如何收集‘优质’数据？
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精益、质量、改善工具？
所谓改善工具，就是对某种问题提出解决方案的工具。
但是，在现场正确的使用该工具的人却并不多。
将现场可能发生的问题总括起来，本次连载通过问答的方式进行说明，
将工具的活用等方法用简单易懂的方式进行介绍。
Q_008:
在所有工具、技法、方法中，重要的是数据收集，如何才能收集到可利用的'优质’数据？
A :
数据收集是质量管理活动中最基本的事项。 如果缺了这个，那就是"没有馅儿的馅饼"。
为了收集所提到的"优质数据"，大体需要两点。
第一，是收集数据值的准确性，
第二，是合适(适当)的抽样(Sampling)方法。
确保数据准确性是指在采集被测量体的物性、化学特性过程中，将误差最小化，为此，测量仪器必须准确的指示准确的值，而测量者必须正确读取。
如果这两个过程中有任何一个缺陷，那么收集的数据的可靠性（可信度）就会下降。
为了确保准确性，广泛使用的方法是"Gage（测量仪器） R&R（ Repeatability & Reproducibility重复性和再现性）"。
其次，适当的抽样方法是抽取能够直接反映某组数据特性的标本（样本）。
例如：为了预测某国总统大选，A党候选人和B党候选人的支持率，必须对某国所有国民和"A党"全体党员进行调查，但无论从时间、费用成本上来看，这几乎是不可能的，所以要抽取能够代表全体意见的标本来进行预测。
为了确保对此的代表性，就需要要使用正确的抽样方法。
抽样方法有单纯的随机抽样、之字形抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样等多种方式，可选择能够准确反映对象特性特点的方法并使用。
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