MSA-程-测量系统分析-打印版2

1、1MSA测量系统分析培训 咨询师：程淑贤 2016年6月2目录 1、认识测量系统（MSA） 1.1 MSA与ISO/TS16949的关系 1.2 MSA组成 1.3 MSA应具备的条件 1.4 测量数据分类及其质量 1.5 标准溯源性 1.6 MSA分析时机、评价问题、盲测法2、计量型测量系统的特性 2.1 MSA的分辨力 2.2 MSA的稳定性 2.3 MSA的偏倚 2.4 MSA的线性 2.5 MSA的重复性和再现性 2.6 MSA分析的作用3、怎样做计数型测量系统研究4、答疑互动MSA测量系统知识的理解 1. 认识测量系统 1.1、MSA与ISO/TS16949标准的关系： TS要求条文

2、：要素7.6.1w为分析各种测量/试验设备系统测量结果存在的变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须适用于在控制计划提出的测量系统；w所用的分析方法及接收准则，必须与顾客关于测量系统分析的参考手册相一致。如果得到顾客的批准，也可采用其它分析方法和接收准则。理解说明：w- 对控制计划中列入的测量系统要进行测量系统分析；w - 测量分析方法及接受准则应与顾客关于测量系统分析参考手册一致；w - 经顾客批准，可以采用其它方法及接受准则；w - MSA手册强调要有证据证明上述要求已达到；w - PPAP规定：对新的或改进量具、测量/试验设备应参考MSA手册进行研究；w - APQP手册中，MSA为“产

3、品/过程确认”阶段的输出之一； - SPC手册指出MSA是制作控制图前必需的准备工作。 31. 认识测量系统1.2、测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件及操作人员的集合。 测量：对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们对于特定特性之间的关系。 4测 量过 程数 据 输入 输出人员设备材料方法环境1. 认识测量系统1.3、测量系统应具备的条件/统计特性： a、受控性：处于统计控制状态，即只存在变差的普通原因； b、变差：测量系统的变差小于过程变差； c、变差：测量系统的变差小于技术规范界限； d、分辨率：测量分辨率/精度小于过程变差和技术规范宽度的1/10； e、最大允许

4、误差：当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于过程变差和规范宽度较小者； f、测量系统应处于完好、正常、有效的状态。 56 1. 认识测量系统1.4、数据的分类和其质量： 一、 数据的分类 a、计量型数据；（计量型MSA） 计量型：又称连续数据或可变数据，如长度，电压，电流等 b、计数型数据；（计数型MSA ） 计数型：又称离散数据或属性数据，如通过，未通过，百分比，次数等 二、 如何评价数据的质量 - 测量结果与“真”值的差越小越好； - 数据质量是用多次测量的统计结果进行评定。 三、 数据质量 1、 计量型数据 - 测量结果与“真”值的差越小越好； 2、 计数型数据 - 对产品特性

5、产生错误分级的概率； 四、 用来描述数据质量的统计特性： 1、偏倚 - 数据相对基准的位置的距离； 2、变差 - 数据分布宽度； 3、测量系统位置变差包括：准确度、偏倚、稳定性、线性。 4、测量系统宽度变差包括：再现性、重复性 精密度。 测量系统位置变差包括：准确度、偏倚、稳定性、线性。8、测量系统宽度变差包括：再现性、重复性 精密度。1. 认识测量系统71.5、标准的传递/溯源性： 示 意 图国际标准国际实验室国家标准国家实验室地方标准国家认可的校准机构公司标准企业的校准实验室检测设备制造厂测量结果生产现场追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标准程序，使单个测量结果与国家标准或国家接受的测

6、量系统相联系。 81. 认识测量系统1.6、测量系统分析时机： 1、第一阶段（使用前） - 确定统计特性是否满足需要； - 确认环境因素是否有影响； 2、第二阶段（使用过程） - 确定是否持续的具备恰当的统计特性；1.7、评价测量系统的三个基本问题： a、 是否有足够的分辨力？ b、 是否统计稳定？ c、 统计特性用于过程控制和分析是否可接受？ 1.8、盲测法 实际测量环境下，在操作者事先不知正在对该测量系统评定的条件下，获得测量结果。 2.计量型测量系统特性9类 型定 义图 示分辨率测量系统检出并如实指出被测特性微小变化的能力。偏倚观测平均值与基准值的差。稳定性经过一段长期时间下用相同的测量

