整理、分析和解释的科学方法。
而抽样调查作为统计方法的重要组成部分，对于获取具有代表性的样本数据起到了关键作用。
数据分析则是对所得数据进行整理、分析和解释的过程。
本文将介绍认识简单的统计方法抽样调查与数据分析的基本知识。
一、抽样调查的概念及重要性抽样调查是指从总体中按照一定规则和程序选择出具有代表性的样本，用以推断总体的特征和结论。
在实际研究中，全面调查总体是不现实和不经济的，因此抽样调查成为一种有效的统计方法。
通过合理的样本选择和抽样调查方法，可以保证数据的可靠性和准确性，同时节约时间和资源。
二、常见的抽样调查方法1. 简单随机抽样：每个样本有相等的选择机会，是最基本和常用的抽样方法。
2. 分层抽样：将总体按照某些特征划分为若干层，然后从每层中抽取样本。
3. 整群抽样：将总体分为若干个群体，然后随机选择几个群体进行抽样。
4. 系统抽样：按照一定的规则从总体中选择样本，如每隔一定间隔选择一个样本。
三、数据分析的基本方法数据分析是对所得数据进行整理、分析和解释的过程，其目的是从数据中发现规律、总结结论和提出建议。
以下是常见的数据分析方法：1. 描述统计分析：通过常见的统计指标，如平均值、中位数、标准差等，对数据进行整理和总结，以描述数据的特征。
2. 相关分析：通过计算和分析变量之间的相关系数，探究变量之间的关系程度和方向。
3. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系，并预测未来的数值。
4. 方差分析：用于比较多个样本组之间的差异性是否显著，判断因素对结果的影响程度。
5. 统计推断：通过样本数据对总体进行推断，得出结论的可靠程度。
综上所述，简单的统计方法抽样调查与数据分析在实际研究和决策中具有重要意义。
正确应用统计方法，合理选择抽样方法，并运用科学的数据分析技巧，可以得出可靠的结论和决策建议，为实践提供有效的支持。
对于统计调查与数据分析的进一步学习和应用，还需要不断提升自己的专业知识和技能，以充分发挥统计方法在科学研究和决策中的作用。
QC常用的工作方法和分析方法
QC常用的工作方法和分析方法质量控制（Quality Control，QC）是指通过一系列的工作方法和分析方法，以确保产品或服务的质量符合预期要求。
本文将探讨QC中常用的工作方法和分析方法，旨在帮助读者更好地理解和应用于实际工作中。
一、工作方法1. 抽样检验（Sampling Inspection）抽样检验是指通过从生产批次或服务过程中随机抽取样本，对其进行检验以代表整体质量状况的方法。
在抽样检验中，可以采用不同的抽样方法，如随机抽样、分层抽样等，以确保样本的代表性和可靠性。
2. 测量检验（Measurement Inspection）测量检验是通过使用测量工具，对产品或服务进行定量测量，以判断其质量是否符合要求。
在测量检验中，需要使用准确可靠的测量工具，例如千分尺、游标卡尺等，并按照标准规定的方式进行测量，以获得准确的测量结果。
3. 过程控制（Process Control）过程控制是指对生产或服务的关键环节进行监控和调整，以确保其在可控范围内保持稳定和符合质量要求。
过程控制可以采用统计过程控制（SPC）方法，通过收集和分析过程数据，及时发现异常情况并采取措施进行纠正，以提高生产过程的稳定性和一致性。
4. 反馈机制（Feedback Mechanism）反馈机制是指根据质量控制的结果，及时向生产者或服务提供者反馈信息，以促使其进行改进和优化的方法。
通过建立有效的反馈机制，可以帮助生产者了解产品或服务质量的问题，并采取相应的改进措施，以提升整体质量水平。
二、分析方法1. 根本原因分析（Root Cause Analysis）根本原因分析是通过深入分析质量问题的发生机制和影响因素，寻找问题的根本原因，并采取相应的措施进行解决的方法。
在根本原因分析中，可以采用鱼骨图、5W1H等工具，通过系统性思维和多角度分析，找出问题的本质原因，避免简单地解决表面问题。
