【導(dǎo)讀】觀測值和可接受的基準值之間同意的接近程度。測量儀器最小增量的大小叫可視分辨率。程分布范圍(6σ)來確定。在一個穩(wěn)定環(huán)境中應(yīng)用相同的測量儀器和方法，不。評價人變差是一種由于操作者使用相同測量系。評價人變差通常被假定為與測量系統(tǒng)有關(guān)的”再現(xiàn)。性誤差”，但這并不總是正確的。傳統(tǒng)上稱為準確度。偏倚是在測量系統(tǒng)操作范圍內(nèi)對一個點的評值和表。(別名)又稱最小可讀單位，分辨力是測量分辨率、刻度限值或測量裝置和標準的最小可探測單位。它是量具設(shè)計的一個固有特性，并作為測量或分級。通過把該數(shù)據(jù)大小劃分為預(yù)期的過程分布范圍能確。定數(shù)據(jù)分級數(shù)ndc。對于有效分辨率，該ndc的標準估。在規(guī)定條件下被測量的特殊數(shù)量或?qū)ο?，對于測量。被承認的一個被則體的數(shù)值，作為一致同意的用于。況對受操作者技能影響的手動儀器常常是正確的，為了維持配合、形式和功能，與標準值或公稱值相。這可稱為統(tǒng)計穩(wěn)定性

　　

【正文】 t yr e p r odu c i bdRi l t yr e p r odu c i b??計算式 141 第三步計算零件間的變異 ? 每次的值都是同一零件測三次，所以只是偵測出儀器變異 (R e)。 ? 二個測量者之間的差異代表了人員之間的差異 (R o) ? 每個產(chǎn)品間的差距代表了產(chǎn)品的差異 (R p)。 142 %100%amp。)()(amp。)(22222222??????????????tmmptpppmoemRRdRdRRR??????????零件間變差計算式 143 零件 a 零件 b 零件 c 零件 d 零件 e 操作者 A平均 操作者 B平均 再平均 計算表 144 amp。%100amp。100amp。%)()(22222?????????????????????????????????????????????????????????RRPVTVRRRRTVPVdRtmmptpp數(shù)據(jù)分級數(shù)??????計算式 145 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 02 1 22 1 32 1 42 1 52 1 62 1 72 1 82 1 92 2 02 2 1S a m p l e N u m b e rSample MeanX b a r C h a r t f o r C 1 C 3111M e a n = 2 1 6 . 6U C L = 2 1 9 . 2L C L = 2 1 4 . 1相應(yīng)的圖形 146 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 15 組數(shù) 樣本 d2 147 子組內(nèi)樣本數(shù) A2 D3 D4 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 8 9 10 11 12 13 14 15 控制圖系數(shù)表 148 何謂計數(shù)型量具 ? 計數(shù)型測量系統(tǒng)屬于測量系統(tǒng)中的一類，其測量值是一種有限的分級數(shù)，與結(jié)果是連續(xù)值的測量系統(tǒng)不同。 ? 最常見的是 G/NG的量具，只可能有兩種結(jié)果。其它計數(shù)型測量系統(tǒng)，例如可視標準，結(jié)果可形成 5~7個不同的分級。這些要用計數(shù)型方法進行分析。 ? 因為任何測量系統(tǒng)都存在可量化的風(fēng)險，由于最大的風(fēng)險來自于分區(qū)的邊界，最適常的分析是用量具性能曲線將測量系統(tǒng)變差量化 149 風(fēng)險分析法 ? 有于有些時候無法得到足夠的計量基準值的零件。在這種情況下，做出錯誤或不一致判斷的風(fēng)險可以用以下方法評價。 – 假設(shè)檢驗分析 – 信號探測理論 ? 由于這些方法不能量化測量系統(tǒng)變異性。只有當顧客同意的情況下才能使用。選擇和應(yīng)用這些技術(shù)應(yīng)以良好的統(tǒng)計實踐和對潛在的可影響產(chǎn)品和測量過程變差源的了解，以及一個不正確的判斷對保持過程或最終顧客的影響為基礎(chǔ)。 ? 計數(shù)型測量系統(tǒng)變差源應(yīng)該通過人的因素和人機工程學(xué)研究的結(jié)果最小化。 150 案例 ? 生產(chǎn)過程處于統(tǒng)計受控并且性能指數(shù) Pp=Ppk=不可接受的。因為該過程生產(chǎn)不合格產(chǎn)品，需要一個遏制措施把不可接受的產(chǎn)品從生產(chǎn)流中挑選出來。 LSL USL 151 案例 ? 為了遏制行動，項目小組選擇了一個計數(shù)型量具，把每個零件同一個特性的限定值進行比較。如果零件滿足限定值就接受這個零件，反之拒絕零件。 ? 多數(shù)這種類型的量具以一套標準零件為基礎(chǔ)進行設(shè)定接收與拒絕。這個計數(shù)型量具不能指出一個零件有多好或多壞，只能指出零件可接受或拒絕 (如 2個分級 ) LSL USL 152 案例 ? 小組使用的特定量具具有與公差相比的 %GRR為 25%。由于其尚未被小組證據(jù)，需要研究測量系統(tǒng)。小組決定隨機地從過程中抽取 50個零件樣本，以獲得覆蓋過程范圍的零件，使用三名評價人，每位評價人對每個零件評價三次。 ? (1)指定為可接受判斷， (0)為不可接受判斷。下表中的基準判斷和計量基準值不預(yù)先確定。表的 ” 代碼 ” 列還用 ” ” ,” +” ,” X”顯示是否在第 III，II， I區(qū)域。 