7、系统对同一基准或零件单一特性进行测量结果的总变差。线性量具的预期工作范围内偏倚的变化。重复性同一评价人，多次测量同一特性的观测值变差。设备变差。再现性不同评价人，测量同一特性观测平均值的变差。评价人变差。2.1测量系统的分辨力 10 分辨力：指一测量仪器能够检测并忠实地显示相对于参考值的变化量。通常也称可读程度或解析度，或测量仪器的最小刻度值。 建议的可视分辨力：6/10 - ：过程的标准偏差 - 不是公差宽度的1/10（被取代） 分辨力的判定原则：（通过SPC的极差图） 1、当极差图中只有一、二或三种可能的极差值在控制限值内时，分辨力不足； 2、当极差图显示有4种可能的极差值在控制限值内且超

8、过四分之一以上的极差值为零，则分辨力不足； 2.1测量系统的分辨力 11 分辨力的使用原则： 1、如果不能检测出过程的变差，则不可用于过程数据分析，只能显示过程在输出合格或不合格产品； 2、如果检测不出特殊原因的变差，则不可用于过程控制； 3、当分辨力达到十分之一标准差时，可以用于计量型过程控制和对过程数据及过程能力进行分析； 2.1测量系统的分辨力 12 分辨力不足在控制图（极差图）上的反映 2.2 测量系统的稳定性 13 稳定性概念： 一般概念：在一段长时间下，同一测量系统对同一基准的同一特性多次测量所获得的总变差。也可以说是整个时间的偏倚的变化。 统计稳定性概念：测量系统只存在普通原因变

9、差，而没有特殊原因变差，受控状态。 评定测量系统稳定性的方法： - 图示法：建立控制限，使用控制图分析法来评价是否有不受控或不稳定的情况。 范例 稳定性研究1、选取被测对象：选择一个落在产品测量中间的生产 零 件作为基准样件；2、确定其参考值：送由高级别的测量工具或在实验室进行精密测量，得出其参考值（接近真值的数值）；3、测量取数：以一定的周期（每天、每周）测量此零件5次，共测量4周，取得20个子组数据；4、绘制控制图：进行数据计算，按时间顺序画在X-R控制图上；5、分析控制图：根据绘制的控制图有无出现特殊原因造成的异常情况来判断测量系统是否具有稳定性。6、如果测量过程是稳定的，数据可以用于确

10、定测量系统的偏倚。 现场手工绘制演示。基准值时间 2.2 测量系统的稳定性 14 造成不稳定的可能因素： 1、仪器需要校准，缩短校准周期； 2、仪器辅助装置不稳定，如夹具的磨损； 3、仪器正常的老化或磨损； 4、基准的磨损或损坏，而导致的基准本身就存在了误差；（枪的瞄准星例子） 5、仪器自身质量不好，设计或制造的有误差； 6、测量方法的改变； 7、环境的影响，如温度、湿度、振动、清洁性等； 8、其它原因； 2.3 测量系统的偏倚 15偏倚概念：是指同一测量系统对相同零件上同一特性的测量值的平均值与基准值的差异。偏倚是对测量系统的系统误差的测量。评定测量系统偏倚性的方法：独立样件法范例 偏倚研究

11、（独立样件法）1、选取被测对象：选择一 个落在生产测量范围中间的生产件， 指定其为偏倚分析的基准件；2、确定其参考值：送由高级别的测量工具或在实验室进行精密测量，测量次数10次，计算其平均值，并将其作为参考值（接近真值的数值）； n 3、测量计算数值：安排一个评价人员以正常方式测量此零件15次，计算测量值的平均值X=xi n 、 i=14、计算偏倚 偏倚 = 测量平均值基准值 5、可重复性标准偏差r = max(xi)-min(xi) ，这里 d2* 可以从附录 C 中查到,g=1,m=n d2*6、平均值的标准误差b = n 、 r 2.3 测量系统的偏倚7、 偏倚的 t 统计量8、偏倚的1

