【正文】 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 列聯(lián) 表 列聯(lián)表（評價人之間） 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 列聯(lián) 表 一致性分析－ Kappa ?Kappa是一個評價人之間一致性的測量值 ?Kappa的計算： 設(shè) p0＝列聯(lián)表正對角線單元中觀測值的總和 pe＝列聯(lián)表正對角線單元中期望值的總和 Kappa＝（ p0－ pe） /（ 1－ pe） ?Kappa的判定（通常的建議法則） – Kappa大于 – Kappa小于 ，需要改進 Kappa－評價人之間 ?計算評價人之間的 Kappa值 kappa A B C A B C 列聯(lián)表（評價人與基準值） 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 列聯(lián) 表 列聯(lián)表（評價人與基準值） 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 列聯(lián) 表 列聯(lián)表（評價人與基準值） 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 列聯(lián) 表 Kappa－評價人與基準值 ?評價人與基準值之間的一致性 A B C kappa 有效性 ?有效性的計算 有效性＝正確判斷的數(shù)量 /判斷機會的總數(shù) ?案例的計算結(jié)果如下 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 不符合的 8 5 10 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% 有效性 ?測量系統(tǒng)的有效性計算結(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% 有效性的評價 ?以下表格提供了對測量系統(tǒng)評價的指南 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% 有效性的評價 ?根據(jù)案例數(shù)據(jù)得到三個評價人的信息 有效性 漏發(fā)警報的比 例 誤發(fā)警報的比 例 結(jié)論 A 84% 2% % 邊緣 B 90% 2% % 可接受 C 80% 4% 6% 不可接 受 ? 評價人 A處于可接受的邊緣，可能需要改進 ? 評價人 B可接受 ? 評價人 C不可接受，需要改進，建議重新進行培訓，甚至棄用 Excel 數(shù)據(jù)表舉例 ?利用 EXCEL表格可以將上面的一系列的計算過程簡化 破壞型測量系統(tǒng)研究 破壞型 MSA的特點 ?樣本無法重復測量 ?取樣上有特殊的要求 ?具有標準樣本，這些樣本不會隨時間而變化 ?標準樣本所服從的正態(tài)分布的 μ 和 σ 已知 ?從同一批次中選取的標準樣本間差異要非常小 ?基本方法和思路與非破壞型是相同的 破壞型 MSA的分類 計量型 偏倚分析 RR分析 穩(wěn)定性分析 穩(wěn)定性研究 ?樣本的選取滿足 – 從同一批次中抽取標準樣本，標準樣本間的差異非常小，小到與過程變差相比可以忽略不計 – 標準樣本不會隨時間而變化 ?除標準樣本的選擇外，其他基本方法和思路與非破壞型的穩(wěn)定性研究是相同的 偏倚的研究－ 1 選取樣本和測量人員 測量標準樣本 計算均值和標準差 計算偏倚和 t統(tǒng)計量 判定 記錄保存 ? 選取 30個左右標準樣本，標準樣本必須滿足要求，即標準樣本所服從的正態(tài)分布的 μ 和 σ 已知 ? 挑選現(xiàn)場實際測量的一個人 偏倚的研究－ 1 選取樣本和測量人員 測量標準樣本 計算均值和標準差 計算偏倚和 t統(tǒng)計量 判定 記錄保存 ? 