2. 故障模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis，FMEA）故障模式与影响分析是一种通过对产品或服务的各个环节进行细致分析，识别潜在故障模式及其对质量的影响程度，并采取预防措施以减少故障的发生和影响的方法。
统计学中的抽样与数据分析
统计学中的抽样与数据分析在统计学中，抽样与数据分析是两个关键的概念，它们为我们提供了一种有效的方式来理解和解释数据，以及做出决策。
本文将介绍抽样和数据分析的概念、方法和应用。
一、抽样方法抽样是从总体中选择部分个体进行观察和研究的过程。
通过抽样，我们可以通过研究样本来推断总体的特征。
常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是从总体中随机选择个体作为样本的一种方法。
它要求每个个体被选择的概率相等且相互独立。
简单随机抽样能够有效地避免选择偏差，提高样本的代表性。
2. 分层抽样分层抽样将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中随机选择一定数量的个体作为样本。
这样可以确保样本在不同层次上都具有代表性，从而提高估计的准确性。
3. 系统抽样系统抽样是按照某个规律从总体中选择个体作为样本的方法。
例如，我们可以每隔一定间隔选择一个个体作为样本。
系统抽样适用于总体有序排列的情况，可以提高效率。
二、数据分析方法数据分析是通过对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释，来获取有关现象和问题的可靠信息。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。
1. 描述统计描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
常见的描述统计参数包括均值、中位数、标准差等。
描述统计可以帮助我们了解数据的中心趋势和离散程度。
2. 推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析，从而对总体进行推断的方法。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
推断统计可以用于判断总体参数是否显著不同于某个特定值，以及研究总体参数的区间估计。
3. 回归分析回归分析是研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
它可以用于建立数学模型，通过对自变量的变化来预测因变量的变化。
回归分析在实践中广泛应用于市场预测、经济分析等领域。
三、抽样与数据分析的应用抽样与数据分析在各个领域都有广泛的应用。
例如，在医学研究中，我们可以通过抽取一部分患者作为样本，来推断某种药物的疗效；在市场调研中，我们可以通过抽样来了解消费者的购买意愿和喜好；在质量控制中，我们可以通过抽样检验来判断产品的合格率等。
统计学中的抽样调查与数据分析的方法与步骤
数据标准化与归一化
为了消除量纲影响，对数据进行标准化或归 一化处理。
数据可视化原理及常用工具介绍
数据可视化原理
通过图形化手段展示数据，帮助用户 更直观地理解数据分布、趋势和关联 关系。
常用工具介绍
Excel、Tableau、PowerBI等，这些 工具提供了丰富的图表类型和可视化 效果，方便用户进行数据分析和展示 。
对未来学习的展望与计划
如深入学习更多高级统计方法、提升数据可视化技能等。
行业发展趋势预测
大数据与人工智能的融合
利用大数据技术进行抽样调查，提高样本代表性和数据分析准确性 ；结合人工智能技术，实现自动化、智能化的数据分析。
跨学科领域的交叉应用
统计学在医学、经济学、社会学等领域的广泛应用，推动跨学科领 域的数据分析与决策支持。
将多个评估指标综合起来，构建 综合评估模型，对抽样调查结果 进行全面、客观的评价。
针对性改进建议提
1 2
针对数据质量问题提出改进建议
