为评估某厂2000名工人的生产效能，我们进行了一次抽样调查，随机抽取了m位工人，对其在特定某天生产某种产品的数量进行了统计。本次调查的目的是通过样本数据推断总体的生产能力分布，并为生产管理提供数据支持。

一、调查设计

本次调查采用简单随机抽样的方法，从该厂2000名工人总体中随机抽取m名工人作为样本。调查内容为工人在指定某天生产该产品的数量，并根据产量水平划分为四个分组区间：10-15件、15-20件、20-25件、25-30件。这种分组方式有助于清晰展示不同生产能力工人的分布情况，便于后续分析与决策。

二、数据收集与分组

在数据收集过程中，我们确保了抽样的随机性和代表性，以避免偏差。每位被抽中工人的日产量被准确记录，并依据预设区间归类。例如，产量为12件的工人归入10-15件组，产量为18件的工人归入15-20件组，以此类推。通过统计各区间内工人数量，我们可以计算出频率分布，从而了解整体生产能力的集中趋势和离散程度。

三、分析意义与应用

这种分组调查方法不仅有助于快速识别高产和低产工人群体，还能为生产调度、绩效评估和培训计划提供依据。例如，如果多数工人集中在15-20件区间，说明整体生产水平中等，可能需要优化流程以提升效率；而如果分布较均匀，则表明生产能力多样化，可考虑个性化管理策略。结合总人数2000和样本量m，我们可以进一步计算置信区间，评估抽样误差，增强结论的可靠性。

四、结论与建议

通过本次抽样调查，我们获得了工人生产能力的初步分布情况。未来可扩展样本量m以提高精度，或引入时间序列分析跟踪生产变化。建议厂方根据结果制定针对性措施，如加强低产区间工人的技能培训，或奖励高产区间工人以激励整体效能。调查中的分组区间设置合理，覆盖了从低到高的产量范围，确保了分析的全面性。这种基于随机抽样的生产能力评估是现代化工厂管理的重要工具，有助于实现数据驱动的决策优化。