检验员检验能力鉴定-Kappa分析

Kappa技术，p观察-判断一致性比率；p增强-意外协议率；二厂包装检验人员检验能力分析，经P-Pobserved评委一致同意的单位比例=评委一致确定为优秀的比例；该比率被一致确定为较低；Pchance:意外达到一致的比率=(法官首先确定为优秀的比率*法官其次确定为优秀的比率)(法官首先确定为差的比率*法官其次确定为差的比率)以达成完全一致。一般来说，如果值低于0.7，则测量系统不合适。如果Kappa值为0.9或更高，则测量系统非常出色。顾客退回的第二台工厂侧窗玻璃的外观质量为PPM。检查员通过目测检查高外观质量。由于检查员之间和检查员内部的明显差异以及检查能力问题，测量系统是一个值得关注的问题。下页的数据是在测量系统研究中收集的。需要计算每个操作员的Kappa和操作员之间的Kappa，第二工厂包装检验员的检验能力分析和第二工厂包装检验员的检验能力分析。2月16日，第二工厂的包装检查员中有13名检查员。如果检查员的检查能力不足，误判的可能性会很高。如果外观不合格的玻璃被误判为合格并发送给顾客，顾客会投诉并退货。如果外观合格的玻璃被误判为不合格产品，公司将遭受损失。解决方案：步骤1: 1，样本选择(数量和确定标准)2，分析对象(人员，测量数量)3，分析实施，步骤2:检查员检查数据收集记录，每个检查员的2个结果记录，玻璃数量，样本标准，王璐检查员应急表，填写每个单元格中收集的信息，Kappa示例#1，应急表，第一个网格表示检查员王璐在第一次和第二次测量中被确定为优秀的次数，Kappa示例#1， 紧急表中，第二网格表示检查员王璐在第一次测量中确定一个单位为差且在第二次测量中为优的次数，示例#1，第三网格表示检查员王璐在第一次测量中确定一个单位为优且在第二次测量中为差的次数，示例#1， 第四个网格表示检查员王璐在第一次测量和第二次测量中确定一个单元格为差的次数，Kappa示例#1，边缘网格中的数字表示行和列的总和，Kappa示例#1，检查员王璐比率，下表表示上表中的数据，其中每个单元格表示为总数的百分比，表示5/10，Kappa示例#1，紧急表格比率， 由行和列之和计算得出，Kappa示例#1，Pobserved等于上表对角线上的概率之和：Pobserved=(0.50.4)=0.9 Pcshance等于每个分类概率的乘积之和：Pcshance=(0.6 * 0.5)(0.4 * 0.5)=0.5然后kratera=(0.9-0.5)/(1-0.5)=0.8 0.7检查员王璐的检查能力检验员王璐的Kappa，Kappa示例#1，属性协议分析，步骤3: MINITAB操作，操作菜单，统计，质量工具，属性一致性分析，属性协议分析，检验员的判断结果，共13名检验员，每个检验两次，样本标准，属性协议分析，检验日期报告人姓名，1。检查员判断前后的一致性比率；2.95%一致性置信区间；90%，步骤4:分析和解释，1。与检查员的一致性分析，小宽红1号、小宽红2号、金鉴1号、金鉴2号、王璐1号、王璐2号、闫亮1号的属性一致性分析，检验员自己对一致性的评价#检验#阶段检验员95%置信区间肖宽洪10770.00(34.75，93.33)金鉴10770.00(34.75，93.33)王璐10990.00(55.50，99.75)闫亮10880.00(44.39，97.48)石兰10100.00(74.101.每个检查员的Kappa值， 0.7:不合适0.9:优秀；2.每个检查员的Kappa分析。检查员回应卡帕克帕标准误差ZP(和0)小宽红00.393940.3162881.2450.106410.3162881.2450.2450.2450.2450.10640.1064金健00.393940.3940.3940.3940.3940.3940.3940.10640.3940.3940.3940.3940.3964金健00.3940.140710 . 34060 . 3162281 . 077260 . 1407，属性协议分析，1。检验员与标准的一致性比率；2.95%一致性置信区间；90%，3，检验员与标准一致性分析，评价一致性#检验#阶段95%置信区间检验员数百分比肖宽洪10550.00(18.71，81.29)金鉴10550.00(18.71，81.29)王璐10990.00(55.50，99.75)闫亮10660.00(26.24)，石兰87.84(1)检验员分类与标准不一致；合格的标准被判定为不合格(拒绝为真)，合格的标准被判定为合格(错误接收)，4。检查员和标准之间的不一致性分析，以及多重测试中的所有评估和标准是不同的。评估不一致#1#0检查员/0%/1% #混合百分比肖宽红233.3300.00330.00金鉴233.3300.00330.00王璐00.0000.00110.00闫亮233.3300.00220.00石兰583.33125.0000.00宋洋116.6700.00220 在超过1:个测试中标准=1被一致评估为=0的次数#混合：在超过：个测试中的所有评估都不同于标准。AttributeAgreementAnalysis，1。每个检查员和标准的Kappa值， 0.7:不合适0.9:优秀，5。Kappa分析检查员和标准，检查员回应Kappa标准错误ZP(和0)小宽红，00.280303030.2236071.253550.1010.2803030.236030.2550.236030.255030.255030.105503050.2236070.858290.195410.1919190.2236070.858290.1954罗明英0-0.1300510.223607-0.581600.71961-0.1300510.223607-0.581600.7196张选00.39396。所有检查员之间的一致性。所有检查员之间的一致性，1，000.00 (0.00，25.89) #检查员之间95%置信区间(95%置信区间)的一致性，以及所有检查员之间33，360的一致性。FleissKappa统计响应Kappa标准误差ZP(和0)00.2228660.017541212.70530.000010.228660.017541212.70530.0000，属性协议分析，1。所有检查员都符合标准。7.所有检查员都符合标准。所有检查员均符合标准评估。#检验#阶段的95%置信区间符合1，000.