دستورالعمل نمونه گیری – روش های نمونه برداری

نمونه گیری فرایندی جهت کنترل یک محموله با حجم بالاست. وقتی حجم یک محموله کنترلی خیلی زیاد باشد و قادر به کنترل تک به تک اجرای آن نباشیم، مجبور به نمونه گیری از آن محموله هستیم. روش اجرایی نمونه گیری یا دستورالعمل نمونه گیری برای خودش یک راهکار و چارچوب اصولی محسوب می گردد. خیلی از کارشناسان کنترل کیفیت بدون اطلاع و دانش فنی در حوزه نمونه گیری بصورت سنتی و بدون قاعده و قانون خاصی نمونه برداری می کنند.

دستورالعمل نمونه برداری یا روش اجرایی نمونه برداری در این مقاله برای الگو گیری ارائه شده است. شما می توانید با اعمال تغییرات آن نسبت به بروز رسانی آن متناسب با نیاز شرکت خود اقدام نمایید.

1-  هدف :

هدف از تدوین این دستورالعمل ، تشریح چگونگی نمونه گیری جهت اعمال فرایند کنترل کیفیت بر روی قطعات و مجموعه ها در هر مرحله می باشد.

2- دامنه كاربرد :

این دستورالعمل در واحد کنترل کیفیت کاربرد دارد .

3- مسئوليت نظارت و اجرا :

• نظارت : مدیر فنی و مهندسی.
• اجرا : واحد کنترل کیفیت.

4- شرح :

انباشته‌هاي بين صفر تا 25 به طور صد در صد كنترل مي‌گردد.

براي انباشته‌هاي بيش از 25 طبق جدول زير نمونه‌گيري و تعيين تكليف مي‌گردد.

جهت نمونه‌گيري از كل انباشته با استفاده از اعداد تصادفي توليدي توسط ماشين حساب و يا جدول اعداد تصادفي پيوستي شماره 1 اقدام مي‌گردد.

تذكر : در بعضي از دستورالعمل‌هاي كنترلي براي طرح نمونه‌گيري مشخصا تعيين تكليف شده است.

چنانچه انباشته‌اي رد گردد، یا کل محموله رد می گردد و يا  کالا و اقلام مربوطه مجدد مورد بازرسي صد در صد قرار مي‌گيرد تا اقلام نامنطبق جداسازي گردد.

.

5- توزیع نسخ :

مطابق با فرم فهرست اطلاعات مدون معتبر سیستم مدیریت یکپارچه توزیع شده است.

6- مدارک پیوست  :

ندارد.

انواع نمونه گیری یا نمونه برداری

نمونه گیری و نمونه یرداری همواره مورد توجه محققان و دانشمندان در حوزه آمار و احتماالات و آمار مهندسی بود و همچنان هست. هر یک از این دانشمندان برای خودشان یک الگو یا مدل خاصی تهیه و تدوین کردند. یکی از این روشها و الگوهای پرطرفدار، الگوی نمونه گیری مونتگمری هست. مونتگمری برای انواع احجام محموله ، تعداد نمونه را تعریف کرده سپس برای آن تعداد نمونه گیری اعداد پذیرش ، اعداد را تعریف نمود. امروزه مدل نمونه برداری مونتگمری یکی از بهترین شیوه های انواع نمونه گیری یا نمونه برداری است.

خطای آلفا چیست؟

خطای آلفا یا خطای نوع اول یا خطای ذاتی برای بروز هر نوع اشتباهی است. چنانچه در کنترل کیفی یک محصول یا خدمت بطور اشتباهی آن محصول یا خدمت را اوکی کنیم در حالیکه خراب بوده است، دچار خطای آلفا یا خطای نوع اول شده ایم. خطای آلفا در حد 5 درصد یک خطای معمولی قابل پذیرش است. طبعا چنانچه میزان خرابی که پذیرفتیم بیشتر از 5 درصد باشد، باعث افزایش سطح شکایت مشتریان خواهد گردید. جنانچه میزان خرابی که پذیرفتیم کمتر از 5 درصد باشد، باعث کاش سطح شکایات مشتریان می گردد.

خطای الفا خطای نوع اول یکی از مباحث شیرین در حوزه آمار مهندسی و کنترل کیفیت آماری است. کارشناسان QC همواره بایستی به انواع خطای نوع اول مسلط باشند. پایه و اساس الگو و مدل نمونه گیری مونتگمری نیز بر اساس خطای آلفا می باشد. جهت کسب اطلاعات بیشتر با مرکز سیستم کاران 79165-021 تماس حاصل نمایید.