如加强数据收集、整理、审核等环节的质量控制 ，提高数据准确性和完整性。
针对评估结果提出改进建议
如优化抽样方案、调整样本结构、改进调查方法 等，提高抽样调查的代表性和可信度。
简单随机抽样
适用于总体容量较小、个体差 异不大的情况，通过随机方式
抽取样本。
分层抽样
将总体划分为若干层，每层内 个体具有相似特征，从每层中 随机抽取样本。
系统抽样
按照某种规则或系统方法，在 总体中每隔一定距离或时间抽 取一个样本。
整群抽样
将总体划分为若干群，以群为 单位进行随机抽取，群内所有
个体均作为样本。
经验法则
根据以往的经验和实践来确定样本容量的 大小，如某些行业或领域可能有自己的经 验法则或惯例。
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47第5章抽样与分析方法抽样与分析方法抽样抽样方案应当符合科学公认的原则和流程。
分析应当使用科学界个人的原则和流程制定和验证实验室方法15。
在选择方法时，还应当考虑到实际的可行性，应当参照日常使用中可靠且可行的方法。
应当对饲料和饲料组分进行常规的实验室分析，保证具有所使用方法的分析能力并保持适当的记录。
16来源：良好动物饲养规范法典（CAC/RCP 54–2004）。
4849前言确定抽样程序设计和执行的重要因素包括样品大小、组分的多样性、实验精确度、检验成本以及饲料组分的价值。
因此，在确定抽样程序时需要考虑取样的目的、对样本的实验分析以及组分与成品的特征。
抽样方案应当符合科学公认的原则和程序。
应按照科学公认的原则开发实验室方法，并进行验证。
抽样程序取决于原材料、半成品和成品、运输和取样设备的性质。
应预先了解产品数据和抽样资源，然后选择适当的抽样程序。
采用国际认可的抽样方法可保证标准化的管理和技术方法，并方便解释各批次或交付物的分析结果。
抽样准则如果要制定将采用的抽样程序，应明确抽样要达到的目标和目的。
以下是一些需要考虑的目标例子：•交付物的接受接受性；•交付批次的测试；•原料控制；•半成品控制；•成品控制；•不合格品的发布；•留样获取；•法律纠纷；•实验室间试验；•分析方法验证；•控制措施验证；抽样应在一个良好的区域中进行，以避免抽样中存在的困难，降低污染和交叉污染的风险，同时能使实验室分析正确执行，还应为抽样者和环境提供必要的安全和健康预防措施。
负责抽样活动的人员应按照适用的程序进行培训，并对抽样产品、抽样过程中所用工具、抽样环境的适合性和清洁程度以及防止样品收到污染或变质的样品储存容器等具备必要的知识。
抽样过程和设备执行抽样程序，需要提供下列合适的工具和材料:•开口的袋、包、桶、圆桶、储存箱、货车等；•可反复开合的容器；•样品已经移除的标贴；•样品的储存、保留和保藏；•储存和留样容器贴标；•进行化学和微生物分析需要的抽样预防措施。
所有的工具和辅助材料均应是惰性的，使用前后需要进行清洁。
同样在抽样前因考虑对抽样容器进行清洁。
饲料工业使用组合工具收集样品。
卡车散装运货或铁路运输的谷物或豆饼粕的样本采集通常使用手持式采样管。
如果需要采集谷物的不同部位，可以将散装容器分层采集多个样品。
槽式穿刺谷物采样器可以从谷物、豆粕或成品饲料中抽取有代表性的样品。
穿刺杆必需足够长，至少应插到饲料的深处。
官方谷物样本的抽取使用直径为4.13cm的穿刺杆，穿刺杆有两个管组成，其中一个套在另外一个管中。
内管被间隔成若干段，这样每段收集不同深度的样品，从而检查货仓内不同深度的谷物质量的均匀性。
在谷物由运输车辆转移到谷仓之前，需要将内管中取得的样品放在油布或槽中进行检查，所以该过程劳动强度较大。
敞开式谷物取样杆内管没有隔开，可以用于包括谷物在内的饲料样品采集。
采样器的样本从操作端到处，样品到处后会混合在一起，因此难以很好地目测不同深度样品间的差异。
敞开式螺旋取样杆内管槽盖的设计是旋转打开的，通过旋转先打开内管槽的底部，依次旋开至顶部。
这种取样器能够确保均匀取样，代表性强。
但是如果不能正确使用，由这种取样杆得到的样品反而更不理想，当内管的旋转方向相反时，得到的样品大部分来自于杆的顶部。
