计数型测量系统分析报告-KAPPA(适用10-50个样品)
MSA计数型(kappa)分析表
表单编号：QR-QA-50 版本：02
MSA计数型(Kappa)分析表
量具名称： 量具编号： 量具型号： 零件名称： 交叉表： A与基准 0 A 1 总计 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 基准值 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 基准值 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 基准值 0 24 3.8 0 20.2 24 24.0 B 0 22 3.8 2 20.2 24 24.0 C 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 C 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 1 2 20.2 124 105.8 126 126.0 1 0 20.2 126 105.8 126 126.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 Po 0.96 Pe 0.73 评价人A： 评价人B： 评价人C： 零件数量： 分析人： 评价时间： 测量次数： 3次/人 50 pcs 评价人与基准值交叉数据： 0-0 0-1 1-0 A 21 3 3 B 21 3 3 C 24 0 0 Kappa程度： Kappa A A — B 90.08% C 85.12% 基准 85.12% 评价人有效性： 项目 A 有效性 92.00% 漏检 12.50% 误判 2.38% 1-1 123 123 126
读懂MSA手册中Kappa分析的结果(IATF16949五大手册 测量系统分析)
44，是A和B都评价150次，两 个人都认为不合格的次数
0 A
1
总计
B
0
1
观测值 44
6
期望值 15.7
34.3
观测值
3
97
期望值 31.3
68.7
观测值 47
103
期望值 47.0 103.0
总计
50 50.0 100 100.0 150 150.0
6，是A和B都评价 150次，A认为不合 格，而B认为合格
的次数
假设检验分析—交叉表法 评价人A与评价人B的交叉表
3，是A和B都评价150次，A认 为合格，B认为不合格的次数
0 A
1
总计
B
0
1
观测值 44
6
期望值 15.7
34.3
观测值
3
97
期望值 31.3
68.7
观测值 47
103
期望值 47.0 103.0
总计
50 50.0 100 100.0 150 150.0
期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和 可以这样理解，当多次进行这样的试验，最终获得的结果就是期望值
期望的计算方法
简单例子：扔硬币，国徽向上获得1元，扔一次付出0.6元，那 么多次这样扔，收益多少？
计算：收益=获得—付出=0.5X1-0.6=-0.1元。这是赔钱的
假设检验分析—交叉表法
评价人A与评价人B的交叉表
假设检验分析—交叉表法
评价人A与评价人B的交叉表
这里15.7的期望值，通过评价人A、 B共同选择不合格的概率乘以评价
B
次数总获得计
0 A
1
总计
0
MSA计数型测量系统分析-假设试验分析法(KAPPA)
B
0.954 Good
C
0.954 Good
测量系 统有效
评价人
零件总数 正确判断数 有效性% 结* 有论效性 = 正确
A
30 29 97% Good
B
30 29 97% Good
C
30 29 97% Good
评价人 的接受
漏发警报的比例
结论
误发警报的比例
A
0%
接受
1%
B
0%
接受
1%
* 漏C发警
0%
D
16
D
D
D
17
A
A
A
18
D
D
D
19
D
D
D
20
D
D
D
21
D
D
D
22
D
D
D
23
D
D
D
24
D
D
D
25
D
D
D
26
D
D
D
27
D
D
D
28
A
A
A
29
D
D
D
30
D
D
D
评价人之间数据报
A1*C1
A D D D D D D D A D D D D D D D A D D D D D D D D D D A D D
A2*C2
1
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
4
1
1
1
1
1
1
1
1
1
MSA计数型测量系统分析——假设试验分析法(Kappa)
6.136.13 计数型测量系统分析计数型测量系统分析——————假设试验分析法假设试验分析法假设试验分析法（（Kappa Kappa））说明：参照张智勇所著《ISO/TS16949五大工具最新版一本通》（机械工业出版社）编写。
计数型测量系统的分析是为了确定不同班次，不同生产线的检查人员是否能正确地区分合格品和不合格品，分析出测量结果与标准值的符合程度，以及他们自身和相互之间重复检查的一致程度。
假设试验分析—交叉表法是一种常用的计数型测量系统分析方法。
交叉表法可以在基准值（分析用样品称为基准，用计量型测量系统对样品进行测量，测量值称为基准值）已知的情况下进行，也可以在基准值未知的情况下进行。
在基准值未知的情况下进行，可以评价测量人之间的一致性，但不能评价测量系统区分好与不好的能力。
在基准值已知的情况下，即可评价测量人之间的一致性，又能评价测量人员与基准值的一致性，以及测量的有效性、漏判率和误判率，从而判断出测量人区分合格和不合格零件的能力。
6.136.13.1 .1 .1 未知基准值的一致性分析未知基准值的一致性分析1）随机选取g=50（一般选取g=30～50个样本）个能够覆盖过程范围的零件，对这些零件进行编号。
零件的编号不要让测量人知道，但分析人应该知道。
2）由3名评价人以随机盲测的方式测量所有零件各m=3次，每人测量次数为n=g×m=50×3=150次。
“接受”记为“1”，“拒绝”记为“0”，将三人所测150×3=450个数据记录于表6-21中。
测量时应按这样的规则进行：先让A 测量人以随机顺序对50个零件进行第1轮测量，然后让B 测量人、C 测量人以随机顺序进行第1轮测量，再让A 测量人进行第2轮测量，以此类推，完成测量工作。
表6-21 计数型测量系统分析数据表零件测量人A 测量人B 测量人C基准基准值代码A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-31 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.476 901 +2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.509015 +3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.576459 －4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.566152 －5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.57036 －6 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0.544 951 ×7 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0.465454 ×8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.502295 +9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.437817 －10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.515573 +11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.488905 +12 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0.559918 ×13 