خطای بتا چیست؟

یکی دیگر از انواع خطاها، خطای BETA یا بتا یا خطای نوع دوم نیز یکی از دو نوع خطای موجود در جامعه کنترلی محسوب می گردد. خطای نوع دوم به عنوان یک خطای مجهول همواره مورد سوال کارشناسان QC است. با ذکر یک مثال خططای بتا یا حطای نوع دوم را توضیح می دهیم. چنانچه مسئول کنترل کیفیت در حین یک Q.C یک محصول ، آنرا بعنوان یک محصول نامنطبق یا خراب تشخیص دهد، در حالیکه آن محصول یا خدمت سالم هست، دچار خطای بتا یا خطای نوع دوم می گردد.

خطای دوم یا خطای بتا یکی از رایج ترین خطاهاست که معمولا ما از آن غافل هستیم. توجه به خطای نوع دوم همزمان با عنایت به خطای نوع اول می تواند سازمان را از تمام رقبای خود سرآمد کند.

روش اجرایی یا دستورالعمل نمونه برداری ، نمونه گیری

نمونه برداری و نمونه گیری یک فرایند مهم در پروسه Q.C است. روش اجرایی یا دستورالعمل یا رویه نمونه گیری یکی از مستندات اصلی ایزو محسوب می گردد. مرکز سیستم کاران به شماره 79165-021 این دستورالعمل نمونه گیری را به صورت دانلود رایگان در پایین مقاله قرار داد. کاربران و علاقمندان با عناوین مختلفی به دنبال چنین دستورالعملی هستند.

دانلود رایگان دستورالعمل نمونه گیری

نمونه دستورالعمل نمونه برداری

دانلود رایگان روش اجرایی نمونه گیری

نمونه روش اجرایی نمونه برداری

چک لیست نمونه برداری

دانلود فرم نمونه گیری

نمونه فرم های چک لیست نمونه گیری و نمونه برداری

فرم های ایزو ISO برای نمونه برداری و نمونه گیری

دستورالعمل نمونه گیری یا نمونه برداری را از طریق لینک زیر به صورت فایل Word دریافت کنید. مرکز سیستم کاران با چندین دهه سابقه فعالیت در حوزه تهیه و تدوین مستندات ایزو ISO در خدمت متقاضیان محترم می باشد. از سایر دانلود رایگان مستندات ایزو مندرج در سایت نیز استفاده نمایید.

دستورالعمل نمونه‌برداری

نمونه‌برداری یکی از مراحل کلیدی در تحقیقات و تجزیه و تحلیل داده‌ها است که به ما این امکان را می‌دهد تا از بخشی از یک جمعیت اطلاعاتی به‌دست آوریم و بر اساس آن، نتایج قابل تعمیمی برای کل جمعیت استخراج کنیم. فرآیند نمونه گیری یا نمونه برداری در حوزه‌های مختلفی مانند صنعت، علوم اجتماعی، پزشکی، بازاریابی، و علوم زیستی کاربرد دارد. در ادامه، مراحل و نکات کلیدی در دستورالعمل نمونه‌برداری به تفصیل شرح داده می‌شود.

۱. تعریف هدف

– تعیین هدف: اولین گام در نمونه‌برداری، مشخص کردن هدف اصلی تحقیق است. باید بدانید که چرا نمونه‌برداری انجام می‌دهید و چه نوع اطلاعاتی برای پاسخ به سوالات تحقیق نیاز دارید. این هدف می‌تواند شامل بررسی رفتار مصرف‌کنندگان، ارزیابی تأثیر یک درمان خاص، یا سنجش نگرش‌های عمومی نسبت به یک موضوع باشد.

۲. تعیین جمعیت

– شناسایی جمعیت: جمعیت مورد نظر برای نمونه‌برداری باید به‌دقت مشخص شود. این جمعیت می‌تواند شامل افراد، اشیاء، یا رویدادها باشد. برای مثال، اگر هدف شما بررسی عادات خرید مشتریان یک فروشگاه خاص است، جمعیت شما شامل تمامی مشتریان آن فروشگاه خواهد بود.

۳. انتخاب روش نمونه‌برداری

– روش‌های تصادفی: این روش‌ها شامل نمونه‌برداری ساده (انتخاب تصادفی از کل جمعیت)، نمونه‌برداری سیستماتیک (انتخاب هر nامین فرد از یک لیست)، یا نمونه‌برداری خوشه‌ای (تقسیم جمعیت به خوشه‌ها و انتخاب تصادفی برخی از خوشه‌ها) هستند. این روش‌ها معمولاً باعث کاهش تعصب در انتخاب نمونه می‌شوند.

– روش‌های غیرتصادفی: این روش‌ها شامل نمونه‌برداری هدفمند (انتخاب نمونه بر اساس ویژگی‌های خاص) یا نمونه‌برداری راحت (انتخاب افرادی که به‌راحتی در دسترس هستند) می‌شوند. این روش‌ها ممکن است به تعصب منجر شوند، بنابراین باید با احتیاط استفاده شوند.

