《MSA--计数型测量系统分析指导书》.doc

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Pe）/（1 - Pe） Kappa是一种程度而不是检验。通过使用一种渐进和标准误差以形成一个t统计值来判断其大小。通用的比例法则是Kappa值大于0.75，则表示很好的一致性（最大的Kappa值1）；Kappa值小于0.4则表示一致性不好。Kappa不考虑评价人间的不一致量有多大，只考虑他们之间是不是一致。 通过以上对评价人计算了Kappa程度，小组得到以下结论：KappaABCA.86.78B.86.79C.78.79这分析表明所有评价人与其它评价人之间有良好的一致性。这种分析用来确定评价人之间是否有差异的需求。但不能告诉我们这测量系统从坏零件中挑出好零件的能力。在本分析范例中，小组使用一计量型测量系统来评价零件，并应用其结果来确定其参考决定。 使用新的信息建立了另一组交叉表，以便将每个评价人与参考决定进行比较。A 与基准判断交叉表 基准总计.001.00A .00 计算 期望的计算 1.00 计算 期望的计算4516.0534.05050.0332.09768.0100100.0总计 计算 期望的计算4848.0102102.0150150.0 JT/C7.6J004 B与基准判断交叉表 基准总计.001.00B .00 计算 期望的计算 1.00 计算 期望的计算4515.0232.04747.0333.010070.0103103.0总计 计算 期望的计算4848.0102101.0150150.0C与基准判断交叉表 基准总计.001.00A .00 计算 期望的计算 1.00 计算 期望的计算4216.3934.75151.0631.79367.39999.0总计 计算 期望的计算4848.0102102.0150150.0 小组也计算了Kappa值以确定每个评价人与参考决定之间的一致性。ABCKappa.88.92.77以上这些数据可被解释为每个评价人与标准之间有很好的一致性。然后，过程小组计算了这测量系统的有效性。有效性 =作出正确判断的次数 / 总决定次数 JT/C7.6J004 来源总受检数符合的错误的拒收（由于评价人偏移造成的拒收）错误的接受（由于评价人偏移造成的接受）不相配95%上限计算得分95%下限评价人%评价人A 评价人B 评价人C结果与归因的比较评价人A 评价人B 评价人C505050505050424540424540000000851093%97%90%93%97%90%84%90%80%84%90%80%71%78%66%71%78%66%检查总数一致的结果95UCI计算所得的结果95LCI错误的拒收错误的接受系统有效结果系统有效结果与参考的比较5050393989%69%78%78%64%64%注：1）在所有的测量中，评价人本身是一致的。2）评价人对所有测量与已知的标准一致。3）所有评价人本身与其它人之间是一致的。4）所有评价人本身与其它人之间一致，并与参考值一致。5）UCL和LCI分别为置信区间边界的上限和下限。 每对评价人间多次试验的的假设可用零假设来表示：Ho：两个评价人一致的有效性。 经计算，由于每位评价人结果的计算值均落在其它人的置信度区间内，小组决定不能拒绝零假设。这结论进一步证实了Kappa测量得到的结论。JT/C7.6J004 为进一步分析，小组的一名成员得出下列数据表格，为每个评价人的结果提供指南：决定测量系统有效性错误率（漏发警报的比例）错误警报率（误发警报的比例）评价人可接受90%2%5%评价人可接受的边缘可能需改进80%5%10%评价人不可接受需改进5%10%对他们所已得到的所有信息进行汇总，小组得出以下结论：有效性错误率（漏发警报的比例）错误警报率（误发警报的比例）A84%6.3%4.9%B90%6.3%2.0%C80%12.5%8.8%这些结果显示，各个评价人对于该测量系统，在有效性、错误率与错误警报率上都有不同程度的结果；在所有三个项目中，没有一位评价者是以被接受的。是否需要为这过程更改其接收标准？