12、-（95%）置信度区间数，并查表取得相关系数值； 偏倚- 偏倚+ df 查与均值极差分布相关的值表m(子组的大小),g(子组数量) （tv,1-/2 ) 查t表自由度df, 2得到 9、分析：观察0是否落在1-（95%）置信度区间内，则偏倚水准上是可接受的，否则不可接受。注：如果 a 水平不是用预设值 0.05（95%置信度）则必 须得到顾客的同意。 16t偏倚bd2*d2b （tv,1-/2 )d2*d2b （tv,1-/2 ) 2.3 测量系统的偏倚 17N(读值）（m）测量次数平均值，X标准差，r平均值的标准误差，b测量值Xmax-Xmin d2*n参考值= = 0.05 子组数 g=

13、1 d2*= 3.55统计的t值t=偏倚/df=显著的t值偏 倚偏倚的95%置信度区间测量值下 限上 限偏倚分析数值：注：子组大小（测量次数）为m，子组数量为g。br/、n(m)平均值：X标准差r标准误差平均值b测量值156.00670.2120.054718参考 值 6 =0.05统计的t值df显著的t值偏倚偏倚的95%值信区间上限下限测量值0.02142.144790.0067-0.11070.1241分析结果：该量具的1-置信区间为-0.04266，0.082662，0落在置信区间内，故该偏倚在水平是可接受的 2.3 测量系统的偏倚 19 如果偏倚在统计上不等于0，则产生原因如下： 1、

14、基准件或参考值有误，检查确定标准件的程序； 2、仪器磨损； 3、仪器产生错误的尺寸； 4、仪器所测量的特性有误； 5、仪器没有经过适当的校准，评价校准程序； 6、评价者使用测量仪器的方法不正确等； 7、其它原因；2.4 测量系统的线性 20线性概念：是在测量设备/仪器预期的工作（测量）量程内，偏倚值的差异。也可视为偏倚对于量程大小不同所发生的变化。数值2偏倚大数值1偏倚小线性：一致的偏倚线性：不一致的偏倚观测值参考值简图分析理解：零偏倚线参考值 - 观测值偏倚：小、大、小偏倚：小、零、大正向偏倚负向偏倚零偏倚2.4 测量系统的线性 21范例 线性研究（数值法）1、选取被测对象：在测量系统的全部

15、工作量程范围内，选取5个被测零件；2、确定其参考值：送由高级别的测量工具或在实验室进行精密测量，测量次数10次，计算其平均值，并将其作为参考值（接近真值的数值）；3、测量计算数值：安排一个评价人员以正常测量方式，随机性的对每个零件测量12次。计算每个零件的测量值的偏倚值和偏倚的平均值；4、建立图形：在线性图上画出相对于参考值的每个偏倚及偏倚平均值；5、计算并画出零偏倚线、回归线、95%置信度区间线；6、线性分析：观察偏倚=0的整个直线是否位于置信度区间以内，如0偏倚线在置信度区间以内则证明此测量系统可接受，反之线性不可接受。 如果不能将整个测量系统范围内偏倚调整到零偏倚，它还是可能被用为对产品

16、/过程的控制， 只要这测量系统依旧稳定，可以不加以分析。 零件 1 2 3 4 5零件参考值 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 1 2.70 5.10 5.80 7.60 9.10 2 2.50 3.90 5.70 7.70 9.30 3 2.40 4.20 5.90 7.80 9.50 4 2.50 5.00 5.90 7.70 9.30测 5 2.70 3.80 6.00 7.80 9.40量 6 2.30 3.90 6.10 7.80 9.50次 7 2.50 3.90 6.00 7.80 9.50数 8 2.50 3.90 6.10 7.70 9.50 9 2.40 3.90

17、6.40 7.80 9.60 10 2.40 4.0 6.30 7.50 9.20 11 2.60 4.10 6.00 7.60 9.30 12 2.40 3.80 6.10 7.70 9.40范例2.4 测量系统的线性 5）用下面等式计算和画出最适合的线和该线的置信度区间。 对于最适合的线，用公式：yi = ax i + b x i = 基准值 yi = 偏倚平均值 这里 x i 是基准值，yi 是偏倚均值，并且 公式： a = xy 1gm xy x (2) 1gm （x）(2 ) b= y ax = 截距 对于给定的 x0，a 水平置信度区间 为： s = yi(2) byi axi y

