품질문제의 본질을 알기 위하여 Data 수집 계획를 수립할 때 확인해야 하는 사항은 다음과 같다.

■ 100%를 측정할 것인가? Sampling 할 것인가?
   염려스럽기 때문에 전수 검사한다는 논리는 통계량에 대한 확신의 부족에서 나온다
   대분분의 경우 ‘최소 Sample size’ 이상으로 수집되고 있다.

■ 모집단으로 부터 Data 수집할 때... 
   매일 발생되는 Example이 포함되도록 해야 하고 Sample Size의 크기가 중요함
   (수도물속 소독약품의 양, 고객평가를 위한 Focus group Research의 경우 등)

■ 특정 Process에 대해 지속적인 변화를 추적하기 위한 Data 수집할 때...
   매일 발생하는 Example이 포함되도록 해야하고 Sample Size 및 Sampling 주기 결정해야 함
   (자동차의 수명시점까지의 일일 연료 소모량과 같은 경우, 출퇴근 소요시간 등)

품질개선을 하다가 많이듣게 되는 질문이 몇개의 데이터를 취해야 하느냐이다.
그것에 대한 답은 "경우에 따라 다르다" 이다.
그렇지만, 정밀하고 치명적인 부품이 아니라면 다음과 같은 가이드라인을 활용할 수 있다.
연속형 데이터에 대한 최소한의 표본수(Minimum Sample Size)는 다음과 같이 구한다

① 통계적으로 정규분포를 이용하기 위하여 30개 이상의 Sample Size가 필요하다
② 다음 MSS (Minimum Sample Size) 계산의 결과 30개 이하로 나오면 MSS=30개를 권장한다
③ MSS =[(2 x σ) /d]^2

   예를들어, 연속형 CTQ X(부품의 치수) 평가를 위한 Data 수집의 경우
   여기서, CTQ X의 평균(m) 150㎜, 표준편차(s) 3㎜, 목표 허용치(d) = ±1㎜ 이라면
   MSS = [(2 x σ) /d]^2 = [(2 x 3) /1]^2 = 36
   그러므로, CTQ X 분석하기 위해서 최소 36개의 data가 필요하다
   계산된 MSS가 입수 가능한 부품보다 크면 전부 측정하도록 한다