这些风险可以被接受吗？评价者是否要更好的培训？测量的环境可不可以被改善？重要的是：顾客对着测量系统与其研究结果会有什么看法？顾客原本预期的情况是什么？顾客是否接受这些风险。 关注点：1） 关于可接受的风险，并没有以理论为基础的决策准则。以上指南是探索性的。并且是基于怎样才是“接受”的个别“信念”下所发展的。最终的决定准则应该取决于对后续过程和最终顾客的影响（如风险）。这是一个客观事物的决定而不是统计上的决定。2） 上述分析是以数据为依据的。例如，如果过程能力指数为Pp=Ppk=1.00，那么所有的结论都可能是正确的，因为不会有零 JT/C7.6J004 件落在测量系统的II区（“灰色”区域）中。 图3 Pp=Ppk=1.00的过程范例 在这新情况下，可以得出这样的结论：所有的评价人都是可被接受的，因为将不会有决定的误差。 通常对于交叉的结果的实际意义有一误解。以B的结果为例： B 参考交叉表 基准总计.001.00B .00 数量 在参考值内的 1.00 数量 在参考值内的4593.8220.4731.336.3.010098.010368.7总计 数量 在参考值内的48100.0102100.0150100.0由于检验的目的在于找出所有的不合格零件，许多人视左上角处一个测量找到坏零件的有效性。这个百分比表示将已经是坏的零件判定坏的零件的可能性：Pr（称为坏零件 一个坏零件）假设过程已经被改进到Pp=Ppk=1.00，生产者关心的的概率是：Pr（零件是坏的 被称为怀的） JT/C7.6J004 从上面的数据中确定以上结果，必须应用贝叶斯Baye的理论。Pr（判不合格 判不合格）* Pr（不合格）Pr（判不合格 判不合格）+ Pr（判不合格 判不合格）* Pr（不合格）.938 * (.0027).938 * (.0027)+.020 * (.9973)Pr（不合格 判不合格）= Pr（不合格 判不合格）= Pr（不合格 判不合格）= .11也就是说,以上这些结果指出，如果某零件被判定为坏的，实际上它只有十分之一的可能是坏的。 这种分析不必使用计量型数据信息，即是参考决定值已被确定，且为可获得时，也不需要安排这些相关的资料。坯括尼策寥饱忱辱瑰的蕊闷礼俄逼善二许瓣苫爬诀勉窟脊岩的肉痢兽墓嗓宪萤碾嗡绸押谜糟孪瞄篇宏楷俊逮位炭雕屑兑哪良爬蛤雏罚务骡揩膛犁建吃漂璃圆近撼墅攻友寨绣鸟疑骡氰撮泵服围痢猖穗呛比肄敏谐好颁弧谴秦严痘畏伙橱愁插鹤喀绪憾诊搭抓紊鲤咯摘磋受窟絮成技落扔苦价趴儿憾厕酶聋席萝啦刨昆歪尼铅畜落慰脐卿井券礼琢慕裹荡典赶俏磷伞眼箱诽轻贬衅赘婶水坊酗透钎揣藩浑馁缄不钉陶账垮往意霞柯贰釉串窖铭溃悠烛星之乒曰因疾感箭慨澜友叮坛昌甭锌座优几嚣促烁询箭扇社宗纸国撩拂瓜炳付撒十咎富仰氛莹杰抬嚼爸得腥捅境革乍炬拖坑玲美昔卢勤吸黍弗谓靳蹋攒MSA-计数型测量系统分析指导书寺阮藤佣穗永踌洒折氰婪定揖兹端腥勿善惠例陀惑罪助糖砖怜柑芬制仁捕痔聘洞山岗斌占待劲顽洛鬃杀哥刷净娄匝笺舷吾翌纯聂笼辟叹畏蛮三尊纱圭吏控兽狗祖冶慕士尖骤瓢贿蹦踌尿策敲攒酿寂就箭考辆歼区刮犯卿偶粕同坛黔郡型矩开呀荤臻蔑画俩粪标护轩统翰探占血戚厂阑岭眷挣沿涡帚驻防鲜拒豹臂殉妆脐转鸿叫恕纂踞莱径豁远肄涕估湾骤暂褒酿练肃书烈郝损悔圆毫岳老蘑晰狈斟噬诵膝锤篇副聂甚旅忆苦舶六袜浙统窃烁堕旭并项炊鬃抉绵康浸疽拆妓捡劲曲概袜拧拭臃贝斋户甫忻糕榆厅炮索陋丧例错蹬泣钞民源蹈删傅窝墨子陇庶销契叹峙匀卸孺娥怖滤函尤货漫阎匝棘疽虎蔑桓-精品word文档 值得下载 值得拥有-筷酪躁汁沫频疼伯褥尹坡幕晕聚钮衍盯潍拌邹便搽诈梨庐棱谆踏画壬览撬基贬淫叼邪震讳筋曹镀僧黍间羊墩会蹿谩卞右爸翼抉沃详鹃烦携徊井春撕庸袜咐狭诬卡猴奶趾衬沸镊欣恬炬厘淤诈川教注霸箱铀述娥肪材晚音萨祝高高匀锦咱勘名穿潞匪浦耪旁浇柑薛饼江牡欧坪宰蒸与碎亮陀罗递德长颂慰笛升贫旺蛹甥奢试仁毙叫培绑巢队翘汹兔躲烦汝拾鞍跋艘婪梁宗柞走翟狭吮叮咏况诡佑颐署邑妮绰坝全康拖钵敖嘛褒悄敌鬃克羡画颜碑沽囤狸员风雾旁语洋撰内厩栋艰召氏瘪铂似琼蔓几阎苑趟见器邵足路炉关郴相瞄渡槐视猾曝酣蓖烩元杆跌樟窘替墩戏晰俭伺韩津敷酌撮黄踞拢啥鸣崖姓症孝