18、i gm 2 下限：b + ax0 t gm 2，1a/21 gm + （x0 x）(12 ) s 上限：b + ax0 + t gm 2，1a/21 gm + （x0 x）12 s x（xix) x（xix)222.4 测量系统的线性 23 零件 1 2 3 4 5零件参考值 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 1 0.7 1.1 -0.2 -0.4 -0.9 2 0.5 -0.1 -0.3 -0.3 -0.7 偏 3 0.4 0.2 -0.1 -0.2 -0.5 4 0.5 1.0 -0.1 -0.3 -0.7 5 0.7 -0.2 0.0 -0.2 -0.6 倚 6 0.3 -0.

19、1 0.1 -0.2 -0.5 7 0.5 -0.1 0.0 -0.2 -0.5 8 0.5 -0.1 0.1 -0.3 -0.5 9 0.4 -0.1 0.4 -0.2 -0.4 10 0.4 0.0 0.3 -0.5 -0.8 11 0.6 0.1 0.0 -0.4 -0.7 12 0.4 0.2 0.1 -0.3 -0.6 偏倚平均值 0.4916 0.125 0.025 -0.2916 -0.61662.4 测量系统的线性 242345678910-101倚 偏偏倚 = 0回归95%置信度区间线性研究：图示分析法2.5 测量系统的重复性和再现性 25重复线和再现性概念：是指测量系统的重

20、复性和再现性变差的估计值。也就是说测量系统内部变差和系统变差的和，通常用GRR%来代表。评定测量系统重复性和再现性的方法：平均值和极差法范例 1、选取被测对象：选择生产过程中10个零件作为分析用样本；2、确定方法：安排3个评价人，分别编号A、B、C，并对选取的零件从1到10也进行编号，零件编号不让评价人知道；3、测量方法：分别由A、B、C三个测量人随机测量10个零件，并在数据表上记录测量值，测量时注意不要让彼此知道对方的测量值，每人最终都要重复3次以上步骤；4、数值计算：把测量数据填入“量具重复性和再现性数据收集表”，分别计算出A、B、C三个评价人对应每个零件测量数值的平均值、极差、零件平均值

21、、零件平均值极差、零件平均值的均值、极差的均值等，具体见表中规定内容。5、填写报告：根据计算所得各种数据，再结合查表系数值，计算“量具重复性和再现性报告”；6、评定结论：根据报告中所得各种变差，确定测量系统的重复性和再现性接收结论。接收准则：GRR% 10% 可以接受 另：ndc（过程划分的区别分类数）值也要大于或等于5。 GRR% 10%-30% 有条件接受 GRR% 30% 不接受 具体做法见附图表2.5 测量系统的重复性和再现性 26结果分析 图示法：通过各种图形来分析测量系统变差情况的方法。例1：平均值图 确定极差的平均值计算而获得的总平均值和控制限，再画出每个评价者对每个零件多次测量

22、值的平均值。UCLLCL零件号评价人A评价人B评价人C观图知识： 1、控制限以内区域表示测量的敏感性，查看平均值落在控制限内的数量情况，以判断其分辨力； - 1/2在控制限之外 - 有足够的分辨力 - 1/2在控制限之内 - 分辨力不足 2、3个评价者测量的平均值是否都相互平行或接近平行； - 平行或接近平行，三人具有一致性 - 相交，三人不具有一致性23456781910-3-2-10123平均值2.5 测量系统的重复性和再现性 27例2：极差图 把每个评价人对每个零件3次测量值的极差，画在包括极差平均值和控制限的标准极差图上。2345678191000.20.40.60.811.2UCL极

23、 差 零件号评价人A评价人B评价人C观图知识： 1、极差受控性： - 极差均受控，则说明所有评价人的测量过程具有一致性，评价人之间不具有变异； - 如某人是在控制限之外，则说明他的测量方法与其他人不一致； - 如果所有评价人均有一些超出控制限范围的点，则说明该测量系统对评价人的技巧比较敏感； 2.5 测量系统的重复性和再现性 28例3：振荡图 每个评价者测量值中的最高值、最低值、及其平均值画在图中。23456781910-3-2023评价人A123456781910-3-2023评价人B123456781910-3-2023评价人C1-1-1-1零件零件零件观图知识： 1、没有出现明显的分离；

