最近在企业教导过程中，发现有工程师经过数据抽样的技能缝隙，有几率存在数据造假的行为，在这里，咱们就这种现象背面的原理进行简略分析：
原始收集的多个方面数据显现样本散布过窄，由于%GRR=6σ测（GRR）/6σT(Obs),由于样本散布过窄，则σT会较小，则%GRR就会变大，易引起对丈量体系GRR水平的“轻视”。
原始收集的多个方面数据显现样本散布过宽，由于%GRR=6σ测（GRR）/6σT(Obs),由于样本散布过宽，则σT会较大，则%GRR就会变小，易引起对丈量体系GRR水平的“高估”。这时应考虑将样本的散布宽度变小，而不能由于GRR的成果很好而不加以重视。
很显然，在抽样过程中，不选用盲测办法，暗里将特点一致性强的（比方出产周期极短）的产品凑成样本做丈量体系分析，从而人为下降%GRR的精密度水平，将出产线的部分问题搬运给丈量体系，搬运企业管理者的视野，甚至会形成企业严重糟蹋。（计算质量管理专家李颖）
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