153 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 B 總計 0 1 A 計算 期望的計算 44 6 50 計算 期望的計算 3 97 100 總計 計算 期望的計算 47 103 150 A與 B的交叉表 154 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 C 總計 0 1 B 計算 期望的計算 42 5 47 計算 期望的計算 9 94 103 總計 計算 期望的計算 51 99 150 B與 C的交叉表 155 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 C 總計 0 1 A 計算 期望的計算 43 7 33 50 計算 期望的計算 8 92 100 總計 計算 期望的計算 51 99 150 A與 C的交叉表 156 案例 ─kappa ? 設(shè)計這些表的目的是確定評價人之間意見一致的程度。為了確定評價一致的水平，小組用科恩的 kappa來測量兩個評價人對同一目標評價值的一致程度。 1表示完全一致。 0表示一致程度不比偶然的要好。 Kappa只用于兩個變量具有相同的分級值和相同的分級數(shù)的情況。 ? Kappa是一個評價人之間一致性的測量值，檢驗是否沿對角線格子中的計 (接收比率一樣的零件 )與那些僅是偶然的期望不同。 – 設(shè) p0=對角線單元中觀測值的總和 – pe=對角線單元中期望值的總和 – 則 kappa=(p0pe)/(1pe) 157 案例 ─kappa ? Kappa是測量而不是檢驗。其大小用一個漸進的標準誤差構(gòu)成的 t統(tǒng)計量決定。一個通用的法則是 kappa大于 好的一致性；小于 ，計算結(jié)果如下： kappa A B C A B C 158 案例 ─ kappa結(jié)果說明 ? 分析指出所有這個分析表明所有的評價人之間表現(xiàn)出的一致性好。 ? 在此分析中有必要評價人之間是否存在差異。但是分析并未告訴我們測量系統(tǒng)區(qū)分不好的與好的零件的能力。在分析中，小組用計量型測量系統(tǒng)評價了零件，用結(jié)果確定基準判斷。用這些新的信息，另一組交叉表表格被開發(fā)出來，用以評價人與基準判斷比較。 159 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 基準 總計 0 1 A 計算 期望的計算 45 5 50 計算 期望的計算 3 97 100 總計 計算 期望的計算 48 102 150 A與基準判斷交叉表 160 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 基準 總計 0 1 B 計算 期望的計算 45 2 47 計算 期望的計算 3 100 103 總計 計算 期望的計算 48 102 150 B與基準判斷交叉表 161 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 基準 總計 0 1 A 計算 期望的計算 42 9 51 計算 期望的計算 6 93 99 總計 計算 期望的計算 48 102 150 C與基準判斷交叉表 162 假設(shè)檢驗分析 ─ kappa ? 這些值可以被解釋為每個評價人與基準有好的一致。然后，過程小組計算了測量系統(tǒng)的有效性。 – 有效性 =正確判斷的數(shù)量／判斷的機會總數(shù) A B C kappa 163 有效性分析結(jié)果 來源 %評價人 %SCORE VS ATTRIBUTE 評價人 A 評價人 B 評價人 C 評價人 A 評價人 B 評價人 C 總受檢數(shù) 50 50 50 50 50 50 符合的 42 45 40 42 45 40 FALSE NEGATIVE(APPRAISER BIASED TOWARD REJECTION) 0 0 0 FALSE POSITIVE(APPRAISER BIASED TOWARD ACCEPTANCE) 0 0 0 MIXED 8 5 10 95% UCI 93% 97% 90% 93% 97% 90% 計算得分 84% 90% 80% 84% 90% 80% 95% LCI 71% 78% 66% 71% 78% 66% 164 有效性分析結(jié)果 SYSTEM % EFFECTIVE SCORE SYSTEM % EFFECTIVE SCORE vs REFERENCE TOTAL INSPECTED 50 50 IN AGREEMENT 39 39 95% UCI 64% 64% 計算得分 78% 78% 95% LCI 89% 89% 165 注意 ? 評價人自己在所有試驗上都一致。 ? 評價人在所有試驗上都與基準一致。 ? 所有評價人自己保持一致，兩兩間一致。 ? 所有評價人自己和兩兩間一致并且與基準一致。 ? UCI和 LCI分別是上、下置信區(qū)間邊界線。 166 案例 ? 每對評價人間多重假設(shè)檢驗可用等于零的假設(shè)進行。 – H0:兩個評價人都相同的有效性相同。 – 經(jīng)計算，對每個評價人的計算評價結(jié)果都落在另一個評價人的置信區(qū)間內(nèi)，小組判斷不放棄零假。這一點驗證了 kappa的結(jié)論。 – 為了進一步分析，一名組員列出了下面的數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)人提供了對每評價人結(jié)果的指南。 167 判定表 判斷 測斷系統(tǒng) 有效性 漏發(fā)警報的比例 誤發(fā)警報的比例 評價人可接受 ?90% ?2% ?5% 評價人可接受的邊緣 ─可能需改進 ?80% ?5% ?10% 評價人不可接受 ─需改進 80% 5% 10% 168 結(jié)果判定 ? 盡管這些結(jié)論和原先的判斷有些矛盾，原先的判斷是 ” 評價人之間沒有統(tǒng)計的差異 ” 。但小組還是決定采用這些給論，因為他們厭煩了所有這些分析，至少這個結(jié)論是有道理的。 有效性 漏發(fā)警報的比例 誤發(fā)警報的比例 結(jié)論 A 84% 5% 8% 邊緣 B 90% 2% 4% 可接受 C 80% 9% 15% 不可接受