- 给这本书评了5.0
抽样使我们可以只测量相对较少的单位,而不必测量每一个单位。要想检查、评价或计算一个流程中的每一个单位,这可能是非常耗费时间的,对任何一个组织来说都行不通。恰当抽样的优点在于,你可以测量一个样本,它在统计上代表了整个数据集。根据具体情况的不同,我们有很多的抽样策略可以采用,但是在职能层次上的大多数情况下,一个通常适用的简单抽样方法是:定义单位,确定特定时帧内单位的平均数量,然后参照标准的统计抽样表,来确定为了达到预期的置信水平,确保样本的衡量标准将反映整个总体,应该有多少个单位得到检验、评价或计算。这种类型的抽样将确保你们的样本在统计上可以代表整个数据集。在强生,我们用这种方法来确定有多少严重不良事件案例应该接受质量保证评价。我们把一个案例视为一个单位。然后,为了获得样本,我们确定了三个月内每月平均处理的案例数量。这让我们得到了每个月处理的单位的总数。然后,我们用抽样表来确定我们每个月应该评价的样本(或者说案例的数量),以确保样本的质量可以代表月内处理的所有严重不良事件案例的数据质量。考虑到我们的案例数量是随时间而变化的,我们每三个月重新计算一次样本以确定抽样仍是正确的。我们所使用的抽样表可以在 B. 斯科特・帕索维斯(B.Scott Parsowith)的《质量审核基础》(Fundamentals of Quality Auditing)一书中找到。不过,你们可以在许许多多的统计和审核书籍中找到标准抽样表。其他的抽样方法可以用来对一个有持续改变的变量 —— 这在很多业务中都很典型 —— 的流程中的属性 “形成一种感觉”。
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