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ehouyong tongji 抽样统计（~pling statisties）按照随机原则从资 源开发利用现象的总体中抽取一部分个体进行统计调查，用 调查的个体样本推断总体的某些指标的一种非全面调查。抽 样统计设计有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、分群抽 样、多级抽样等方法。 在抽样统计中有时不能以自然个体为单位，而要按实际 需要和使用方便把这些自然个体划分为若干单元，抽样时把 每个单元看作一个个体，称为抽样单元。比如可在地图上划 分许多格，每格代表一个抽样单元，格的大小也可不同。构 成总体的全体抽样单元的一个总的描述叫做抽样框，一幅地 图也可为抽样框。 出于对费用和时间的考虑，抽样统计已逐渐作为一个重 要的统计方法。这是因为，普查的工作量太大，往往为人力、 财力、时间所限，在实施过程中易出现人为的误差；经验表 明，有时一个精心设计的抽样方案，其实施效果甚至可以胜 过普查。
统计抽样和非统计抽样的区别
(1)统计抽样 统计抽样是指按照数理统计知识进行样本设计和实施抽样的技术。 （2）非统计抽样 非统计抽样是指按照职业判断进行样本设计和实施抽样的技术。 需要明确的是，统计抽样和非统计抽样的选用只会影响样本的选取，包括如何选以及选多少，而不会影响已被选出来的样本推断总体特征的可靠性，因此，只要运用得当，统计抽样和非统计抽样都可以获得充分、适当的证据。
这里需要注意的是，如果运用不恰当，比如注册会计师通过分析性复核程序未能发现重点审计领域，导致职业判断发生偏差，进而在抽样测试时未能恰当运用抽样技术，这就会影响抽样结果推断的总体特征的可靠性。 其次，需要明确的是，统计抽样是建立在科学的数理统计模型基础上，有助于衡量已获得证据的充分性，从而有助于提高依据样本结果推断的总体特征的可靠性；非统计抽样是主要依据职业判断进行的抽样，主观性较强，而且不能保证抽样具有完全随机性，通常注册会计师很难做到依据客观情况进行样本设计，从而最终影响其总体特征的可靠性。
通常来说，统计抽样比非统计抽样更具有科学性，依据抽样结果推断的总体特征也具有可靠性。...
审计抽样的统计抽样和非统计抽样有啥区别
统计抽样必须同时符合以下两个条件：
(1)利用随机方法选择样本
(2)依据概率论推断总体。
不同时符合上述两个条件的均属于非统计抽样。
一、相同点
1、都是通过样本中发现的错报或偏差率推断总体的特征。
2、运用得当都可以获取充分、适当的审计证据（这也就是导读中提到的非统计抽样运用好了一样能达到与统计抽样相同的效果）
3、通过扩大样本量来降低抽样风险。
二、不同点
1、统计抽样可以量化风险，而非统计抽样不能量化风险，只能通过注册会计师的职业判断定性评价。
2、选取样本的方法不同。统计抽样只能采用随机数表法和系统选样法选取样本（都是随机，总体中每个抽样单元在被抽取时不但都有机会被选中，而且机会均等），而非统计除了可以采用上述两种选取样本方法外还可以采用随意选样。
3、推断总体结论不同。
(1)统计抽样
①属性抽样
如果总体偏差率上限低于可容忍偏差率，则总体可以接受；如果估计的总体偏差率上限大于或等于可容忍偏差率，则总体不能接受，从而说明样本结果不支持计划评估的控制有效性，则应扩大样本规模，实施更多的审计程序；如果估计的总体偏差率上限低于但接近可容忍偏差率，则要谨慎做决定，考虑是否需要扩大样本量。
②变量抽样
如果总体错报上限不小于可容忍错报，不接受总体；如果总体错报上限低于可容忍错报，接受总体。
(2)非统计抽样
非统计抽样由于不能量化风险，故它要比统计抽样谨慎很多。
①属性抽样
如果样本偏差率不低于或低于但接近可容忍偏差率，不接受总体；如果样本偏差率与可容忍偏差率之间的差异不是很大也不是很小，考虑扩大样本规模，进一步收集证据；如果样本偏差率大大低于可容忍偏差率，接受总体。
②变量抽样
总体错报点估计不低于、低于但接近可容忍错报，不接受总体；如果总体错报点估计虽小于可容忍错报，但差距既不很小又不很大，考虑扩大细节测试范围，获取进一步证据后再谨慎决策；如果总体错报点估计远远小于可容忍错报，接受总体。
抽样统计的知识有哪些
在诸如汽车业的一些产业中，人们将对CPK的计算称作PPK。至于人们为什么用32或者更多的数据来计算CPK，我对此做了一些研究。人们在运算中视cp1。33为普通理解与当前能力与4sigma的离差保持一致。如果你用这个数据做一些计算然后对照美国质量出版社出版的表格。 （我曾尝试着邮寄那张表，但都没有成行。这简直太糟了，我猜想管理部门遗失了该邮件）。你可以取值接近32，但即使32有时候也不足以得到一个没有误差的加工能力比率 What I wanna stress again is that capability ratio is not everything, there are too many misuses in the industry, don't count all on it。 我想再一次强调的是加工能力比率并不是万能的，在工业上有很多的误用，不要全部依靠它来计算。 Here is my answer to the question of 32 sample size：这里是我对样本尺寸为32的问题的回答。
A practice that is increasingly common in industry is to require a supplier to demonstrate process capability as part of the contractual agreement。 Thus, it is frequently necessary to prove that the process capability ratio Cp meets or exceeds some particular target value---say, Cp0。 This problem may be formulated as a hypothesis testing problem： 一个要在工业中日渐成熟的练习是需要一个供应者示范如契约的协议部份般的程序能力。 因此，有必要经常证明加工能力比率CP等于或者超过如CP0的一些特殊目标价值。 这个问题可能被制定为一个假设的测试问题： H0: Cp= Cp0 (or the process is not capable) H1: Cp≥ Cp0 (or the process is capable) We would like to reject H0 (recall that in statistical hypothesis testing rejection of Null hypothesis is always a strong conclusion), thereby demonstrating that the process is capable。
We can formulate the statistical test in terms of Cp', so that we will reject H0 if Cp' exceeds a critical value C。 我们想要否定H0（ 取消对统计的假设中无效力假设的测试否定一直是一个强大的结论）。 因此，示范加工是有能力的。我们可以根据 Cp' 制定统计的测试， 所以如果 Cp'超过一个关键的价值 C，那么我们会否定H0 。 Kane(1986) has investigated this test, and provide a table of sample sizes and critical values for C to assist in testing process capability。 We may define Cp(High) as a process capability that we would like to accept with probability (1-α) and Cp(low) as a process capability that we'd like to reject with probability (1-β)。 Please refer to the table created by Kane and used by American Society for Quality Control。 凯恩 （1986） 已经调查这上述测试， 而且向C提供一张有样品大小和关键值的表给来协助测试的加工能力。
就如我们喜欢接受（1-α）的可能性和CP（低）作为程序能力和否定（1-β）的可能性一样，我们可以将CP（高）定义为一个加工能力。请查阅凯恩所创建的并为美国社会质量控制所用的表格。
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