MSA计数型(kappa)分析表
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MSA KAPPA
KAPPA测试流程
我司KAPPA流程
Q&ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ Thank you!
准确和精确
不准确但精确
准确但不精确
不准确和不精确
准确性
精确性
3.KAPPA简介
3.KAPPA方案案例
备注：
在选择测试样品时，要考虑以下几方面： 如果只有两个类别：良品和次品： 1.至少应该选择20个良品和20个次品。 2.最多可选择50个良品和50个次品。 3.尽量保持大约50%的良品和50%的次品 4.选择20%容易出错、不容易区分或极限样品。 5.选择不同程度或不同标准的良品和次品
无锡市方舟科技电子有限公司 MSA（计量型和计数型）
目 录 1.MSA简介？ 2.计量型GR&R和KAPPA计数型区别
3. KAPPA简介和方案案例
4.利用KAPPA方案效果评估 5.KAPPA外观检验试点的实际测试 6.下周开始总测&外观检验试行
1.MSA简介
2.计量型GR&R（ANOVA）和KAPPA计数型区别
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
KAPPA【MSA】
Minitab工具
Kappa计算也可以通过软件Minitab来实现 路径： 打开Minitab 软件－打开工作表－ 统计－质量工具－属性一致性分析.下表为 范例．
范例
１．打开工作表，选择kappa test excl.
2. 点击统计－质量工具－属性一致性分析
３．输入数据：属性列（Ｔ）为“判定值”，样本（Ｌ）为“样品”，检验 员（Ａ）为“检验员”
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
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure
检验员A比例
代表10/20
Good Bad
0.5 0.05 0.55
0.1 0.35 0.45
0.6 0.4
由行和列的总和计算而得
计算检验员A的Kappa值
◆测试样品收集
在选择测试样品时，要考虑以下几方面：
如果只有两个类别：良品和次品，
◆至少应该选择20个良品和20个次品
最多可选择 50个良品和50个次品
尽量保持大约50%的良品和50%的次品
选择不同程度的良品和次品
如果样品类别超过2种，其中一类是优良，其它类别是不同 种类的缺陷方式 ◆至少应该选择大约50%的良品和每种缺陷方式最少为10%的
3第二格代表检验员a在第一次测量中判定一个样品为次品在第二次测量中判定为良品的次数第四格代表检验a在第一次测量和第二次测量中判定一个样品为次品的次数第三格代表检验员a在第一次测量中判定一个样品为良品在第二次测量中判定为次品的次数交叉表边格的数字代表行和列的总和交叉表比例检验员a比例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代表1020由行和列的总和计算而得对kappa的定义将有所不同取决于我们是在定义检验员内部kappa还是在定义检验员之间的kappa计算检验员a的kappa值pobserved检验员两次判断一致比率检验员a两次一致判定为良品
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
计数型MSA
计数型量具一致性、风险性分析报告
零件代号 量具名称 操作者A 0 0 0 工序名称 检验日期 操作者B 0 0 0 检测项目 量具编号 操作者C 0 0 0 技术要求 0 B 数量 期望的数量 A 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= B*C交叉表 C 数量 期望的数量 B 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= C*A交叉表 A 数量 期望的数量 C 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0
评价人可接受
B #DIV/0! B 1.000 0.000 0.000
评价人可接受
C #DIV/0! C 1.000 0.000 0.000
评价人可接受
结论
有效性 错误率 错误报警率 结论
部门：品质部
编制：
校核：
总计 150 150 0 0 150 150
1.00
1.00
C*参考交叉表 参考 数量 期望的数量 C 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0
总计 150 150 0 0 150 150
零件代号 量具名称 操作者A 0 0 0 工序名称 检验日期 操作者B 0 0 0 检测项目 量具编号 操作者C 0 0 0 技术要求 0 B 数量 期望的数量 A 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= B*C交叉表 C 数量 期望的数量 B 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= C*A交叉表 A 数量 期望的数量 C 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0
评价人可接受
B #DIV/0! B 1.000 0.000 0.000
评价人可接受
C #DIV/0! C 1.000 0.000 0.000
评价人可接受
结论
有效性 错误率 错误报警率 结论
部门：品质部
编制：
校核：
总计 150 150 0 0 150 150
1.00
1.00
C*参考交叉表 参考 数量 期望的数量 C 数量 1 期望的数量 数量 总计 期望的数量 Po= 1.00 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0
总计 150 150 0 0 150 150
MSA第三版中KAPPA分析法精讲
0 0 C 1 43 17.0 8 34.0 51 51.0
Top Consulting
总计 7 33.0 92 66.0 99 99.0 50 50.0 100 100.0 150 150.0
A
1
总计
观测值 期望值 观测值 期望值 观测值 期望值
假设检验分析—交叉表方法
计算Kappa值 Kappa=（P0-Pe)/(n-Pe) 其中P0=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。 A与B的Kappa值 P0=44+97=141 Pe=15.7+68.7=84.4 Kappa=(141-84.4)/(150-84.4)=0.86