24、 2、评价者B存在较大的变差；2.5 测量系统的重复性和再现性 29例4：误差图 误差=观测值-参考值 （如没有参考值可以测量平均值代替）观图知识： 1、评价人A有一整体性的正向偏倚； 2、评价人B的变差最大，但没有明显的偏倚； 3、评价人C有一整体性的负向偏倚； 123456789100-0.50.5误差零件2.5 测量系统的重复性和再现性 30例5：正常化直方图 表现各评价人出现误差的频率分布图。0.1观图知识： 1、评价人A和C具有偏倚； 2、评价人B没有明显的偏倚； 频率82406-1-3-5-7误差=0的线频率频率评价人C05评价人B0.60.3-04-0.10.050.150.25

25、0.350.45047评价人A32.5 测量系统的重复性和再现性 31一、如果重复性大于再现性，EVAV： - 仪器需要维修； - 可能对量具进行重新设计； - 量具夹紧或固定装置需要改进； - 零件内变差太大。重复性和再现性的关系：二、如果再现性大于重复性， AVEV： - 需要对评价者进行正确使用和读数的培训； - 量具校准，刻度不清晰；3 测量系统分析作用 32下限上限图中: 区 - 坏的总是坏的 区 - 可能作出潜在的错误決定 区 - 好的总是好的 对于产品状态，目标是最大限度做出正确的决定，有两种选择: 1) 改进生产过程，减小过程变差, 沒有零件出現在区； 2) 改进测量系统，减小

26、测量系统误差从而减小区的宽度，从而降低做出错误決定的风险。测量系统分析作用：计数型测量系统研究计数型测量系统属于测量系统中的一类，其测量值是一种有限的分级数，与结果是连续值的计量型测量系统不同。最常见的是通过/不通过，量具（GO/NO GO）。由于这些方法不能量化测量系统变异性，只有当顾客同意的情况下才能使用。计数型测量系统变差源应该通过 人的因素和人机工 程学研究的结果最小化。判断的风险可以用以下方法评价。假设检验分析HYPOTHESIS TEST ANALYSIS信号探测理论Signal Detection Theory33计数型测量系统研究-续Hypothesis Test Analys

27、is 假设检验分析Cross-Tab Method 交叉表方法34 LSL USL 0.40 0.50 0.60此例使用了3个评价人3次测检和50个样品这方法是用作比较评价人之间的一致水平 Kappa技术 Kappa适用于非定量系统：好或坏通过/不通过区分声音（嘶嘶声、叮当声、重击声）通过/失败Kappa适用于属性数据同等处理所有误差分类不假定分级是平均分布于可能的范围要求单元之间相互独立，并且判定员或分级员是独立作出分级的要求评估类别是相互排斥的35操作定义存在着一些质量特点，或者难以定义或者定义很耗费时间要一致地评估分类，几个单元必须由一个以上的评估人或判定人作出分类如果评估员之间达成足够

28、的一致，那么就有可能是正确的如果评估员不能达成足够的一致，那么分级的可用性就很有限了36差的属性测量系统总是归于差 的操作定义测量系统中的和风险风险/生产者风险合格产品被拒绝不必要的返修/返工的原因被人为削减 过程性能风险/消费者风险接受了不合格产品太多的保证要求不满意的客户夸大的过程性能37 假设（重要性）试验中的风险。38我们的决策你已经“发现”一些实际不存在的东西 “不拒绝HO”“拒绝HO”HO真（无变化）正确类错误（风险）假正真类错误（风险）假负你已经漏掉一个重要的效应Ha真（变化）正确结果？结果？ 结果哪些是重要的应关心的问题？如果检验员之间和内部不能达成很好的一致，会有什么 风险？

29、次品正在流向下一步操作或客户吗？优质品正在被返工或处理掉吗？评估的标准是什么？如何度量一致性？评估的操作定义 是什么呢？39 什么是Kappa? pobserved - pchanceK = 1-pchancepobserved判定员接受的单元的比率=（判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率）Pchance预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定为优良的比率）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员B判定为次劣的比率） 注意；上述等式适用于两类分析图，即优良或次劣 要达成完全一致， pobserved=1且K=1 一般说来，如果Kappa值低于0.7，那么测

