實驗設計的成本，包含決策造成的損失與分析樣本的成本，如何平衡兩者、降低成本，成為我們研究的重點。最佳固定抽樣個數法雖然計算簡易，但無提早停止抽樣的特性，即有固定成本性質。因此，可減少抽樣成本的逐樣分析成為我們關心的對象。逐樣分析是探討在每取完一個觀察值後，決定要繼續抽樣的決策理論。本文中，我們採用貝氏觀點，利用ｍ步前看法進行停點研究，且計算停點的機率分佈。並且由單一母體的簡單隨機抽樣，擴展到分層抽樣的問題。因為逐樣分析的計算繁瑣冗長，所以我利用Ｃ＋＋電腦語言幫忙計算出多種情況的停點機率分佈。發現當ｍ步驟愈大，停點的機率分佈有往樣本個數大移的趨勢，即使在分層的抽樣問題上也有相同的結果。

　　The　overall　cost　caused　by　experiment　design　consists　of　decision　loss　and　the　expenditure　of　analyzing　samples.　We　will　concern　about　the　balance　of　these　two　costs　and　the　way　to　decrease　the　overall　cost.　Although　the　process　for　calculating　the　optimal　fixed　sample　size　is　quite　simple,　it　doesn't　stop　unless　the　last　sample　collected.　So　it　has　the　property　of　the　fixed　overall　cost.　Therefore,　the　sequential　analysis　which　may　stop　early　will　be　concerned　by　us.　The　sequential　process　is　to　analyze　after　each　sample　observed　and　to　decide　sampling　next　observation　or　not.　In　the　thesis,　we　use　Bayesian　viewpoint　to　proceed　with　the　research　of　stopping　time　by　look　ahead　m-step　procedure　method,　and　calculate　the　probabilities　of　the　stopping　time　at　each　step.　Moreover,　I　extend　the　sampling　problems　from　one　population　to　two　or　more　subpopulation.　Since　the　calculating　process　of　the　probabilities　is　tedious,　the　program　written　in　the　language　C++　will　be　provided.　As　m　becomes　larger,　the　probabilities　will　be　distributed　to　later　steps.

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