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.542704 +14 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0.454518 ×15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.517377 +16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.531939 +17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.519694 +18 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.484167 +19 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.520496 +20 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.477236 +21 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0.452310 ×22 0 0 1 0 1 0 1 10 0 0.545604 ×23 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.529065 +24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.514192 +25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.599581 －26 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0.547204 ×27 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.502436 +28 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.521642 +29 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.523754 +30 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0.561457 ×31 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.503091 +32 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.505850 +33 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.487613 +34 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0.449696 ×35 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.498698 +36 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0.543077 ×37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.409238 －38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.488184 +39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.427687 －40 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.501132 +41 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.513779 +42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.566575 －43 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0.462410 ×44 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.470832 +45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.412453 －46 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.493441 +47 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.486379 +48 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.587893 －49 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.483803 +50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.446697 －3）根据表6-21中的0和l 数据的结果将评价人A 和B、B 和C、A 和C 利用交叉表方法进行统计（见表6-22），A*B 栏中“0*0”代表A、B 两人均判拒绝的次数，统计有44个；“0*1”代表A 判拒绝而B 判接受的次数，统计有6个；“1*0”代表A 判接受而B 判拒绝的次数，统计有3个；“1*1”代表AB 两人同时判为接受的次数，统计有97个，将统计结果依次填入表6-22中。
计数型GRR-KAPPA（MSA第四版-测量系统分析）全公式
计数型GRR-KAPPA（MSA第四版-测量系统分析）全公式380.0%312.5%508.8%0.5
(+0.05/
-0.05)Ppk:0.5
0.77评价⼈A
评价⼈B
评价⼈C
######（苏州）有限公司
#### TECHNOLOGY CO .,LTD GAGE R & R CHART
量规/量仪：尺⼨编号：⼯件机种：测量⼈数：实验次数：样品数量：评定结果：
评估⽇期：统计⼈员：GR&R值：24%
最⼩有效率：最⼤漏失率：最⼤误判率：最⼩KAPPA值：⽬标尺⼨：
变差来源
总检查数
相配数
错误的拒收
错误的接受
不相配
95%UCI
计算所得结果
95%LCI
总检查数
⼀致的数量
95%UCI
计算所得结果
95%LCI
样本：
补充：
kappa⼤于0.75表⽰有很好的⼀致
对于产品控制的情况下，当测量结果与决定准则是确定“符合或不
符合某特性的规范”（如：100%检验或抽样），样品（或标准）必须被选择，但不需要包括整个过程范围。
测量系统的评估是以特性公差为基础（如对公差的%GRR）。
在过程研究情况下，当测量结果与决定准则是确定“过程稳定性、
⽅向以及是否符合⾃然的过程变差”（如：SPC、过程控制、能⼒及过程改进），在整个作业过程范围的样本可获得性变得⾮常重要。
当评估⼀测量系统对过程控制的适⽤性时（如对过程变差
的%GRR），推荐采⽤过程变差的独⽴估计法（过程能⼒研究）。
如果Ppk⼤于1，则将测量系统与过程进⾏⽐较
如果Ppk⼩于1，则将测量系统与公差进⾏⽐较。
MSA计数型Kappa分析
0 24 3.8 0 20.2 24 24.0
基准值
1 0 20.2 126 105.8 126 126.0
0 25 4.9 2 22.1 27 27.0
B 1 2
22.1 121 100.9 123 123.0
0 24 4.3
0
19.7 24 24.0
C 1 3
22.7
123
103.3 126
126.0
结论： 1、 所有评价人与基准之间有很好的一致性。 2、 所有评价人之间有很好的一致性。 3、 所有评价人都可以接受的。
评价人A与基准交叉表数据分析
24，是评价人A在150次判定中， 基准值不合格，A也认为不合格的
次数
A与基准 交叉表
数量
0 期望数量
A
数量
1 期望数量
总计
数量 期望数量
基准值
0
1
24
代码