穿刺杆以与垂直面10°角方向插入谷物或饲料组分中，槽面向上且完全封闭。
使用10°斜角是为了形成一个采样的截面。
在穿刺杆插入过程中，内管槽必需始终处于闭合状态，直到穿刺槽的末端深入到它要到达的位置。
如果在穿刺杆插入谷物是打饲料工业良好规范手册50开的，那么管槽会在顶部时就被饲料填满。
在取样杆完全插入后，应打开槽口，迅速上下提插几次。
完全关闭槽口，抓住外管提出取样杆。
采用鹈鹕式谷物取样器在流水线上抽样。
这种取样器是一个皮革袋，大约0.46m长，沿边缘有铁镶边使得袋子呈打开状态。
袋子与一长竿相连。
鹈鹕式谷物抽样器是在向下流动的谷物中摆动或拉动袋子来取样。
在货车卸货时用鹈鹕式谷物取样器对谷物、豆粕或者全价料取样非常方便。
袋装运输的基础混合料、预混合料以及加药饲料应采用口袋穿刺取样器取样。
楔形料袋取样器适用于采集封口袋装粉料或颗粒料。
双管料袋取样器由不锈钢或镀铬铜材制成，长度和直径不一，有末端封闭和开口两种形式，可以用于采集封口或未封口袋装粉料和颗粒料。
单管、末端开口的料袋取样器由不锈钢制成，蛋需要从未封口的袋中采集干粉料样品，并需要将粒状杂质剔除时可以使用这种取样器。
脂肪、糖蜜等桶装或圆筒装液体饲料组分的取样可以使用玻璃或不锈钢制取样器。
散装运输的液体饲料组分可以使用鼓式取样器。
在所有情况下，取样前都应该将液体饲料组分进行搅拌以确保组分分布均匀。
草料样品应含有大量的物料。
抽样方案和样品制备因原料不同（干粗饲料、青贮料、青草、粉碎草料或田间草料）而有所差异。
应该采用圆形采样器从至少20个不同部位采集样品。
如果没有圆形采样器，可以手动采样。
抽样过程中应尽量避免叶片损失。
青贮料样品采集应在青贮窖口开口面取出0.15m深、0.30m宽的柱状青贮料。
青贮料应混合并置于塑料袋中，密封隔绝空气。
由于土壤肥力和湿度变化较大，牧草和饲料作物的取样较为困难，因此应谨慎操作。
取样时应随机选取8—10取样点，在每个取样点按放牧高度取0.1平方米的草料。
将各点样品混合均匀，从中取1kg的工作样品。
待测青草样品应立即干燥，防止发生化学变化。
水样可直接从池塘、湖泊、水槽或其他地方收集到干净的样本容器中。
取样方法是将容器的瓶颈浸入水面以下0.3m深处进行取样，然后提起瓶嘴使水样装满容器。
水样应在水泵工作一定时间以后（2—4分钟）采集，以确保所取水样不是管中滞留的水。
当水样需要进行细菌检验时，所取水样要盛放在灭菌容器中。
散装成品饲料可以从运输车中取样。
对于在运输过程中搅拌均匀的牛饲料，可以从饲槽中取样。
任何原料不均匀的信息，包括晶体、颗粒状或粉状固体、表层脆弱的受潮物质、液体产品中固体沉积或沉淀等微粒物质在形状、大小或颜色上的不同，都应在取样期间检测出来。
原料中不均匀的部分需要个别地进行取样，并且不应进行混合，因为这可能会掩盖质量问题。
样本缩减样本缩减是指通过四分法使样本缩减到一个适宜的分析量。
混合而成的样本在干净的塑料或纸上展开形成均匀的一层。
在纸上分成四等份，对角的两份弃去而剩下两份再混合。
不断重复该步骤直至对角的两份达到所需样本量为止。
最终获得0.5到1kg的工作样本量。
Compendio Brasileiro de Alimentacao Animal, 2005, SINDIRACOES51全料饲料和饲料组分可以用分样器分为均匀的二级样本。
分样时将样品倒入漏斗，样品通过两个斜槽以不同的方向流入两个盘子，分为均匀的两等分。
对于干的饲料组分和成品饲料来说，厚塑料袋、拉链式封口袋、塑料包或塑料盒都是理想的容器。
样本存储容器应当依照贮藏条件的要求做到保护样本避光、密封、防潮。
抽样频率和留样除少数情况外，所有运到的饲料组分都应进行采样，并检查核实种类、表观纯度，并与参考样品进行比较。
抽样程序应包括检查运输工具的书面报告以确保所运原料正确无误，并检查饲料组分的接收文档，其中可能包含一份分析证明。
在接收散装原料时，检查运输文档确认饲料厂、供货商和运货人的名称。
