調査には対象全部(母集団)を調べる全数検査と、標本を採取して調査する抜き取り検査の2種類があります。しかし母集団全部を調査するのはコストや時間の問題で現実的とは言えません。そこで母集団から採取した標本から母集団の姿を推測する推定統計学が発展しました。一部の標本を統計的に解析する事で母集団の特徴を推測します。
例えば国による国勢調査があります。定期的に実施される調査ですが実施には多くの時間と費用が掛かります。何故この様な全数調査をする必要があるのでしょうか、一部のサンプルで推測するのでは問題なのでしょうか。この答えについては、次の2点です。
（1）ベンチマークデータを作成するため
（2）リファレンスとして活用するため
（1）のベンチマークデータとは基準とされる親データの事です。国勢調査は全数調査ですので全国のどの地域にどのくらいの人口分布があるのか正確にわかります。つまり詳細過ぎる地図の様なものです。これを元に選挙区や議員定数、税金算出の元となる法定人口が決められます。税金や選挙は重要な事項ですから間違いがあってはいけないのでコストと費用を掛けても全数検査のデータを用いるのです。
（2）のリファレンスとは参考資料の事です。つまり別の標本調査を行う場合の参考に用いるわけです。マーケティング調査結果も都市部と田舎では異なる傾向を示すと思います。調査対象に応じてリファレンスを上手く活用した調査が有効となるでしょう。年齢ヒストグラムも都市と田舎では異なります。また製造工程で全数検査が行われるのはどのような場合でしょうか、上記理由以外に重要な製品性能を保証する場合などが該当します。つまり品質保証の観点で全数検査が求められる場合です。
当然抜き取り検査の方がコストがかからないので良いのですが、抜き取り間隔や標本数をどの様にするのか熟慮しなければなりません。この場合はスペックに対し工程能力が十二分にあり、検査しても不合格品がまず発生しないと言える程の安定したプロセスでなければ適用は難しいでしょう。
国勢調査も5年毎に全数検査を行いベンチマークデータの変遷をフォローしています。製造工程でも原料の違い、機械の調子、副資材の違い等で変動しますから工程能力はその一瞬のデータだけで判断せず、ある程度長期スパンで観察し見積もる必要があります。
リスクが高いプロセスほど全数検査でベンチマークを定めた後に管理ポイントを定め、工程が安定した所でコスト削減の為に抜き取りに移行する流れが安全です。ただし全数検査が顧客仕様に記載してあれば勝手に変更する事は出来ません。顧客承認の下で実施する事になります。
