检验与抽样计划简介

抽样检验管理制度范文一、导言抽样检验作为一种质量管理的有效工具，在现代企业中得到了广泛应用。

抽样检验能够通过一部分样本的检验结果来推断整个批次产品是否合格，从而节约成本、提高效率。

但是，抽样检验也存在一定的局限性，如果抽样不合理或者操作不当，就会导致检验结果不够准确，进而影响产品质量。

因此，建立一套科学的抽样检验管理制度对于企业来说至关重要。

本文将从抽样原则、抽样方法、抽样计划、抽样过程、抽样结果处理等方面进行详细介绍，以帮助企业建立完善的抽样检验管理制度。

二、抽样原则1.代表性原则抽样检验的目的是通过对样本的检验来推断整个批次产品的质量情况，因此样本必须能够代表整个批次产品。

代表性原则要求在进行抽样时要充分考虑各种因素，如产品的特性、生产过程、生产环境等，确保样本的选择是全面、公正、客观的。

2.随机性原则随机性原则是指在进行抽样时要遵循随机原理，即每个产品都有被选中的可能性，确保样本的选取是随机的、没有主观性和偏向性。

只有遵循随机性原则，才能保证抽样检验的结果具有代表性和可靠性。

3.合理性原则合理性原则是指抽样检验的样本量和抽样方式必须是合理的，既要保证样本数量足够大，以提高统计推断的准确性，又要考虑成本和时间的限制，避免过度抽样。

只有在合理的前提下，抽样检验才能发挥其应有的作用。

三、抽样方法1.简单随机抽样简单随机抽样是最常见的抽样方法，其原理是从总体中随机选择一定数量的样本进行检验。

简单随机抽样的优点是操作简单，随机性好，代表性强。

但是其缺点是可能存在抽到偏倚样本的风险，导致抽样结果不准确。

2.系统抽样系统抽样是将总体按照一定规则划分为若干部分，然后从每一部分中按照相同间隔选择样本进行检验。

系统抽样的优点是操作简便，适用于大批量产品抽样。

但是其缺点是可能存在周期性误差，导致抽样结果有一定偏离。

3.分层抽样分层抽样是将总体按照不同层次进行划分，然后在每个层次内进行简单随机抽样。

分层抽样的优点是能够考虑不同层次的产品特性，增加抽样的代表性。

抽样检验计划抽样检验是统计学中非常重要的一部分，它通过对样本数据的分析，来推断总体的特征。

在实际应用中，抽样检验可以帮助我们做出合理的决策，评估产品质量，甚至推断整个人群的特征。

因此，制定一个合理的抽样检验计划至关重要。

首先，我们需要明确研究的目的和问题。

确定研究的目的是为了明确我们需要从总体中获得哪些信息，解决什么问题。

例如，我们想要了解一批产品的平均质量是否符合标准，或者我们想要了解某种药物的疗效是否显著。

只有明确了研究目的和问题，我们才能有针对性地制定抽样检验计划。

其次，我们需要确定研究的总体。

总体是我们研究的对象，可以是产品、人群、药物等。

在确定总体后，我们需要了解总体的特征，包括总体的分布情况、总体的大小等。

这些信息将有助于我们选择合适的抽样方法和样本大小。

接着，我们需要选择合适的抽样方法。

常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

在选择抽样方法时，我们需要考虑总体的特征、抽样的成本、抽样的效率等因素。

例如，如果总体可以分为几个明显的子群，我们可以选择分层抽样，以保证每个子群在样本中都有代表性。

确定样本大小也是制定抽样检验计划的重要步骤。

样本大小的确定需要考虑到总体的特征、研究的目的、抽样方法等因素。

一般来说，样本大小越大，我们对总体的推断就越可靠。

但是，样本大小过大会增加成本，而且可能会导致浪费。

因此，我们需要在可接受的误差范围内，选择一个合适的样本大小。

最后，我们需要制定抽样检验的具体步骤和流程。

这包括抽样的时间、地点、人员，数据的收集和整理，统计分析的方法等。

在制定具体步骤和流程时，我们需要考虑到研究的实际情况，确保整个抽样检验过程的科学性和可行性。

总之，制定一个合理的抽样检验计划对于研究的可靠性和有效性至关重要。

只有在制定计划时充分考虑到研究的目的、总体特征、抽样方法、样本大小以及具体步骤和流程，我们才能得到准确可靠的研究结果，为实际问题的解决提供有力的支持。

产品质量抽样检验计划书1. 引言本文档旨在制定并展示产品质量抽样检验的计划。

