개념 한 쪽
인간공학기사 워크 샘플링 응용 — 관측 방식과 비율 환산
워크 샘플링은 관측을 어떤 간격으로 뽑는지, 뽑은 비율을 시간으로 어떻게 바꾸는지에 따라 결과가 달라진다. 이 카드에서는 등간격 관측과 계층별 샘플링, 통계적 근거인 대수법, 손목 꺾임 시간의 환산, 기계 담당 시 생산량, 표본 수 계산 예를 본다.
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뜻
관측을 등간격 시점마다 행하는 방법은 체계적 워크샘플링이다.
계층별 샘플링은 층 안의 동질성으로 분산을 줄이고 계획을 세우기 쉽다는 장점이 있다. 주기성을 배제하는 것은 완전 랜덤 샘플링의 특징이므로 계층별 샘플링의 장점이 아니다.
표본의 크기가 충분히 크면 모집단의 분포와 일치한다는 통계적 이론에 근거해 무작위로 관측하는 표준시간 측정 방법은 대수법, 곧 워크 샘플링이다.
3시간 동안 200회를 샘플링해 30번의 손목 꺾임을 확인했다면 비율은 200분의 30이고, 3시간 180분에 이 비율을 적용하면 27분이 된다. 이를 시간당으로 환산하면 9분이다.
제품 1개에 원자재를 물리는 데 2분, 자동가공에 3분이 걸리고 작업자가 같은 기계 2대를 담당하면 한 사이클 5분에 2개가 나온다. 60분 동안에는 24개를 생산한다.
표본 수는 신뢰수준과 추정 비율, 허용 오차로 정한다. 초기 아이들 비율 0.05, 신뢰수준 99퍼센트의 값 2.58, 허용 오차 0.01이면 약 3162회가 된다. 요소 작업 25회 측정에서 평균 0.5, 표본 표준편차 0.09, 신뢰도 95퍼센트의 값 2.06, 허용 오차 5퍼센트이면 관측 횟수는 약 55회가 된다.
예제
선지 판단은 등간격 관측을 체계적 워크샘플링으로, 주기성 배제를 완전 랜덤의 특징으로 보는지, 표본이 충분히 크면 모집단 분포와 일치한다는 이론에 근거한 방법을 대수법으로 고르는지, 200회 중 30회 손목 꺾임을 시간당 9분으로 환산하는지, 2분과 3분이 걸리는 기계 2대 담당에서 시간당 24개를 구하는지, 표본 수 예에서 3162회와 55회를 구하는지에서 갈린다. 방식과 환산을 맞게 연결한 선지가 맞고, 계층별 샘플링의 장점으로 주기성 배제를 넣거나 손목 꺾임을 시간당 27분으로 본 선지는 어긋난다.
자주 묻는 물음
- 체계적 워크샘플링은 어떤 방식인가요?
- 관측을 등간격 시점마다 행하는 방식입니다.
- 계층별 샘플링의 장점이 아닌 것은 무엇인가요?
- 주기성 배제입니다. 완전 랜덤 샘플링의 특징입니다.
- 3시간에 200회 중 30회 손목 꺾임이면 시간당 시간은 얼마인가요?
- 비율 0.15를 180분에 적용한 27분을 3시간으로 나누어 9분입니다.
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