參數分類與抽樣，以工業模式逼近全面檢測效果_風聞

無症狀感染者，成為我們的心頭之患。

有網友提議，對疫區進行全面檢測；也有地方，對來自疫區的流動人員進行全面檢測。

對於終端地區，流動人口數量有限，全面檢測可行。對於疫區，千萬數量級的人羣，全面檢測實行起來，人力物力和組織，是十分困難的。

其實，採取工業方法，可以大大減少檢測工作量、便獲得逼近全面檢測的效果。

這個方法，就是參數分類和抽檢。

1、參數分類，就是對全體人羣設置前提參數，進行分類。

比如，一千萬人口，按男女分類，只檢驗男性，檢驗數量就減少一半，變成500萬；在500萬男性中，排除60天未出家門的中小學生，又排除了20%。剩餘400萬。如此分類，工作量就大大減少。

也就是説，邊界參數值設置越多，分類越清晰，剩餘數量越少。上個例子中，參數值為2，1、男女；2、未出門學生。

實際工作中，可以對醫務人員、餐飲人員、服務人員、流動人員和平均接觸他人機率大的人員進行分類，進行排查。

如何分類，怎樣設計參數邊界，需要流行病專家設計。

對其餘人員，可以進行抽樣。這就涉及另一個工業檢測模式：

2、抽樣

一個工業產品，特別是電子工業產品，需要成千上萬個元器件。一個集成電路，有上億的元器件組成，而且牽扯到連接問題，性能參數問題。一個一個檢驗，檢驗合格再組裝，那要等到猴年，造價也是天價。工業上，對元器件都是抽檢的，而且抽檢方法都有科學概率統計依據，也形成了國家標準。GB/T2828.1可以看一下。

在抽檢時，基礎元器件數量值確定後，抽檢幾個，都有嚴格規定。我記得，1萬個以上原件，要檢測315個。不合格，複檢，都有嚴格規定。除了，元器件檢驗，半成品和成品，也有檢驗。通過這種交叉隨機撲捉，就可以把合格產品數量控制在一定範圍。

對於大量不需要全面檢測的無症狀潛在人羣，可以採取這種抽樣模式。效果可以逼近全面普查，比較實際。

以上這些，雖然囉嗦，確實是工業生產長期的經驗積累。可以參考。