抽样检验是对产品质量进行评估和控制的重要手段之一。

本计划书将涵盖抽样的目的、方法、样本容量的确定、检验标准的制定等内容，以确保产品质量的稳定和可靠性。

2. 抽样目的抽样目的是通过对部分产品进行检验，来推断整体产品质量水平。

通过抽样检验，可以评估产品的合格率、缺陷率和质量控制水平，从而为优化生产过程和产品质量提供参考依据。

3. 抽样方法3.1 随机抽样本抽样计划采用随机抽样方法。

随机抽样是指从总体中按照一定概率和规则，独立地选择样本的方法。

通过随机抽样可以排除人为因素的影响，保证样本能够代表总体，并减小样本误差。

3.2 抽样单位抽样单位是指进行抽样的基本单位。

在本计划中，抽样单位为产品批次。

一个产品批次中的多个产品被视为同一批次，便于统一管理和检验。

3.3 样本抽取样本抽取是从抽样单位中选择一部分进行检验的过程。

在本计划中，样本将根据以下规则进行抽取：•抽取批次：每次抽取的批次数量不少于10个，以保证样本的代表性和统计可靠性。

•抽样比例：抽样比例为每批次产品中的10%，即抽取批次中的10%作为样本。

4. 样本容量的确定样本容量的确定需要根据统计学理论和实践经验进行综合考虑。

在本计划中，样本容量将按照以下原则进行确定：•抽样方差：样本容量的大小与抽样方差有关，方差越大，需要更大的样本容量才能准确反映总体的特征。

•可接受风险：样本容量的大小还受到可接受风险的影响，较高的可接受风险意味着可以采用较小的样本容量进行检验。

根据上述原则，我们将使用统计学软件进行样本容量的计算，以保证检验结果的准确性和可靠性。

5. 检验标准的制定检验标准是评估产品质量的依据。

制定合理和可执行的检验标准对于确保产品质量的稳定和可靠性至关重要。

在本计划中，我们将制定以下检验标准：•外观质量：检验产品外观的完整性、色彩和表面缺陷等。

外观质量合格的标准为产品无明显破损或缺陷。

抽样与检验一、抽样检验基本概念1.在质量管理中，一般有来料检验、过程检验、成品检验、出货检验四部分，每一部分中都会有抽样计划、允许水准、具体的抽样方式、统计分析等工作。

2．基本概念(1)批各种产品，凡是具有相同的来源，且在相同的条件下生产所得到一群相同规格的产品，可称为一个批，这样的批也可给予一个名字叫“制造批”。

一个制造批中的质量变异具有一个分布，在抽样时应尽可能的使检验批的质量接近实际值，这样才可使抽验的结果正确，因此一批可能根据需要可以区分为几个检验批，但必须注意避免将几个批合并为一个检验批。

(2)检验批在统计学中，可以称为母体或群体。

就是在各种批中，被选定用来做抽样检验的批，该批是根椐其整个批中量的大小，照抽样计划，抽出“小”批加以检验的一个群体。

通常检验批要根据允许水准来判定这个检验批是否允收。

(3)批量是指每个检验批内产品的单位数据，在统计学中也可称为“母体数”，通常以“N”表示。

(4)样本是指从检验批中所抽出的以一个以上单位组成的产品，样本中的各个样品均须随机，而且不考虑它的品质的好坏。

样本中所含的产品单位的数目称为“样本数”或“样本大小”，通常以“n”表示，它一定小于等批量数“N”。

(5)抽样检验从双方约定的检验批中，根据批量大小，抽出不同数量的样本。

将该样本以事先确定的检验方法加以检验，并将检验的结果与预先确定的要求或“品质标准”比较，以决定该批是否合格。

在计数值中，是将样本中不良品的个数所抽样计划中允收不良品的个数比较，以判定该检验批是否允收。

在计量值中，是将各样品检验结果加以统计分析，以平均值、离散度、综合指数的判定基准比较，以决定该检验批是否允收。

(6)合格判定数判定一批产品是否合格或不合格的基准不良个数称为合格判定数，通常以“C”(或AC)表示。

(7)缺陷产品单位的品质特性不合乎双方所规定的规格、图样、说明或要求等称为缺陷，通常用“d”表示。

如若是买卖的关系，缺点一般可分为：(a)严重缺陷(Critical defect)，凡有危及产品的使用或携带安全，或使产品的重要功能失效的缺陷； (b)主要缺陷(Major defect)，凡使产品使用性能不能达到所期望之目的，或显著减低其实用性能的缺陷； (c)次要缺陷(Minor defect)，实际上不影响产品的使用功能或引起较大抱怨的缺陷。

