序贯抽样就像谈恋爱。一段时间后，我们可以选择接受、拒绝，或者继续尝试。与略显僵化的固定样本量抽样相比，序贯抽样让我们能够灵活地在每一步都做出决策。这种方法比固定样本量抽样有一个非常大的优势：它通常只需要更少的样本量，却能提供相同的统计功效。更少的样本量意味着节省时间、金钱，最重要的是，节省大家的下午时间。
本文介绍的方法最初由Wald（1945）提出，称为序贯概率比检验（SPRT）。我们首先假设总体缺陷率p为某个特定值。然后逐个抽取零件进行测试，并判断其是否合格。每次测试后，我们将样本中观察到的缺陷率与根据SPRT理论计算出的决策阈值进行比较，并做出决策：接受我们对p的假设、拒绝该假设，或者继续测试。这有点像看完几张幻灯片后就离开，然后说：“好了，明白了。”
在各种场景下，将固定样本量下的操作特性 (OC) 曲线与 SPRT 的 OC 曲线进行比较。使用 JMP Marketplace 上提供的序贯抽样插件来简化两种技术的比较。在此比较中，SPRT 凭借更高的效率和适应性，通常优于其同类方法。