۴. تعیین اندازه نمونه

– محاسبه اندازه نمونه: اندازه نمونه باید به‌گونه‌ای باشد که نتایج به‌دست‌آمده از آن قابل تعمیم به کل جمعیت باشد. عوامل مؤثر در تعیین اندازه نمونه شامل سطح اطمینان، دقت مورد نیاز، و تنوع جمعیت هستند. برای محاسبه اندازه نمونه، می‌توان از فرمول‌های آماری استفاده کرد.

۵. جمع‌آوری داده‌ها

– اجرای نمونه‌برداری: پس از انتخاب روش و تعیین اندازه نمونه، زمان جمع‌آوری داده‌ها فرا می‌رسد. در این مرحله، باید اطمینان حاصل کنید که فرآیند جمع‌آوری داده‌ها به‌صورت منظم و بدون تعصب انجام شود. این داده‌ها می‌توانند از طریق پرسشنامه‌ها، مصاحبه‌ها، یا مشاهدات جمع‌آوری شوند.

۶. تحلیل داده‌ها

– تجزیه و تحلیل نتایج: پس از جمع‌آوری داده‌ها، مرحله تجزیه و تحلیل آغاز می‌شود. این مرحله شامل استفاده از روش‌های آماری برای بررسی و تفسیر داده‌ها است. هدف این است که الگوها و روابط موجود در داده‌ها شناسایی شوند و نتایج به‌دست‌آمده بر اساس هدف اولیه تحقیق تفسیر شوند.

۷. گزارش‌دهی

– تهیه گزارش: در نهایت، نتایج و یافته‌ها باید به‌صورت یک گزارش منسجم و قابل فهم ارائه شوند. این گزارش باید شامل توضیحات مربوط به روش نمونه‌برداری، تحلیل داده‌ها، و نتیجه‌گیری‌های حاصل از تحقیق باشد. همچنین، پیشنهادات و توصیه‌های عملی نیز می‌تواند در این گزارش گنجانده شود.

دستورالعمل نمونه برداری – نکات مهم

– تنوع نمونه: اطمینان حاصل کنید که نمونه انتخابی نمایانگر جمعیت باشد. این کار به کاهش خطاهای نمونه‌برداری و افزایش اعتبار نتایج کمک می‌کند.

  – خطای نمونه‌برداری: به حداقل رساندن خطاهای احتمالی در انتخاب نمونه از اهمیت بالایی برخوردار است. این خطاها می‌توانند ناشی از انتخاب نادرست نمونه یا عدم دقت در جمع‌آوری داده‌ها باشند.

– مستندسازی: تمامی مراحل نمونه‌برداری باید به‌طور دقیق مستند شوند تا امکان بازبینی و تکرار تحقیق در آینده وجود داشته باشد.

با رعایت این مراحل و نکات، می‌توانید یک نمونه‌برداری مؤثر و دقیق انجام دهید که به شما کمک کند تا به نتایج قابل اعتمادی دست یابید. در برخی استانداردهای ایزو که توسط سازمان استاندارد جهانی ایزو تدوین میگردند، مشخصا روش نمونه برداری نیز تشریح میگردد.

بهترین روش‌های نمونه‌برداری در کنترل کیفیت

کنترل کیفیت یکی از ارکان اساسی در فرآیند تولید و ارائه خدمات است که به تضمین کیفیت محصولات و خدمات کمک می‌کند. در این راستا، انتخاب روش مناسب نمونه‌برداری می‌تواند تأثیر عمیقی بر دقت و اعتبار نتایج حاصل از ارزیابی کیفیت داشته باشد. در ادامه، به تشریح بهترین روش‌های نمونه‌برداری در کنترل کیفیت می‌پردازیم و مزایا و معایب هر یک را بررسی می‌کنیم.

۱. نمونه‌برداری تصادفی ساده

– شرح: در این روش، هر واحد از جمعیت دارای شانس برابر برای انتخاب شدن است. این امر به کاهش تعصب در انتخاب نمونه کمک کرده و نتایج قابل تعمیمی به کل جمعیت ارائه می‌دهد.

– مزایا:

  – سادگی و راحتی: این روش به دلیل سادگی در اجرا و عدم نیاز به محاسبات پیچیده، بسیار محبوب است.

  – نمایندگی جمعیت: با انتخاب تصادفی، احتمال نمایندگی خوب از جمعیت افزایش می‌یابد.

– معایب:

  – دشواری در جمع‌آوری: در جمعیت‌های بزرگ، پیدا کردن و انتخاب نمونه‌ها به‌صورت تصادفی ممکن است دشوار باشد، به‌خصوص اگر اطلاعات دقیقی از جمعیت موجود نباشد.