一、抽样计划和检验标准:1.本公司采用以下检验标准,具体见下表:抽查订单数量的5%-10%。

2.上述抽样查货计划的使用:一批货内同时计算,敏感性疵点、大疵点及小疵点所有的数,3个小疵点在下列的情况可转为1个大疵点。

--任何在’A’部位的同一性质小疵点不能由3个小疵点转化为1个大疵点(参考‘A’‘B’部位评估图。

--任何在‘B’部位的同一性质小疵点附近可能由3个小疵点转化为1个大疵点(参考‘A’‘B’部位评估图。

--不同性质的小疵点均可以由3个小疵点转化为1个大疵点。

--每件衣服以最大最严重的疵点为有效。

即:假如同一件服装上又有大疵点,又有小疵点,记一个有效疵点。

3.抽样度量尺寸的结果若超过尺寸公差表则被定为大疵点,以主要尺寸计:如:胸围,臀围,袖长,衣长,裤长;次要尺寸可作小疵点。

4.大疵点:主要疵点会影响产品的销售价值,消费者并不愿意用正常的价格购买物品。

任何疵点有机会减低物件的功能和实用价值,均被视为大疵点,通常出现在‘A’部位的疵点会被视作大疵点。

(参考‘A’‘B’部位评估图。

5.小疵点:该疵点如果消费者发现,但并不会令人反感,货物的实用价值和销售价值并未因此而降低,但若太多的小疵点则会降低全批货物的整体表现。

(参考‘A’‘B’部位评估图。

备注:任何大疵点或小疵点超过标准均被列为不可接受的货物,后道需要将整批货物返修。

6.敏感疵点:结果是足以影响整批货被怀疑有问题及不符合规定。

即使发觉其中有1个有问题,整批货亦会被要求重新检验,客人会直接退货。

例如:颜色组合与要求不符,工艺,面料,辅料,价格牌,搭配,印花,绣花,主唛,洗唛,等。

二、品质标准:8 9 10 11 12 13 印染 1 2 3 4 5 绣花 1 2 杂项 1 2 3 4 5 6 7 8 9 毛结或漏纱而明显可觉察到不是指定的布由毛头形成线圈不恰当的修补漂白点或印污布纹明显歪斜印色/花或染色不匀印色花或染色不匀明显褪色或色痕明显印错，移位，明显印错，移位，印花颜色或印花质量差颜色或印花质量差图案上的误差绣花形状扭曲，变形，线松，起毛，绣花形状扭曲，变形，线松，起毛，针数密谋不够，布缩，不够，布缩，崩边线色与标样不同外来物质在布内手感硬或欠佳布错正反面衣服有毛向应为顺毛裁或与工艺不符断纱或断纱洗水后起毛发白上里布有太多吃势或里布长出面布里布与衣服不符或不平伏或扭曲里布与衣服不符或不平伏或扭曲断针或鞋印一件衣服有色差或件与件之间有色差 * A B * B B B B B B B B B * * * * * -* -* -* -* -* 敏感性疵 * 点 * A * * * * A A A A 敏感性疵 A 点敏感性疵 A 点敏感性疵 A 点 * A 敏感性疵 * 点敏感性疵 * 点 A，B ， * 敏感性疵 * 点敏感性疵* 点敏感性疵 * 点 * * * A，B ， A，B ， A，B ，敏感性疵 A，B ，点 A，B ，* 以上“ 注：.以上“品质标准”中不尽祥例的，约定成俗的常规疵点也同样适用于本手册。

AQL抽样计划简介前⾔：抽样检验即是从给定的样本或总体中抽出⼀定数量的个体进⾏检验，在双⽅已约定可接受的质量⽔平后，⼀定会存在不合格的产品没抽出来⽽判定该批合格的风险，或者只抽到不合格品导致批退的风险。

