抽样(Sampling)是一种有效收集流程统计资料的方法，被收集资料的流程称为母体(Population)。抽出一批产品中的一部份来分析或查验就称为抽样，其目的是为了能由少数资料去推论流程或过去流程的状况。

一个完整的抽样计划必须包含所要管制的项目、样本大小、组数、抽样频率和量测方法，以收集足够且具代表性的资料来达成流程数据的验证阶段的目的。一个好的抽样计划必须能收集并分辨出流程变异的根源，一般包括：

1.件内变异(Within-PieceVariation)：例如同一个客户对同一款手机的满意度不一定相同，也许需要在不同地点，如住宅和办公室分别测量其满意度数据;

2.件间变异(Piece-to-PieceVariation)：即同一时段内的不同客户会有不同的反应;

3.时间与客户的变异(Time-to-TimeVariation)：不同时段的客户会得到不同的满意度数据

为了能够准确的找出流程变异的根源，进行抽样统计时应遵循以下原则：

一、样本大小

抽取较大样本可以比较容易地探测出流程的微小变化，而小的样本仅可探测出较大流程的变化，因此在选择样本大小时，必须先了解欲探测的流程变异的大小，再决定样本的大小。目前实际的应用上，常采用小样本但抽样次数高的作法。

二、样组大小

其一般原则大致如下

○1个：用于破坏性试验或某些化学流程

○2~3个：当抽样成本昂贵时则采取小样组

○4个（或以上）：为最好的统计模式

○5个：计算方便

○10个（或以上）：可增加灵敏度

三、抽样方法

１．简单随机抽样(SimpleRandoMSAmpling)

在n个实验单元中如变数的所有样本出现的机会相同，采用简单随机抽样。如由自动化机器产生的成品箱里抽取几个品项。

２．分层抽样(StratifiedSampling)

把总体分为若干相同性质的小组并在各组内随机抽样；如公司内有两个电镀生产线，则从各电镀生产线随机选取零件，保证能估计各电镀生产线对镀件变异的影响。

３．分群抽样(ClusterSampling)

把总体分为若干相同性质的小组并在各组内随机抽样。例如公司内有五条生产线，每条又都各有八个生产单位，则首先将各生产线和生产单位赋予随机编号，然后从随机选取的生产线和生产单位内选取一个零件，直到数量足够为止。

４．系统抽样(SysteMSAmpling)

开始时随机选取一个单元，然后每隔K个单元选取一个样本，直到足够数量才始测量。

四．抽样频率通常流程变异大的，则抽样的频率高；流程变异小的，则抽样频率低