۲. نمونه‌برداری سیستماتیک

– شرح: در این روش، از یک نقطه شروع تصادفی استفاده شده و سپس هر nامین واحد از جمعیت انتخاب می‌شود. این روش می‌تواند کارآمد باشد و زمان کمتری نسبت به نمونه‌برداری تصادفی ساده صرف کند.

– مزایا:

  – کارآمدی: این روش به دلیل سرعت و کارایی بالا، زمان و هزینه کمتری را نسبت به برخی روش‌های دیگر نیاز دارد.

  – آسانی در پیاده‌سازی: اجرای این روش ساده است و نیاز به محاسبات پیچیده ندارد.

– معایب:

  – احتمال تعصب: اگر الگوهای خاصی در جمعیت وجود داشته باشد، ممکن است انتخاب سیستماتیک منجر به تعصب در نتایج شود.

۳. نمونه‌برداری خوشه‌ای

– شرح: در این روش، جمعیت به خوشه‌های طبیعی تقسیم می‌شود و سپس برخی از خوشه‌ها به‌طور تصادفی انتخاب می‌شوند. سپس از همه یا بخشی از واحدهای موجود در این خوشه‌ها نمونه‌برداری می‌شود.

– مزایا:

  – مناسب برای جمعیت‌های بزرگ: این روش به‌خصوص برای جمعیت‌های بزرگ و پراکنده مناسب است و می‌تواند هزینه‌های جمع‌آوری داده را کاهش دهد.

  – کاهش هزینه‌ها: با تمرکز بر روی خوشه‌ها، نیاز به بررسی تمام واحدها نیست و این امر می‌تواند هزینه‌ها را به‌طور قابل توجهی کاهش دهد.

– معایب:

  – کاهش نمایندگی: ممکن است نمونه‌های انتخاب‌شده نمایندگی کمتری از کل جمعیت داشته باشند، به‌خصوص اگر خوشه‌ها به‌طور نامناسب انتخاب شوند.

۴. نمونه‌برداری هدفمند

– شرح: در این روش، نمونه‌ها بر اساس ویژگی‌های خاص یا معیارهای مشخص انتخاب می‌شوند. این روش معمولاً در مواقعی که اطلاعات خاصی مورد نیاز است، استفاده می‌شود.

– مزایا:

  – تمرکز بر روی گروه‌های خاص: این روش به محققان این امکان را می‌دهد که بر روی گروه‌های خاص یا ویژگی‌های خاص تمرکز کنند و اطلاعات دقیق‌تری به‌دست آورند.

  – مفید برای بررسی‌های خاص: در برخی موارد، این روش می‌تواند نتایج عمیق‌تری را نسبت به روش‌های دیگر ارائه دهد.

– معایب:

  – خطر تعصب: انتخاب نمونه‌ها به‌صورت هدفمند می‌تواند به تعصب منجر شود و نتایج را تحت تأثیر قرار دهد.

۵. نمونه‌برداری تصادفی طبقه‌ای

– شرح: در این روش، جمعیت به طبقات مختلف تقسیم می‌شود و سپس از هر طبقه به‌طور تصادفی نمونه‌هایی انتخاب می‌شود. این روش به اطمینان از نمایندگی هر طبقه در نمونه کمک می‌کند.

– مزایا:

  – کاهش تنوع: با کاهش تنوع در داخل هر طبقه، نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتر به‌دست می‌آید.

  – نتایج دقیق‌تر: این روش می‌تواند به محققان کمک کند تا نتایج دقیق‌تری نسبت به روش‌های دیگر به‌دست آورند.

– معایب:

  – نیاز به اطلاعات قبلی: برای اجرای این روش، نیاز به اطلاعات قبلی درباره جمعیت و طبقات آن وجود دارد که ممکن است در برخی موارد دشوار باشد.

انتخاب بهترین روش نمونه‌برداری در کنترل کیفیت بستگی به ویژگی‌های خاص جمعیت، هدف تحقیق، و منابع موجود دارد. برای مثال، در شرایطی که جمعیت بزرگ و پراکنده است، نمونه‌برداری خوشه‌ای می‌تواند بهترین گزینه باشد. در حالی که برای بررسی‌های خاص، نمونه‌برداری هدفمند ممکن است مناسب‌تر باشد.

همچنین، در بسیاری از موارد، ترکیب چندین روش می‌تواند بهترین نتایج را به‌دست دهد. برای اطمینان از کیفیت مناسب، مهم است که روش انتخابی به‌طور دقیق مستند شود و نتایج به‌دست‌آمده به‌طور منظم بررسی و تجزیه و تحلیل شوند.

در نهایت، توجه به نکات کلیدی مانند اندازه نمونه، نمایندگی، و هزینه‌ها می‌تواند به شما در انتخاب روش مناسب کمک کند.

دانلود رایگان نمونه دستورالعمل نمونه گیری – فرمت Word