Statistical SamplingStatistical sam

Statistical Sampling
Statistical sampling is a key concept in project quality management. Members of a project
team who focus on quality control must have a strong understanding of statistics, but other
project team members need to understand only the basic concepts. These concepts include
statistical sampling, certainty factor, standard deviation, and variability. Standard deviation
and variability are fundamental concepts for understanding quality control charts. This sec-
tion briefly describes these concepts and describes how a project manager might apply them
to information technology projects. Refer to statistics texts for additional details.
Statistical sampling involves choosing part of a population of interest for inspection.
For example, suppose a company wants to develop an electronic data interchange (EDI) sys-
tem for handling data on invoices from all of its suppliers. Assume also that in the past year,
the total number of invoices was 50,000 from 200 different suppliers. It would be very time
consuming and expensive to review every single invoice to determine data requirements for
the new system. Even if the system developers did review all 200 invoice forms from the dif-
ferent suppliers, the data might be entered differently on every form. It is impractical to
study every member of a population, such as all 50,000 invoices, so statisticians have devel-
oped techniques to help determine an appropriate sample size. If the system developers used
statistical techniques, they might find that by studying only 100 invoices, they would have
a good sample of the type of data they would need in designing the system.
The size of the sample depends on how representative you want the sample to be.
A simple formula for determining sample size is:
Sample size = 25 * (certainty factor / acceptable error)
2
The certainty factor denotes how certain you want to be that the data sampled will not
include variations that do not naturally exist in the population. You calculate the certainty
factor from tables available in statistics books. Table 8-1 shows some commonly used
certainty factors.

Results (Vietnamese) 1:

Lấy mẫu thống kê
lấy mẫu thống kê là một khái niệm quan trọng trong quản lý dự án chất lượng. Các thành viên của một dự án
đội ngũ những người tập trung vào kiểm soát chất lượng phải có một sự hiểu biết mạnh mẽ của thống kê, nhưng khác
thành viên trong nhóm dự án cần phải hiểu chỉ là những khái niệm cơ bản. Những khái niệm bao gồm
lấy mẫu thống kê, yếu tố chắc chắn, độ lệch chuẩn và biến đổi. Độ lệch chuẩn
và biến đổi các khái niệm cơ bản cho sự hiểu biết biểu đồ kiểm soát chất lượng. Sec-
tion ngắn gọn mô tả các khái niệm và mô tả làm thế nào một người quản lý dự án có thể áp dụng chúng
để dự án công nghệ thông tin. Tham khảo thống kê văn bản cho thêm chi tiết.
Lấy mẫu thống kê liên quan đến việc lựa chọn một phần của dân số lãi suất để kiểm tra.
ví dụ, giả sử một công ty muốn phát triển một dữ liệu điện tử trao đổi (EDI) sys-
tem để xử lý dữ liệu về các hóa đơn từ tất cả các nhà cung cấp. Cho cũng rằng trong năm qua,
tổng số hóa đơn là 50.000 từ 200 nhà cung cấp khác nhau. Nó sẽ là rất thời gian
tốn và tốn kém để xem xét mỗi hóa đơn duy nhất để xác định dữ liệu yêu cầu cho
hệ thống mới. Ngay cả khi các nhà phát triển hệ thống đã xem xét tất cả các hình thức hoá đơn 200 từ c-
ferent nhà cung cấp, các dữ liệu có thể được nhập một cách khác nhau trên mọi hình thức. Nó là không thực tế để
học mọi thành viên của một số người, chẳng hạn như tất cả hoá đơn 50.000, do đó, thống kê có devel-
oped kỹ thuật để giúp xác định một kích thước mẫu thích hợp. Nếu các nhà phát triển hệ thống sử dụng
kỹ thuật thống kê, họ có thể thấy rằng bằng cách nghiên cứu chỉ 100 hóa đơn, họ sẽ có
một mẫu tốt của loại dữ liệu họ sẽ cần trong việc thiết kế hệ thống.
kích thước của mẫu vật phụ thuộc vào cách đại diện bạn muốn mẫu phải.
là một công thức đơn giản để xác định kích thước mẫu:
kích thước mẫu = 25 * (yếu tố chắc chắn / chấp nhận được lỗi)
2
Các yếu tố chắc chắn là bắt như thế nào một số bạn muốn là lấy mẫu dữ liệu sẽ không
bao gồm các biến thể không tự nhiên tồn tại trong dân. Bạn tính toán sự chắc chắn
các yếu tố từ bảng có sẵn trong cuốn sách thống kê. Bảng 8-1 cho thấy một số thường được sử dụng
yếu tố chắc chắn.

Results (Vietnamese) 2:

Lấy mẫu thống kê
lấy mẫu thống kê là một khái niệm quan trọng trong quản lý chất lượng dự án. Các thành viên của một dự án
nhóm người tập trung vào kiểm soát chất lượng phải có một sự hiểu biết mạnh mẽ của thống kê, nhưng khác
các thành viên nhóm dự án cần phải hiểu chỉ có khái niệm cơ bản. Các khái niệm này bao gồm
lấy mẫu thống kê, yếu tố chắc chắn, độ lệch chuẩn, và biến đổi. Độ lệch chuẩn
và biến đổi là những khái niệm cơ bản để kiểm soát chất lượng các biểu đồ sự hiểu biết. Này sec-
tion mô tả ngắn gọn các khái niệm và mô tả cách một người quản lý dự án có thể áp dụng chúng
cho các dự án công nghệ thông tin. Tham khảo các văn bản thống kê để biết thêm chi tiết.
lấy mẫu thống kê liên quan đến việc lựa chọn một phần của một dân quan tâm để kiểm tra.
Ví dụ, giả sử một công ty muốn phát triển một trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) hệ
thống xử lý dữ liệu trên hoá đơn từ tất cả các nhà cung cấp . Giả sử rằng cũng trong năm qua,
tổng số hoá đơn là 50.000 từ 200 nhà cung cấp khác nhau. Nó sẽ là rất nhiều thời gian
và tốn kém để xem xét mọi hóa đơn để xác định các yêu cầu dữ liệu cho
hệ thống mới. Ngay cả khi các nhà phát triển hệ thống đã xem xét tất cả 200 mẫu hoá đơn từ sự khác
nhau các nhà cung cấp, các dữ liệu có thể được nhập khác nhau trên mọi hình thức. Nó là không thực tế để
nghiên cứu tất cả các thành viên của dân, chẳng hạn như tất cả 50.000 hoá đơn, vì vậy các nhà thống kê đã phát
triển kỹ thuật để giúp xác định một cỡ mẫu thích hợp. Nếu các nhà phát triển hệ thống sử dụng
kỹ thuật thống kê, họ có thể thấy rằng bằng cách nghiên cứu chỉ có 100 hóa đơn, họ sẽ có
một mẫu tốt của các loại dữ liệu mà họ cần trong việc thiết kế hệ thống.
Kích thước của mẫu phụ thuộc vào cách bạn muốn đại diện mẫu . là
một công thức đơn giản để xác định cỡ mẫu là:
Cỡ mẫu = 25 * (yếu tố chắc chắn / lỗi chấp nhận được)
2
Các yếu tố chắc chắn biểu thị như thế nào nhất định bạn muốn có dữ kiện lấy mẫu sẽ không
bao gồm các biến không tự nhiên tồn tại trong dân số. Bạn tính toán chắc chắn
yếu tố từ các bảng số liệu thống kê có sẵn trong sách. Bảng 8-1 cho thấy một số thường được sử dụng
các yếu tố chắc chắn.