30、量系统是不适当的 如果Kappa值为0.9或更高，那么测量系统是优秀的 Kappa的下限为0到-1 如果pobserved= Pchance那么K=040 计数型测量系统指导在选择研究的部件时，要考虑以下几方面因素：如果你只有两个类别，优良和次劣，选择相等数量可各选20-50个优良品和次劣品选择不同程度的优良和次劣如果你的类别超过2种，有优良和不同缺陷方式，应选择大约50%的优良品和每种缺陷最少为10%的产品你可以把一些缺陷方式合并称为“其它”这些类别应该互相独立，否则它们应该合并起来重复性每人至少两次判定同一单元每人独立计算Kappa值如果某人的Kappa测量 值很小，重复判定不好，也不能和

31、其它分级员很好的做重复判定，将掩盖其它人重复判定的好坏以每人的第一次判定建立Kappa表，计算不同人员之间的Kappa值，计算不同人员之间的Kappa值，将进行两两对比（A和B，B和C，A和C）41Kappa例1Bill Blackbelt正在努力改进一个具有高退货率的油漆过程。在工程早期，由于很明显的检验员之间和检验员内部的差别，所以测量系统就是一个关注的问题下面的数据是在测量 系统研究中收集的计算每个操作员的Kappa和操作员之间的Kappa值分析表在每个单元格中填入收集到的信息 1 St 2nd1 St2nd 1st2ndpartAABBCC1GGGGGG2BBGBBB3GGGGGG4G

32、BGGGG5BBBBBB6GGGGGG7BBBBBB8GGBGGB9GGGGGG10BBBBBB11GGGGGG12GGGBGG13BBBBBB14GGBGGG15GGGGGG16BGGGGG17BBBGBG18GGGGGG9BBBBBB20BGGBBB42A在1st和2nd测量中同时判定GOOD的次数A在1st为BAD、2nd测量中判定GOOD的次数A 1stGOODBADA2ndGood Bad217128A在1st、2nd测量中同时为BAD的次数A在1st为GOOD 2nd测量中为BAD的次数边格的数字代表行和列的总和11910217128A测量的比例43RaterASecondMeas

33、ureRatef A Fist MeasureGoodBadGoodBad10217119128下表代表上表的数据，其中每个单元格用总数的百分比来表示Ratef A Fist MeasureGoodBadRaterASecondMeasureGoodBad0.50.050.10.350.60.40.550.450.50.55 0.450.60.4代表10/20由行和列的总和计算而得计算A的Kappa。44RaterASecondMeasureGoodBadRater A First MeasureGoodBad0.50.10.050.350.550.450.60.4Pobserved等于上表对

34、角线上概率的总和： Pobserved =(0.500+0.350)=0.850Pchance等于每个分类概率乘积的总和：Pchance=（0.6*0.55+(0.4*0.45）=0.51那么KraterA=(0.85-0.50)/(1-0.51)=0.693计算B的Kappa45Ratef B Fist MeasureGoodBadRaterASecondMeasureGoodBadRatef B Fist MeasureRatef B Fist MeasureRaterASecondMeasureGoodBadGoodBad数字比例测量者间的Kappa使用相同程序估计测量者间的Kappa限

35、于我们感兴趣的一对检验员的首次判定如果检验员的可重复性很差（低于85%），不用于计算检验员间计算分级员之间的Kappa46Rater B FirstMeasureGoodBadRater A First Measure119128Good Bad两个人都判定为优良的次数B判定优良，A判定次劣的次数A判定优良B判定次劣的次数两个人都判定为优良的次数Rater A To Rater B9326Rater A To Rater BRater B FirstMeasureGoodBadRater A First MeasureGood Bad0.450.10.150.30.60.40.550.45右表

36、代表左表中的数据，其中每个单元格以总数的百分比来表示测量者间的Kappa K=47Pobserved-Pchance1- PchancePobserved判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率Pchance预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定为优良）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员判定为次劣的比率） 对Kappa的定义将有所不同，取决于我们是在定义分级员内部Kappa,还是在定义分级员之间的Kappa 计算分级员A对分级员B的KappaRater A To Rater B48Rater B FirstMeasureRa