既然抽样有风险为什么企业还是会采⽤呢？这主要涉及到经济性和可操作性的问题，不是所有的情况都可以实施全数检验，⽐如检验⽔泥的质量，保险丝的熔断效果等，这类产品⼀旦实施检验即导致产品报废，不可能实施全数检验，再者说，产品实施全检并不代表出去的产品没风险，⽐如⼈员检验能⼒、测量设备精度、测量⽅法等因素⼀样会导致不良品的流出，AQL抽样计划即是基于风险的可接受程度⽽实施的⼀种科学的抽样⽅法，这⾥将涉及到两类风险：⽣产者风险——即第⼀类风险α风险；使⽤者（顾客）风险——即第⼆类风险β风险。

⼀、两类风险释义⽣产者风险——第⼀类风险（α风险）本来有⼀批产品，按照顾客的规格要求均为合格品，由于检验⼈员的错判，把合格品判定为不合格品从⽽导致合格批判定为不合格批，通常抽检发现的不合格批可能会返⼯、返修，这些都需要⽣产者承担，增加了⽣产者成本，因此称为⽣产者风险。

⽬前α风险默认设定值为5%（弃真概率），即把⼀批合格品错判为不合格批的概率为5%，或者更直⽩的说每100批合格品就有可能5批判为不合格。

说到这⾥，可能有⼈说问，为什么α风险概率不设定为0，即不允许出现把合格品错判为不合格品的情况。

如果这样设置，公司⽼板肯定满意，但是问题来了，要实施这样的举措，⾸先要向员⼯灌输把合格品判为不合格品要罚款、处罚，或者放宽规格，让步接收等等，这样⼀来，员⼯检到不合格品不敢上报，或者⼀味的让步接收，最终，客户不满意了，因为⽆形之中增加了客户的风险，不合格品越来越多，下⾯将会讲到与⽣产者风险相对的第⼆类风险——β风险。

使⽤者风险——第⼆类风险（β风险）本来是不合格品⽽误判为合格品，或者不合格品没有抽检到，或者根本没有检验（漏检）就放⾏，犯这类错误通常是客诉的来源。

抽样计划简介抽样计划定义1：是指从母本中抽取一小部分样本进行研究，然后得出关于总体结论的过程。

定义2：是指每一批中所需检验的产品单位数，（样本大小或一连串的样本大小），以及决定该批允收率的准则（允收数及拒收数）。

案列1从批量为10000的一批产品中抽取两件样品，样本不合格品率可能出现三种结果：0%，50%，100%。

1.两件都合格样本不合格品率是0%；2.其中有一件不合格，样本不合格品率为50%；3.两件都不合格样本不合格品率是100%；但如果对10000件产品进行全检，发现实际的总体不合格品率是2.2%，其值不是上述三个值中的任何一个值。

综上所述：样本不合格品率与总体不合格品率不一定相等。

总体不合格品率与样本不合格品率是两个不同的概念，在数值上不能混为一谈。

思考：样本不合格品率与总体不合格品率差异如此大，这种抽样方案可信吗？案列2从批量为10000的一批产品中抽取200件样品（按MIL-STD-105E计数抽样检查表），其中有4件是不合格品，其抽样不合格品率是2%对10000件产品进行全检，实际的总体不合格品率仍是2.2%，这时发现这两个不合格品率非常接近。

综上所述：合理的抽样方案是让样本不合格品率尽可能的接近总体不合格品率。

思考：抽样多少样本是合理的？依照约定的方法，测验、样品所规定的质量特性，然后将其结果与原定质量标准比较，以判定产品是否合格。

检验被规定的各种执行方法。

依检验项目的不同，可分为官感检查(如目测)、物理性测定、化学性分析、生物性试验、放射性测定、超音波探测、光学分析、仪器分析等检验方法是Acceptable Quality Limit 接收质量限的缩写，即平均质量水平，它是检验的一个参数，不是标准AQL从母本中取出一部分样本的过程称为抽样，方法上可采用抽签法、随机数法；类型可分为随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等4类抽样从批产品中选取出来的一部分产品。

