Jako że w większości przypadków nie mierzymy 100% naszych wyrobów (populacja), ze względu na koszty i czas, to pobieramy próbkę, która ma reprezentować populację.
Niestety w wyniku działania zmienności charakterystyka, którą szacujesz na podstawie próbki, i rzeczywista jej wartość, którą zobaczysz, gdybyś zmierzył całą populację, będą różne.
To właśnie jest tzw. “sampling error”.
Im większa wielkość próbki, tym mniejszy błąd oszacowania danej charakterystyki (statystyki) – w naszym przypadku oszacowania wskaźników zdolności procesu.
Poniżej możesz zobaczyć niepewność wyznaczenia wskaźnika Cp, w zależności od wielkości próbki, zakładając, że rzeczywista wartość Cp = 1,33, a poziom ufności równy jest 95%.
Poziom ufności 95% wskazuje, że 95 na 100 próbek losowo pobranych z procesu, stworzy przedział, wokół którego będzie zawierać się rzeczywista wartość wskaźnika zdolności procesu (gdyby wszystkie dane procesu można było zebrać i przeanalizować).