一份记录原材料的验收单据的收货报告将增加抽样程序。
这份报告中应包括日期、原材料的标识、供应商名称、运输商名称、提货单、定购单、发票号、收货时间、重量、放置饲料组分的贮存箱号码、供应商分析报告编码、货物验收时核准的感观和物理特性以及负责收货检查人员的签名。
样本应保留至全价料被动物消费或过保质期为止。
商用饲料生产商应采集并保留每种产品每一生产批次的样品。
加药饲料的取样和评价必须符合法规要求。
原料和成品的抽样方案在依照某一标准或目的对饲料进行检测时，采用国际通用抽样方法可确保抽样程序正确有效。
《抽样通则法典——CAC/GL 50-2004 (FAO/ WHO, 2004)》提供的信息可促进这些目标的实现（插文21）。
现在有多种抽样方案可用，但是没有一种可确保每一个项目大体与所研究的参数相一致。
尽管如此，这些抽样方案对于保证达到各方可接受的质量水平还是有用的。
一项抽样程序应根据应检验和分类的批次规定条件。
这些条件包括检查程序（正常、严格或从宽检查）、转换程序（正常到严格、严格到正常以及正常到从宽）、检查水平（I、II和III，S–1、S–2、S–3、S–4）、允许质量指标（AQLs）、从该批次中随机抽取的项目数以及包含样本数、接受数以及退回数。
饲料工业良好规范手册52(FAO/WHO, 2004)》无法解决控制条件，有多种ISO标准可以使用。
提供的标准有：ISO 2854:1976:数据的统计处理和解释正态分布均值和方差的估计与检验方法ISO 2859-1:1999:计数抽样检验程序——第1部分：按接收质量限（AQL）检索的逐批检验抽样计划ISO 2859-2:1985:计数抽样检验程序——第2部分：按极限质量(LQ)检索的孤立批检验抽样方案ISO 2859-3:2005:计数抽样检验程序——第3部分：跳批抽样程序ISO 2859-4:2002:计数抽样检验程序——第4部分：声称质量水平的评定程序ISO 2859-5:2005:计量抽样检验程序——第5部分：按接收质量限(AQL)检索的计量检验连续抽样计划ISO 2859-10:2006:计数抽样检验程序——第10部分:计数抽样检验系列标准导则ISO2859简介ISO 3494:1976:数据的统计分析——有关平均数和方差数的检验的功效ISO 3951-1:2005:计量检验的抽样程序——第1部分按接收质量限(AQL)检索的单一质量特性和单一AQL的逐批检验一次抽样计划的规范ISO 3951-2:2006:计量检验的抽样程序——第2部分按接收质量限(aql)检索的逐批检验独立质量特征的一次性抽样计划总规范ISO 3951-3:2007:计量抽样检验程序——第3部分：按接收质量限(AQL)检索的逐批检验的双重抽样计划ISO/WD:3951-4:计量抽样检验程序——第4部分：对均值的声称质量水平的评定程序ISO 3951-5:2006:计量抽样检验程序——第5部分：按接收质量限(AQL)检索的计量检验连续抽样计划(已知标准偏差)ISO 5725-1:1994:测试方法与结果的准确度(正确度与精密度) 第1部分:基本原理与定义ISO 7002:1986: 农产食品——批量取样标准方法的测定ISO 8422:2006: 计数检验的序贯抽样方案ISO 8423:1991: 不合格品率的计量检验序贯抽样方案(适用于标准差已知的情形)ISO/TR 8550-1:2007:不连续性项目批量检验用验收取53样系统选择和使用指南——第1部分:验收取样ISO/TR 8550-2:2007:不连续性项目批量检验用验收取样系统的选择和使用指南——第2部分:计数取样ISO/TR 8550-3:2007:不连续性项目批量检验用验收取样系统选择和使用指南——第3部分:变量取样ISO 10725:2000:散料验收抽样检验程序和抽样方案ISO 11648-1:2003:散装物料取样的统计方法——第1部分:一般原则ISO 11648-2:2001:散装物料取样的统计方法——第2部分:颗粒料取样ISO 14560:2004:按属性验收取样规程。