＋ ＋ － ＋ × ＋ － ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ × ＋ ＋ ＋ × × ＋ ＋ － ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋
量具名称： 量具编号： 量具型号： 零件名称： 交叉表：
A
外观检验
H4灯头
A与基准 交叉表
0 1 总计
1
1
1
1
1
1
1
1
1
MSA计数型(Kappa)分析表
评价人：B
B-1
B-2
B-3
1
1
1
1
1
1
0
0
0
1
1
1
1
0
0
1
计数型MSA表格(Kappa模型)-公式可见-可编辑-无锁定
A
0.0
B
60
C
60.0
总计 判定结论：
A — 0.000 0.000
B 0.000
— 0.000
C 0.000 0.000
—
B 0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量
60 60.0
0 0.0
0
60
0.0 60.0
0
0
0.0 0.0
总计 A与C交叉表
数量 期望数量
A 总计
0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量 数量 期望数量
60 60.0
C 0.00
60 60.0
0 0.0
60 60.0
0 0.0
1.00 0
0.0 0
0.0 0
0.0
60 60.0 总计
60 60.0
0 0.0
60 60.0
注：Kapaa=(Po－Pe)/(1－Pe) Po=对角线单元中观测值的总和 Pe=对角线单元中期望值的总和 有效性 = 正确判断的数量 / 判断的机会总数
计数型测量系统研究(Kappa模型)
零件 A-1
A-2
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
1
2
3
4
5
6
7
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
评价人
分析：
确认：
基准
基准 值
代码 － － － － － － － － － － － － － － － － － － － －
计数型-kappa
计数型研究数据表Data3503计数型研究数据表1*05120000*12150211*1129133129787677Selfagreeme nt/自评A BC 494449A*B 交叉表0.00 1.00总计Po:0.95A0.00计算14216期望的计 2.014.016Pe:0.791.00计算5129134期望的计17.0117.0134总计计算19131150期望的计19.0131.0150B*C 交叉0.00 1.00总计Po:0.95B0.00计算14519期望的计 2.017.019Pe:0.791.00计算2129131期望的计14.0117.0131总计计算16134150期望的计16.0134.0150A*C 交叉表0.00 1.00总计Po:0.99A0.00计算15116期望的计 1.714.316Pe:0.811.00计算1133134期望的计14.3119.7134总计计算16134150期望的计16.0134.0150Reprodu Kappa结论Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*B0.9300.774好好好B C C B*C0.774A*C3503计数型研究数据表A*基准交叉表0.00 1.00总计Po: 1.00A0.00计算12012期望的计 1.610.412.0Pe:0.771.00计算07878期望的计10.467.678.0总计计算127890期望的计12.078.090.0B*基准交叉表0.00 1.00总计Po:0.98B0.00计算12214期望的计 1.912.114.0Pe:0.751.00Count07676Expected 10.165.976.0Total Count 127890Expected12.078.090.0C*基准交叉表0.00 1.00总计Po:0.99C0.00计算12113期望的计 1.711.313.0Pe:0.761.00计算07777期望的计10.366.777.0总计计算127890期望的计12.078.090.0AB C一致性Kappa 1.000.910.95结论好好好重复和再AB C50505049444998%88%98%好差好A 可接受B 可接受C 可接受结论结论总受检数符合的Repeatability 符合率基准0%1%漏发误发0%3%0%0%可接受结论基准基准可接受可接受% 评价人。
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料号量具编号量具名称测量者 A 品名量具类型评价人数测量者 B 特性状态定义
重复次数测量者 C 零件数量
报告人
批准
日期
产品编号
A-1
A-2
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
真值(REF)
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950
1=合格 0=不合格
计数型测量系统分析报告
计数型
#DIV/0!人员更换
定期（校准/年度）修复后
新购
公差变化
Data
Summary/A*B
A*C
B*C
A*Ref
B*Ref
C*Ref
0*00000001*00000000*10000001*1000
Self
agreement
A B C 00
A*B Cross
01总计Po:#DIV/0!A
0计数0
00
期望值#DIV/0!
#DIV/0!#DIV/0!
Pe:
#DIV/0!
1计数0
00
期望值#DIV/0!
#DIV/0!#DIV/0!
总计计数0
00
期望值
#DIV/0!
#DIV/0!#DIV/0!
B*C
01总计Po:#DIV/0!B
0计数
00
期望值#DIV/0!
#DIV/0!#DIV/0!
Pe:
#DIV/0!
1计数0
00
期望值#DIV/0!
#DIV/0!#DIV/0!
总计
计数0
期望值
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
A*C
Crosstabul
C 0
1总计Po:
#DIV/0!
A
0计数0
期望值#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
Pe:
#DIV/0!1计数0
期望值
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
总计
计数0
期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!
Reproduci bility
Kappa 判定Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*REF
Crosstabul
1总计Po:#DIV/0!A
0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:
#DIV/0!
1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数000期望值
#DIV/0!
#DIV/0!#DIV/0!
B*REF
Crosstabul
1总计
Po:#DIV/0!B
0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:
#DIV/0!
1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计
计数000期望值
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
真值#DIV/0!
#DIV/0!
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真值B C A*B B*C A*C #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!
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