数値データがいくつ位あれば、統計的に処理して有用な結果と言えるのでしょう？

昔、統計の話で、統計処理して「3σ外れ」等々の傾向（異常）を判断するためには、最低30個程度のデータが必要、と教わった記憶が有るのですが、何か根拠らしいものがあるのでしょうか？
ケースによって判断基準（ｎ数）が変わることは承知の上での質問ですので、だいたいとか、一般には等々の知見で結構ですのでどなたかアドバイスお願いします。

質問者からの補足コメント

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  早々のご回答ありがとうございます。
  
  データは多いほど統計的な信頼性が上がるとは思うのですが、新製品の場合の傾向観察に置いてはどの程度から信頼性が出るものなのか、数ロットでは全く経過観察程度になりますよね。
  では数十ロットでは、どの程度異常（心配）なのか？　の感覚的なｎ数で良いのですが。
  製造ラインに、少しおかしな数値が出ているので工程をチェックすべし、のアラームの出し処の規準を決めたいのですが。
  十分な実績の製品であれば3σ外れ等で、ラインを止めて調査することになっているのですが。

  No.1の回答に寄せられた補足コメントです。 補足日時：2017/08/04 16:36

No.1 回答者： angkor_h 回答日時： 2017/08/04 15:03

統計の対象やその追及精度にもよりますが、一般的には数百以上が必要です。

統計のお勉強程度であれば30個程度でも問題はありませんが、
製造業の生産ラインに直結となれば、そんな数では危険です。