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在质量监督工作中，对核查总体（即监督总体）进行监督抽查时，规定要采取随机抽样的方式获取样品，这是一项基本要求。但是问及为什么要用随机抽样的形式，在调研中发现普遍认为随机抽样获取的样品对核查总体来说具有代表性，样品更能反映核查总体的质量状况。正因为这种认识，不仅扰乱了质量监督抽查的本质与方向，而且不断地误导质量监督抽查工作的开展，使许许多多的质量监督抽查方案变成产品质量水平（通常以不合格品率表示）低下的保护伞，成了制造冤案错案的帮凶，只不过是自己不知道而已。
随机抽样的概念
监督抽查是建立在概率论与数理统计学基础上发展起来的一门技术、一门分支科学，很多概念或做法是套用概率论与数理统计学，但要结合监督抽查的特点，否则必定会产生看似正确的错误，比如，对随机抽样的理解与应用。根据GB/T10111-2008《随机数的产生及其在产品质量抽样检验中的应用程序》和GB/T3358.2-2009《统计学词汇及符号第2部分：应用统计》等标准的定义：随机抽样是从总体中抽取n个抽样单元构成样本，使n个抽样单元每一可能组合都有一个特定被抽到概率的抽样。定义告诉我们随机抽样是一种样品如何从总体中获取的方法，并没有说这种方法获取的样品就能代表（反映）总体产品的状况，只不过要求总体中每个产品被抽到的机会一样而已。换言之，随机抽样得到的样品质量状况能不能代表（反映）总体产品的质量状况，不是只看它是不是随机抽样，而是看这随机抽样应用在什么地方，以及怎样使用。在抽样统计中随机抽样得到的样品质量状况是能代表（反映）总体产品的质量状况，而在监督抽查中随机抽样得到的样品质量状况是不能代表（反映）核查总体的质量状况。
抽样统计的样品
在研究概率论与数理统计过程中，人们发现大量随机现象的平均结果会趋向一个稳定值，瑞士科学家贝努里（公元1654年～1705年）在概率论研究中做出重大贡献，创立了贝努里大数定律。
贝努里大数定律：设nA是n次独立试验中事件A发生的次数，事件A发生的概率为P(A)=p，则当试验次数n无限增大时，对于任意小的正数ε公式1成立。
根据公式（1）要求，只有当n很大时，事件A发生的频率和该事件的概率P(A)=p非常接近。然而，在实际应用时统计一个事件不可能做到无限多（大），一般情况下，我们把n＞30所获得的统计频率作为该事件拥有的概率看待（即两者很接近）。比如，我们抽样统计某一批产品的合格品率，可以从该批产品中随机抽样100个产品进行检验，其样品的合格品率基本能等于该批产品的合格品率。换言之，在抽样统计中随机抽样得到的样品所拥有的各项指标值水平是能代表（反映）被抽检总体产品的指标值水平。
监督抽查的样品
在概率论与数理统计的工作实践中，人们一般把等于或小于0.05的概率称为小概率。一个事件如果发生的概率很小的话，那么可以认为它在一次试验中是不发生的，数学上称之小概率原理。即设H0为一原假设，H1为一与其对立的备择假设（也称对立假设）构造一个随机事件A，当原假设成立时，这个随机事件A以很小的概率发生，在一次试验中，小概率事件不应该发生，若发生了，否定原假设，接受与其对立的备择假设H1。
监督抽查就是应用小概率原理来设置抽样检验方案去判定核查总体的质量水平。比如，原假设H0：核查总体的实际平均每百单位产品不合格品率不高于声称质量水平DQL值；备择假设H1：核查总体的实际平均每百单位产品不合格品率p高于声称质量水平DQL值；小概率随机事件A：从核查总体中随机抽取n件产品，这n件产品中含有的不合格品d大于不合格限定数L。在一次抽样检验中，小概率随机事件A发生了（即d＞L），否定原假设H0（核查总体的实际平均每百单位产品不合格品率不高于声称质量水平DQL值），接受与其对立的备择假设H1（核查总体的实际平均每百单位产品不合格品率p高于声称质量水平DQL值），即核查总体的质量水平达不到声称质量水平的要求，判为不合格。
根据概率论原理，用二项分布可计算出当核查总体的不合格品率为p时，监督抽查的抽样方案（n；L）的检验合格（即通过）概率有公式2所示：
设置抽样方案的随机事件A（即在核查总体中随机抽取n件产品，这n件产品中含有的不合格品d大于不合格限定数L）为0.05小概率，即Pa(p)=0.95。将其代入公式2，就能得到不同监督抽查的样品数n与核查总体质量水平之间的关系，如表1所示。
从表1中我们可以发现，当监督抽查采用（2；0）抽样方案时，只要样品中有不合格品出现，按照小概率原理可以判核查总体的合格品率达不到97.5%（即质量水平大于2.5%），如果监督抽查采用（3；0）抽样方案，样品中出现不合格品，就可以判核查总体的合格品率达不到98.5%，以此类推。
从以上的分析得知，不管是抽样统计，还是监督抽查都需要随机抽样。随机抽样仅仅只是一种取样的方式而已，其目的是保证每个样品的组合都有一个相同被抽到概率，至于把样品用于什么地方并不是随机抽样来决定的。随机抽样的样品用于统计分析，应用贝努里大数定理，那么样品的质量状况就能代表（反映）统计总体产品的质量状况，即样品的指标值水平能等同于统计总体的指标值水平；而随机抽样的样品用于监督抽查，由于样品数非常少无法满足公式1的条件，不能把样品的质量状况来替代核查总体的质量状况，而是根据小概率原理起到概率把关的作用，来判定核查总体达不到某个合格品率值，判其不合格。在监督抽查中，样品的不合格与核查总体的不合格不是同一概念、同一个指标，一个是指标值不合格，一个是指标值水平（质量水平）不合格，也就是说监督抽查的样品质量状况是不能代表（反映）核查总体的质量状况。比如，监督抽查用（2；0）抽样方案，检验样品质量状况只有：百分之百合格、百分之五十合格、百分之百不合格等三种情况，而任何一个核查总体不可能只有这三种质量状况。作为质量监督管理人员应该认识到这一点，弄清随机抽样与样品之间的关系。
消除监督抽查的误区
在监督抽查工作中，由于对随机抽样的本质认识不够，又受到抽样统计的影响，一些质监部门往往把样品与核查总体等同起来，从而制订出一些看似正确的错误方案与计划，或者把在特定条件下正确的方法无约束地推扩应用：一是监督抽查规定样品合格判定核查总体合格，样品不合格判核查总体不合格；二是不管被监督者有什么异议都采用备样复查，以备样进行仲裁；三是用监督抽查的形式证明核查总体合格；四是质监部门的任何查处都采用随机抽样，等等，从而无形中把监督抽查引向歧途，甚至是南辕北辙。
总之，随机抽样只是获取样品的一种形式而已，弄清随机抽样的本质与作用，是每位从事质量监督抽查工作人员做好工作的前提。随机抽样决定不了抽查的性质，其样品也不代表核查总体的质量状况，但是监督抽查必须采用随机抽样，它是以样品质量合格与否来推断判定核查总体质量水平的高低。这一点大家应该有一个正确的认识。
（作者单位：浙江省温州市质量技术监督检测院）《中国质量技术监督》2014年10月刊
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