抽樣數據控制英文解釋翻譯、抽樣數據控制的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 sampled data control

分詞翻譯：

抽樣數據的英語翻譯：

【計】 sampled data; sampling data

控制的英語翻譯：

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

專業解析

抽樣數據控制（Sampling Data Control）指通過統計學方法從總體數據中提取代表性樣本，并對其質量、分布或特征進行系統性管理與調節的過程。該概念在工業制造、市場研究、數據科學等領域具有廣泛應用。

核心定義與技術特征：

抽樣方法：采用隨機抽樣、分層抽樣或系統抽樣等技術獲取子集數據，确保樣本能反映總體特性（參考：ISO 2859-1:1999 抽樣檢驗标準）。
質量控制：通過統計過程控制（SPC）分析樣本波動，識别異常值并調整數據采集流程（參考：美國質量學會《統計質量控制手冊》）。
誤差管理：計算抽樣誤差與置信區間，平衡數據精度與成本效率（參考：NIST《工程統計學手冊》第3.2章）。

應用場景：

制造業中用于産品批次合格率檢測
社會科學研究中的問卷調查數據分析
機器學習領域訓練集與測試集的劃分

實施要求：需建立明确的抽樣方案文檔，包含樣本量計算公式、數據清洗規則及偏差校正機制。建議結合自動化工具實現實時監控，如Python的Pandas庫或Minitab統計軟件（參考：IEEE《數據質量管理框架》白皮書）。

注：本文引用标準與文獻均為國際公認的行業規範，具體實施時應參照最新版本技術文件。

網絡擴展解釋

抽樣數據控制是指在抽樣調查或研究中，通過科學方法确保數據收集、處理和分析的準确性和可靠性。以下是綜合多來源信息的詳細解釋：

一、定義與核心目标

抽樣數據控制是統計學中的質量管理過程，旨在通過規範化的操作減少抽樣誤差和非抽樣誤差，确保樣本數據能真實反映總體特征。其核心目标包括：

保證樣本代表性：使抽取的樣本具備總體關鍵特征
提升數據有效性：通過标準化流程避免操作失誤
控制抽樣風險：通過樣本規模管理降低統計偏差

二、關鍵控制環節

抽樣設計階段
- 合理選擇抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣等）
- 科學确定樣本量
- 建立準确的抽樣框（總體清單）
數據采集階段
- 規範操作流程（如環境監測中的标準化取樣）
- 使用校準設備防止技術誤差
- 實施雙盲抽樣避免主觀偏差
樣本管理階段
- 建立樣品追蹤系統（來源、接收、流轉記錄）
- 規範保存條件（如生物樣本的低溫存儲）
- 設置備樣複核機制

三、常用控制方法

控制維度	具體措施
過程控制	标準化操作手冊、抽樣人員培訓
質量驗證	重複抽樣檢驗、空白樣測試
技術控制	抽樣工具校準、電子化數據采集
管理控制	抽樣過程留痕、第三方監督

四、實施意義

科學價值保障：高質量數據支撐可靠研究結論
風險預防：在醫藥檢測等領域避免誤判風險
經濟效益：通過合理抽樣降低全面調查成本
法律合規：滿足行業監管對數據可追溯性要求

需要特别說明的是，在非隨機抽樣（如網絡問卷常用的滾雪球抽樣）中，更需通過配額控制、邏輯校驗等方式彌補方法缺陷。實際應用中，通常會将抽樣誤差控制在置信區間内，例如采用公式計算最小樣本量： $$ n = frac{Z cdot p(1-p)}{e} $$ 其中Z為置信水平對應的z值，p為預期比例，e為允許誤差範圍。