(1) 단순 임의 샘플링:
단순 무작위 샘플링은 샘플링 프로세스가 독립적으로 수행되어야하며 각 개인이 전체적으로 추출 할 수있는 기회가 동일하다는 것을 의미합니다. 무작위 샘플링은 무작위 샘플링이 아니며, 무작위 샘플링은 개인의 호악의 영향을 받기 쉽다. 무작위화를 위해 우리는 추첨을 하거나 주사위를 던지거나 난수 서표를 확인할 수 있다.
100 개 제품에서 무작위로 l0 개 제품을 추출하여 샘플을 구성하는 경우 l 부터 100 까지 100 개 제품에 번호를 매긴 다음 추첨을 통해 l0 개 번호를 무작위로 추출할 수 있습니다 이런 샘플링 방법의 장점은 샘플링 오차가 적고 절차가 복잡하다는 것이다. 실제로, 각 개인이 뽑힐 수 있는 기회를 균등하게 하는 것은 쉽지 않다.
(2) 주기적 시스템 샘플링:
주기적 시스템 샘플링 (등거리 샘플링 또는 기계 샘플링이라고도 함) 은 전체 순서 번호를 매기거나 난수 표를 조사하여 첫 번째 조각을 결정한 다음 등거리 샘플링의 원칙에 따라 순차적으로 샘플을 추출합니다. 120 개 부품에서 5 개의 샘플을 가져오는 경우 먼저 생산 순서대로 제품 번호를 매기고 간단한 임의 샘플링 방법을 사용하여 첫 번째 부품을 결정한 다음 24 개마다 1 개 (120 ÷ 5 에서120) 를 추출합니다
이 방법은 특히 온라인 샘플링에 적합하고, 간단하고 조작하기 쉬우며, 구현하면 오류가 발생하기 쉽지 않다. 그러나 샘플의 시작점이 확정되면 전체 샘플이 완전히 고정됩니다. 전체 질량 특성에는 일정한 주기적인 변화가 있어 샘플링 간격이 품질 특성의 변경 주기와 일치할 때 편차가 큰 샘플을 얻을 수 있습니다.
(3) 계층 적 샘플링 방법:
계층 샘플링법, 즉 서로 다른 하위 군체로 나눌 수 있는 군체에서 규정된 비율에 따라 서로 다른 계층의 개체를 무작위로 추출하는 것이다.
같은 제품이 서로 다른 설비와 환경에 의해 생산될 때, 조건에 따라 제품의 품질이 크게 다를 수 있습니다. 샘플링된 샘플을 대표하기 위해 서로 다른 조건에서 생산된 제품을 그룹화하여 동일한 그룹의 제품 품질을 일관되게 만든 다음 각 그룹의 샘플을 비례적으로 무작위로 추출하여 하나의 샘플을 합성할 수 있습니다. 이런 샘플링 방법으로 얻은 샘플은 대표적이며 샘플링 오차가 적다. 단점은 샘플링 절차가 복잡하며 일반적으로 제품 품질 검사에 사용된다는 것입니다.
(4) 전체 그룹 샘플링 방법:
이 방법에서는, 그룹은 특정 방법으로 그룹으로 분할 되 고, 그 후에 무작위로 그 (것) 들의 모든 개인으로 구성 된 몇몇 그룹을 선택 한다. 예를 들어, 생산 프로세스에 따르면 1000 개의 부품은 20 개의 상자, 상자당 50 개의 부품을 넣은 다음 무작위로 상자를 추출합니다. 이 상자 안의 50 개 부품은 샘플을 구성합니다. 이 샘플링 방법은 구현이 편리하지만 샘플은 개별 집단에서 나온 것으로, 전체적으로 고르게 분포할 수 없고, 대표적 차이가 있으며, 샘플링 오차가 크다.