Top Consulting
风险分析法
数据收集 随机从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过 程范围的零件。使用3名评价人，每位评价人 对每个零件评价3次，将评价结果记录在“计 数型研究数据表”中。1代表接受，0代表不接 受。参见附表。 评价的组织人员通过使用实验室设备等获得每个 零件的基准值，表中的“-”、“+”、“×”代 表零件处于I区、III区和II区。
50 39
系统有效得分与计数
50 39
64%
78%
64%
78%
89%
89%
结论：1 评价人自己在所有试验上都一致 2 评价人在所有试验上都与基准一致 3 所有评价人自己保持一致，两两间一致 4 所有评价人自己和两两间一致且与基准一致
Top Consulting
Top Consulting
A与B的交叉表
0 44 15.7 3 31.3 47 47.0
Top Consulting
Top Consulting
总计 7 33.0 92 66.0 99 99.0 50 50.0 100 100.0 150 150.0
A
1
总计
观测值 期望值 观测值 期望值 观测值 期望值
假设检验分析—交叉表方法
计算Kappa值 Kappa=（P0-Pe)/(n-Pe) 其中P0=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。 A与B的Kappa值 P0=44+97=141 Pe=15.7+68.7=84.4 Kappa=(141-84.4)/(150-84.4)=0.86
Top Consulting
风险分析法
数据收集 随机从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过 程范围的零件。使用3名评价人，每位评价人 对每个零件评价3次，将评价结果记录在“计 数型研究数据表”中。1代表接受，0代表不接 受。参见附表。 评价的组织人员通过使用实验室设备等获得每个 零件的基准值，表中的“-”、“+”、“×”代 表零件处于I区、III区和II区。
50 39
系统有效得分与计数
50 39
64%
78%
64%
78%
89%
89%
结论：1 评价人自己在所有试验上都一致 2 评价人在所有试验上都与基准一致 3 所有评价人自己保持一致，两两间一致 4 所有评价人自己和两两间一致且与基准一致
Top Consulting
Top Consulting
A与B的交叉表
0 44 15.7 3 31.3 47 47.0
Top Consulting
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
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A与B
交叉表 0 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量
Po 0.97 Pe 0.73 Po 0.96 Pe 0.73 注：
A 1 总计 B与C
交叉表 0 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量
B 1 总计
Kappa=(Po－Pe)/(1－Pe) Po=对角栏框中，观测比例的总和； Pe=对角栏框中，期望比例的总和； 有效性 =作出正确决定次数/总决定次数 1表示GOOD，0表示NO GOOD；
B与基准 0 B 1 总计
Po 0.96 Pe 0.73
B 90.08% — 85.12% 85.12%
C 85.12% 85.12% — 100.00%
B 94.00% 12.50% 2.38%
C 100.00% 0.00% 0.00%
C与基准 0 C 1 总计
Po 1.00 Pe 0.73 判定标准： Kappa大于0.75表示有很好的一致性， Kappa为1时，表示有完全的一致性， Kappa小于0.40则表示一致性不好。 判定 可接受 可接受边 缘，可能 需改进 不可接受 需要改进 有效性 ≥90% ≥80% ＜80% 漏检 ≤2% ≤5% ＞5% 误判 ≤5% ≤10% ＞10%
MSA计数型(Kappa)分析表
零件 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 评价人A A-1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 A-2 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 A-3 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 B-1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 评价人B B-2 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 B-3 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 C-1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 评价人C C-2 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 C-3 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 基准值 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 代码 ＋ ＋ － ＋ × ＋ － ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ × ＋ ＋ ＋ × × ＋ ＋ × ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋
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
A与C
交叉表 0 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量
Po 0.96 Pe 0.73
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。
A 1 总计
审：
制订：