샘플링 대상과 모집단을 명확히 합니다.

샘플은 독립적으로 무작위로 추출되어야 합니다.

추출된 샘플은 대표적인 것이어야 합니다.

샘플은 적절하게 균형을 이루어야 합니다.

표본 추출 계획이 결정된 후에는 표본 추출을 임의로 확장할 수 없습니다.

단순 무작위 샘플링: 모집단에서 여러 샘플링 단위를 선택하여 샘플을 형성하고 n 샘플링 단위의 가능한 모든 조합이 동일한 확률로 선택되도록 보장하는 것을 말합니다.

체계적 무작위 샘플링(기계적 샘플링, 등거리 샘플링): 특정 기호에 따라 샘플링할 제품을 배열하고 일련의 규칙에 따라 하나 또는 제품 그룹을 무작위로 선택하는 샘플링 방법입니다.

층화 무작위 표본추출: 전체 단위를 중요한 부호에 따라 겹치지 않는 층으로 나누고, 단순 무작위 표본추출 또는 기타 표본추출 방법을 사용하여 각 층에서 여러 표본 개체를 선택하고, 각 층의 표본 개체로부터 표본을 형성합니다.

군집 무작위 표본 추출: 모집단을 중복되지 않는 여러 그룹으로 나누고, 각 그룹은 여러 개인으로 구성된 후 모집단에서 여러 그룹을 선택하고 추출된 그룹의 모든 개인이 표본을 구성합니다.

데이터를 수집하는 구체적인 목적을 결정합니다.

양식에 기록해야 할 내용을 결정합니다.

정보 기록을 위한 양식 준비

일부 정보를 수집하고 기록하여 양식을 사용해 보세요.

필요에 따라 양식을 검토하고 수정합니다.

브레인스토밍을 사용하여 그룹 구성원이 창의적으로 생각하고 많은 아이디어, 질문 또는 문제를 생성하거나 명확하게 하도록 안내합니다.

브레인스토밍은 프로세스에 존재하는 품질 문제를 파악하고 해결책을 찾는 데 사용될 수 있으며, 잠재적인 품질 개선 기회를 식별하는 데에도 사용될 수 있습니다.

이 방법은 원인과 결과 다이어그램, 나무 다이어그램, 친화도 다이어그램을 그릴 때 일반적으로 사용됩니다.

준비 단계

창의적 사고 단계

마무리 단계

레이어링 시 레이어링 로고 선택이 매우 중요합니다

계층화의 목적에 따라 특정 부호에 따라 구분하여 동일한 수준 내에서 데이터의 변동폭을 최대한 줄이고, 계층 간의 차이를 최대한 크게 하는 것이 필요하며, 그렇지 않은 경우에는 분류 및 요약이 이루어지지 않습니다.

일반적으로 사람, 기계, 재료, 방법, 환경, 시간 등이 레이어링의 상징으로 사용됩니다.

명확한 물체

데이터 수집

레이어드 로고

데이터 정리

레이어별로 분류

계층적 분류 차트 그리기

비교 분석 및 최종 추론