抽样数据控制英文解释翻译、抽样数据控制的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 sampled data control

分词翻译：

抽样数据的英语翻译：

【计】 sampled data; sampling data

控制的英语翻译：

control; dominate; desist; grasp; hold; manage; master; predominate; rein
rule
【计】 C; control; controls; dominance; gated; gating; governing
【医】 control; dirigation; encraty
【经】 check; command; control; controlling; cost control; dominantion
monitoring; regulate; rig

专业解析

抽样数据控制（Sampling Data Control）指通过统计学方法从总体数据中提取代表性样本，并对其质量、分布或特征进行系统性管理与调节的过程。该概念在工业制造、市场研究、数据科学等领域具有广泛应用。

核心定义与技术特征：

抽样方法：采用随机抽样、分层抽样或系统抽样等技术获取子集数据，确保样本能反映总体特性（参考：ISO 2859-1:1999 抽样检验标准）。
质量控制：通过统计过程控制（SPC）分析样本波动，识别异常值并调整数据采集流程（参考：美国质量学会《统计质量控制手册》）。
误差管理：计算抽样误差与置信区间，平衡数据精度与成本效率（参考：NIST《工程统计学手册》第3.2章）。

应用场景：

制造业中用于产品批次合格率检测
社会科学研究中的问卷调查数据分析
机器学习领域训练集与测试集的划分

实施要求：需建立明确的抽样方案文档，包含样本量计算公式、数据清洗规则及偏差校正机制。建议结合自动化工具实现实时监控，如Python的Pandas库或Minitab统计软件（参考：IEEE《数据质量管理框架》白皮书）。

注：本文引用标准与文献均为国际公认的行业规范，具体实施时应参照最新版本技术文件。

网络扩展解释

抽样数据控制是指在抽样调查或研究中，通过科学方法确保数据收集、处理和分析的准确性和可靠性。以下是综合多来源信息的详细解释：

一、定义与核心目标

抽样数据控制是统计学中的质量管理过程，旨在通过规范化的操作减少抽样误差和非抽样误差，确保样本数据能真实反映总体特征。其核心目标包括：

保证样本代表性：使抽取的样本具备总体关键特征
提升数据有效性：通过标准化流程避免操作失误
控制抽样风险：通过样本规模管理降低统计偏差

二、关键控制环节

抽样设计阶段
- 合理选择抽样方法（简单随机抽样、分层抽样等）
- 科学确定样本量
- 建立准确的抽样框（总体清单）
数据采集阶段
- 规范操作流程（如环境监测中的标准化取样）
- 使用校准设备防止技术误差
- 实施双盲抽样避免主观偏差
样本管理阶段
- 建立样品追踪系统（来源、接收、流转记录）
- 规范保存条件（如生物样本的低温存储）
- 设置备样复核机制

三、常用控制方法

控制维度	具体措施
过程控制	标准化操作手册、抽样人员培训
质量验证	重复抽样检验、空白样测试
技术控制	抽样工具校准、电子化数据采集
管理控制	抽样过程留痕、第三方监督

四、实施意义

科学价值保障：高质量数据支撑可靠研究结论
风险预防：在医药检测等领域避免误判风险
经济效益：通过合理抽样降低全面调查成本
法律合规：满足行业监管对数据可追溯性要求

需要特别说明的是，在非随机抽样（如网络问卷常用的滚雪球抽样）中，更需通过配额控制、逻辑校验等方式弥补方法缺陷。实际应用中，通常会将抽样误差控制在置信区间内，例如采用公式计算最小样本量： $$ n = frac{Z cdot p(1-p)}{e} $$ 其中Z为置信水平对应的z值，p为预期比例，e为允许误差范围。