Выборка с помощью случайных чисел. Если бы мы формировали партии с помощью случайных чисел, тогда накопленное среднее, статистический предел для х был бы равен 10. Дело в том, что на случайные числа не влияют ни цвет, ни размер, ни какие-либо иные физические характеристики бусин, лопатки или людей. Статистическая теория (теория вероятностей), как она изложена в книгах по теории выборок или по теории распределений, применяется при использовании случайных чисел, но не в реальной жизни. Когда состояние статистической управляемости достигнуто, можно говорить, что распределение существует и оно предсказуемо.

17 W. Edwards Deming, Sample Design in Business Research (Wiley, I960), Ch. S. — Прим. авт.

Механическая выборка искажает среднее значение процесса. Доподлинно известно, что накопленное среднее для доли дефектных изделий, вычисленное по результатам контроля, как бы добросовестно он ни был проведен, может не дать хорошего приближения для среднего процесса. Добросовестный контролер может выбирать образцы для контроля с верха, низа и середины партии, пытаясь дать корректную характеристику партии, но нет гарантии, что такой выбор даст результаты, близкие к тем, которые могли быть получены с использованием случайных чисел. Единственный надежный способ — это использовать таблицы случайных чисел для отбора изделий из партии, однако следует признать, что применение данного метода во многих случаях оказывается непрактичным. Исключить возможное искажение, создаваемое механической выборкой, можно лишь путем 100%-ного контроля случайно отбираемых партий, конечно, при 100%-ном контроле всех партий. (Предложено м-ром Дейвом Уэстом на семинаре в Претории в июне 1982 г.)