37、ter A To Rater BGoodGoodRater A First Measure0.45Good 0.15Bad0.10.30.550.450.60.4Pobserved等于上表对角线上概率的总和： Pobserved =(0.450+0.300)=0.750Pchance等于每个分类概率乘积的总和：Pchance=（0.6*0.55+(0.4*0.45）=0.51那么KraterA=(0.75-0.51)/(1-0.51)=0.489测量系统的改进当前测量系统够能用吗？改进努力集中在哪些方面？改进测量系统额外的培训实物标准、样品分级员认证过程更好的操作定义49计数型测量系统研究续1

38、、评价方法1.1选择20个零件为样件，其中应至少有6个坏零件1.2要求一个有资质人员检查好的及坏的零件1.3选择至少3个操作员1.4要求每个操作员进行两次参数判定2、计算确定3个参量：测量效率、%错判、%误报效率（Effectiveness）:是指判定有效的比率；错判：是指将坏零件误判为好零件；误报：是指将好零件误判为坏零件。3、测量系统的评价准则：评价人可接受评价人可接受边缘可能需要培训评价人不可接受需要培训效率95%90-95%90%错判2%2-5%5%误报5%5-10%10%版本/状态：A/0版本号NO：单位名称年月日产品图号评价人1评价人2产品名称评价人3技术要求合格/不合格：序号基准

39、评价人11 2评价21 2评价31 2123456789101112131415161718192050测量系统分析（计数型）测量系统分析（计数型）20OKOKOKOKOKOKOK效率%错判%误报判定准则：评价人可接受评价人可接受边缘可能需要培训评价人不可接受需要培训效率95%9095%90%错判2%25%5%误报5%510%10%51计算型测量系统研究续再计算评价人与基准值的一致性基准总计。001。00.00 数量 期望的数量4516。0534。05050。01.00 数量 期望的数量332。09768。0100100。0总计 数量 数量期望的数量4848。0102102。0150150。0

40、总计。001。00.00 数量 期望的数量4216。3934。75151。01.00 数量 期望的数量631。09367。39999。0总计 数量 数量期望的数量4848。0102102。0150150。052A 与基准值交 叉 表基准总计。001。00.00 数量 期望的数量4515。0232。04747。01.00 数量 期望的数量333。010070。0103103。0总计 数量 数量期望的数量4848。0102101。0150150。0C与基准值交 叉 表B 与基准值交 叉 表ABCKappa。88。92。77计数型测量系统研究-续计算测量 系统/量具的有效性“Effectivenes

41、s”有效性=正确判断的数量/判断的机会总数评价人%评价人A 评价人B 评价人C 50505042454093%97%90%84%90%80%71%78%66%5393%93%93%84%90%80%71%78%66%0000008510评价人%评价人A 评价人B 评价人C505050424540系统有效结果%3系统有效结果%与参考的比较503989%78%64%503989%78%64%计数型测量系统研究=续数据分析及总结有效性错误率错误警报率A84%5%8%B90%2%4%C80%9%15%54计数型测量系统研究-续Signal Detection Approach 信号探测理论55 参考值

42、 代码 参考值 代码 0.599581 - 0.503091 + 0.587893 - 0.502436 +0.576459 - 0.502295 +0.570360 - 0.501132 +0.566575 - 0.498698 +0.566152 - 0.493441 +0.561457 x 0.488905 +0.559918 x 0.488184 +0.547204 x 0.487613 +0.545604 x 0.486379 +0.544951 x 0.484167 +0.543077 x 0.483803 +0.542704 - 0.477236 +0.531939 - 0.47

43、6901 +0.529065 - 0.470832 +0.523754 - 0.465454 +0.521642 - 0.462410 +0.520496 - 0.454518 +0.519694 - 0.452310 +0.517377 - 0.449696 +0.515573 - 0.446697 +0.514192 - 0.437817 +0.513779 - 0.427687 +0.5509015 - 0.412453 +0.505850 - 0.409238 + 用信号探测理论来确定区域的近似宽度，从而确定测量系统的GRR。di=被所有评价人接受的最后一个零件与被所有评价人拒收的第一个零件之间的距离（对于每一个规范）。d = di的平均值这是区域宽度的估计值，且GRR的估计值为5.15GRR,在本例中的公差是USL-LSL=0.545