測量每個標準樣本，記錄下數(shù)據(jù) 偏倚的研究－ 1 選取樣本和測量人員 測量標準樣本 計算均值和標準差 計算偏倚和 t統(tǒng)計量 判定 記錄保存 ? 計算測量的標準樣本值的均值和標準差 偏倚的研究－ 1 選取樣本和測量人員 測量標準樣本 計算均值和標準差 計算偏倚和 t統(tǒng)計量 判定 記錄保存 ? 偏倚＝測量平均值－ μ ? t統(tǒng)計量 nt /測量標準差 偏倚? 偏倚的研究－ 1 選取樣本和測量人員 測量標準樣本 計算均值和標準差 計算偏倚和 t統(tǒng)計量 判定 記錄保存 ? 查表得 ? 若 t≥ ，則存在偏倚問題 ? 若 t＜ ，則偏倚可接受 )29()130( ??? 偏倚的研究－ 1 選取樣本和測量人員 測量標準樣本 計算均值和標準差 計算偏倚和 t統(tǒng)計量 判定 記錄保存 ? 破壞型偏倚研究的記錄要保存下來，可以和 PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。 例題 ? 今有一臺硬度計，其配予了一片的標準片，但由于硬度計是破壞性試驗，所以被測過的地方是不能再測的。在購買標準硬度片時，廠商提供的數(shù)據(jù)： μ＝ 75， σ ＝ 1?，F(xiàn)測量這 30個標準樣本數(shù)據(jù)如下，試問有無偏倚問題。 例題解答 ?計算測量值的均值和標準差 均值＝ 標準差＝ ?計算偏倚和 t統(tǒng)計量 偏倚＝ = ?判定 因為 t，所以存在明顯的偏倚問題 30 ??t RR研究 (1)－樣本的選擇 ?選取同批次的多個標準樣本，樣本間的差異與過程變差相比小到可以忽略不計。 ?選取多個批次的標準樣本，多個批次的樣本要能代表過程變差。 ?比如，在非破壞型試驗中，我們選擇 10個樣件，3個操作者，每個操作者重復測量樣件 2次。那么，在破壞型試驗中，每個樣件 3個人共六次的重復測量，我們用同一批次中 6個差異可以忽略不計的標準樣本代替，而 10個樣件即用 10個可以代表過程變差的批次代。 RR研究 (1)－ MINITAB操作 ?數(shù)據(jù)的輸入和非破壞型是相同的，不同的是這里我們從 Stat－ Quality tools－ Gage Study－ Gage RR Study（ Nested） 入口進行破壞型的 RR研究。 RR研究 (2) ?在無法取到相當數(shù)量的樣本時，我們采用另一種方法來進行測量系統(tǒng)的 RR研究。 ?樣本的選擇 – 選取 7～ 10個批次，每個批次取兩個樣本 – 批次要能代表過程范圍，同批次的兩個樣本差異要小到可以忽略不計 RR研究 (2)－例題 ? 下表所示的是某材料黏度試驗的測試結(jié)果，考慮到材料的制造成本很高，且黏度刷牙樣本無法重復使用，所以從同一批次中抽取 2個樣本， 7個批次，用同樣的方法（人員和量具）測取數(shù)據(jù)。 批次 1 2 3 4 5 6 7 樣本 1 樣本 2 RR研究 (2)－例題 ?計算測量系統(tǒng)的波動 將每一批的樣本構(gòu)成一個子組，計算子組的極差 用下面式子估計 m??批次 1 2 3 4 5 6 7 樣本 1 樣本 2 極差 ?Rm?? 。有關(guān)。本例中，容量可查表得到，它與樣本式中， 2 , 22 ?? nnddRm?? 2??? dRm?? RR研究 (2)－例題 ? 計算批次間的波動（過程波動） 在計算批次間的波動時，應(yīng)使用各批次間的移動極差 批次 1 2 3 4 5 6 7 樣本 1 樣本 2 極差 x ?R ?xp??用下面式子估計 p??。有關(guān)。本例中，容量可查表得到，它與樣本式中， 2 , 22?? nnddRp?? 2??? dRp?? 批次間的波動要使用移動極差。做均值單值－移動極差圖，要求數(shù)據(jù)受控，再繼續(xù)進行研究。 RR研究 (2)－例題 ?計算 RR% ?結(jié)論 因為 RR%小于 10%，故測量系統(tǒng)可以接受 2222 ????? pmT ??? ??? %???? TmRR ?? ?? 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAIT