——確定出產品的屈服特性以幫助改進產品設計或編制適當的售后服務計劃及策劃所需的努力
4.9 抽樣
4.9.1 什么是抽樣
抽樣是為通過研究一個總體的一部分（如樣本）進而獲得總體的一些特性信息的系統的統計方法。
有許多抽樣方法可以使用（例如簡單隨機抽樣，分層抽樣，系統抽樣，連續抽樣，分批抽樣等），采用哪種抽樣方法取決于抽樣的目的以及即將進行的抽樣活動所處的條件
4.9.2 抽樣的用途
抽樣可以大致被分為兩個相互斥的領域："用于接受用途的抽樣"和"用于調查用途的抽樣"
接受型抽樣是根據從一批貨物中抽取的樣品的結果來進行判定是否該接受ISO/TR10017：2003
 
該批貨物。目前有很多接受型抽樣方案來滿足特定的要求和應用。
調查型抽樣采用計數性的或分析性的研究方式對總體的一個或多個特性進行推斷，或推斷這些特性是如何分布的。調查型抽樣經常和在顧客調查中，為收集人們對于某件事物觀點的信息而進行的問卷調查聯系在一起。它同樣也被應用于出于其他目的的數據收集工作，例如審核。
調查型抽樣的一個特定形式是探測抽樣，他是被用于獲得關于一個總體或其子組的一個或多個特性的信息。這也就是在進行過程能力分析時所使用的產品抽樣。
它的另一個應用是在有抽樣方案的情況下對大宗貨物的抽樣調查(如礦產品、液體或氣體)。
4.9.3  抽樣的益處
同對總體進行整體上的調查或100%檢驗相比，適宜的抽樣方案能夠大大地節約時間、金錢和人力。當檢驗是破壞性的時候，抽樣是獲得相關信息唯一可行的方式。
抽樣提供了獲得總體中所關注的特性值或分布的初步信息的富有成本效益和及時的方式。
4.9.4 局限性和注意事項
在構建一個抽樣方案時，應密切注意關于樣本大小，抽樣頻率，樣本選擇的決策，以及子組的基礎和其他各種抽樣的方法。
抽樣需要以非偏倚的方式選取樣本（例如樣本應能夠代表它所來自的總體）。如果不是這樣，它對總體特性的預測將很難保證準確性。在接受型抽樣的情況下，非代表性的樣品可能會導致要么不必要地拒絕具有可接受質量的產品批要么接受具有不可接受質量的產品批。
即使是來自非偏倚的樣本，來自樣本的信息也會有一定程度的誤差。可以通過增加樣本的數量來降低誤差，但這種誤差是不無法消除的。在特定的抽樣問題和內容下，為達到所期望的置信水平和精度所需的樣本數量可能會大大超過實際可行的數量。
4.9.5 應用舉例
調查型抽樣最頻繁地應用于市場調查，以預測（斷言）在一個總體中會購買一個特定產品的人的比例。它的另一個應用在于對于庫存的清點，以估計滿足特定要求的產品的比例。