其符号以「n 」表示。

系统名称：抽样检验程序主题：抽样检验标准文件编号：CYB—II—08—006版面共9页，第2页版本A/01.目的：制定品质检验抽样标准，为进料、半成品、成品或顾客财产的检验活动提供文件支持，确保本公司生产的产品或提供的服务符合客户要求。

2.范围：适用于本公司采购的来料、生产线半成品、成品及顾客存放于我公司的产品检验。

3.定义a.轻微缺陷：指产品外观不合格但不影响产品功能发挥或部分功能丧失但可以修复的缺陷；b.严重缺陷：指产品部分功能丧失且无法修复或外观严重不良的缺陷；c致命缺陷：指产品主要功能全部丧失且无无法修复的缺陷。

3.抽样方案：3.1抽样检验计划来源：本公司采用MIL-STD-105D抽样计划；3.2抽样检验严格程度：取决于生产的稳定性或供应商提供产品的品质状况。

确定检验严格程度的原则如下图所示：正常检验加严检验减量检验连续送检5批2批不合格连续送检5批全部合格连续送检10批允收减量检验后有一批拒收系统名称：抽样检验程序主题：抽样检验标准文件编号：CYB—II—08—006版面共9页，第3页版本A/03.3样本代码查找：（见表No.001）；3.4样本抽取原则：随机抽取；3.5确定抽样次数：抽样次数可以是一次抽样、二次抽样或多次抽样。

检验时一般采取一次抽样方式。

当一次抽样检验时发现不合格数与拒收数相等或相差不大，可继续抽取与第一次抽样数量相等的样本再次检验，这是二次抽样。

当二次抽样检验时发现不合格数仍然大于或等于拒收数且相差不大，即可第三次抽样，数量等于与前几次抽样数量的总和，这是多次抽样。

如多次抽样检验后，累计样本数对应的允收数量大于多次抽样检验发现的不合格数量，即可判定本批来料合格，否则判定不合格。

3.6确定检验水准：3.6.1检验水准分为正常检验和特别检验两种。

其中正常检验分为I、II、III三种，特别检验分为S--1、S--2、S--3、S--4四种，其严格程度按先后顺序递增。

检验对象的检验水准，根据检验项目的重要性确定。

检验与抽样计划简介1. 引言在统计学中，检验与抽样计划是一种用于确定总体参数的方法。

通过抽取样本并对其进行测试，我们可以根据样本的结果推断总体的特征。

本文将介绍检验与抽样计划的基本原理、常见的使用场景以及如何制定一个有效的检验与抽样计划。

2. 检验与抽样计划的基本原理2.1 总体和样本在进行检验与抽样计划之前，我们首先要明确总体和样本的概念。

总体是我们要研究的对象的整体，而样本是从总体中随机选取的一部分个体。

通过对样本进行测试和分析，我们可以得到有关总体的信息。

2.2 假设检验假设检验是检验与抽样计划中常用的统计方法之一。

它的基本思想是根据样本数据来推断总体参数，并进行统计推断。

在假设检验中，我们需要提出一个原假设和一个备择假设，并通过样本数据来判断哪个假设更符合事实。

2.3 检验统计量和拒绝域在进行假设检验时，我们需要选择一个检验统计量来度量样本数据与原假设的符合程度。

通过计算检验统计量的值，我们可以得到一个观察到的差异程度。

拒绝域是一个由检验统计量的值确定的区域，如果检验统计量的值落在拒绝域内，我们将拒绝原假设。

3. 检验与抽样计划的使用场景3.1 市场调研在市场调研中，我们常常需要了解一部分人群的行为、偏好或者满意度等指标。

通过使用检验与抽样计划，我们可以从整个目标人群中随机选取一部分样本，并通过调查问卷、访谈等方法来获取数据。

通过对样本数据的分析，我们可以得到目标人群整体的特征。

3.2 质量控制在生产过程中，我们经常需要对产品的质量进行检验。

通过抽取一部分产品进行检验，并统计其中不良品的比例，我们可以推断整个生产批次产品的质量水平，从而采取相应的调整措施。

3.3 医学研究在医学研究中，检验与抽样计划也是非常重要的方法之一。

例如，在药物临床试验中，研究人员常常需要从患者中随机选取一部分进行试验，比较不同治疗方案的疗效。

通过对样本数据的分析，我们可以判断是否存在显著性差异，并评估治疗方案的有效性。