PMP的质量管理中有一个基本的控制质量工具叫统计抽样，一般考试时会考察具体抽样的两种样本的比较不同，即属性抽样和变量抽样的差异。

　　一、属性抽样

　　属性抽样时，每个样本的结果都是非此即彼（比如，要么是检测合格，要么是不合格）。抽样检测的置信水平会由于抽样数量的不同而不同，比如我们希望产品合格率为90%，那么我们应该至少抽多少个产品样品进行检测，业界会有相应的公式来佐证这种关联，具体公式样例可以查阅百度获得。这里仅举一个具体的例子，比如某车间对其生产的产品“钢圈”进行检查，钢圈的直径范围落在5.3～5.4厘米之间的为合格品，此范围之外的为次品。根据行业公式推演，某日进行了500批次的抽检，如果合格率都在90%以上，其整批产品的合格率的置信水平可以达到90%以上。

　　二、变量抽样

　　变量抽样关心实际检测值在某个连续刻度上所处位置，而不是产品合格或不合格。而变量抽样相对于属性抽样更多的是看被抽检样本的合格程度，比如某车间对其生产的产品“钢圈”进行检查，如果有需要确定产品各批次的平均直径和相对于平均直径的标准偏差的需求（此处可以理解为关联三点估算和标准差的知识），那就需要执行变量抽样。如果PMP考试中给出抽样时相对于产品的标准重量或尺寸的偏差量或标准差的概念，那更多的是选变量抽样。

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