计数型量具分析报告(Excel带计算KAPPA公式)
计数型测量系统分析报告-KAPPA(适用10-50个样品)
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-1A-2A-3B-1B-2B-3C-1C-2C-3真值(REF)12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849501=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DataSummary/A*BA*CB*CA*RefB*RefC*Ref0*00000001*00000000*10000001*1000SelfagreementA B C 00A*B Cross01总计Po:#DIV/0!A0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*C01总计Po:#DIV/0!B0计数00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0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!A*CCrosstabulC 01总计Po:#DIV/0!A0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 bilityKappa 判定Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*REFCrosstabul1总计Po:#DIV/0!A0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*REFCrosstabul1总计Po:#DIV/0!B0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!#DIV/0!真值B C A*B B*C A*C #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!编制：审核：核准：。
MSA计数测量系统分析KAPPA表
测量日期
评 价 人 A：
B：
C：
计算结果 0% 0% 0% ###### ###### ###### 0% #VALUE!
95% LCL #NUM! #NUM! #NUM! ###### ###### ###### #NUM! #VALUE!
有效性
错误率
错误警报率
0%
#DIV/0!
#DIV/0!
0%
测量日期
B：
C：
A*B交叉
B*C交叉
A*C交叉
0
1 总计 0
1 总计 0
1
总计
0
0
0
0
0
0
0
0
0
#DIV/0! ###### ###### ###### ###### ###### ###### #DIV/0! #DIV/0!
0
0
0
0
0
0
0
0
0
#DIV/0! ###### ###### ###### ###### ###### ###### #DIV/0! #DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
0%
#DIV/0!
#DIV/0!
□ 不合格
备 注
核
准
审核:
制表：
B
C 变差来源
总检查数 A -- ###### ######
相配数
错误拒收 B ###### -- ######
错误接受
不相配 C ###### ###### --
95% UCL
评价人%
A
B
C
50 50 50
0
0
0
--
《MSA计数型GRR-KAPPA(第四版)自带公式》
＜10% 系。当排列或分类零件，需要加强
过程控制时被推荐运用。
10%~30% 在某些适用情况下被认为可接受。
＞30% 被认为是不可接受的。
补充： kappa大于0.75表示有很好的一致 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
样本：
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）。
1.00
总计
B*基座-交叉表
REF基准
0.00 1.00
数量
45
2
期望的数量 15.0 32.0
数量
3 100
期望的数量 33.0 70.0
数量
48 102
期望的数量 48.0 102.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
A 总计
A*C-交叉表
C
0.00 1.00
0.00
数量
漏发警报 错(虚)发 率 警报率
≤2% ≤5% ≤5% ≤10%
＞5% ＞10%
检查总数 一致的数
量 95%UCI 计算所得
的结果 95%LCI
系统有效的结果%
50 39 88.5% 78.0% 64.0%
Kappa分析(自动生成)
评
确
价
认：
承 认：
4/4
40 1 1 1 1 1 1 1 1 1
41 1 1 1 1 1 1 1 1 1
42 0 0 0 0 0 0 0 0 0
43 1 1 1 1 1 1 1 1 1
44 1 1 1 1 1 1 1 1 1
45 1 1 1 1 1 1 1 1 1
46 1 1 1 1 1 1 1 1 1
47 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1/4
计数型测量系统分析报告
（评价人交叉分析）
A 与 B 交叉表
B
0.00
1.00
A
0.00
计算
29
1
期望的计算
6.4
23.6
1.00
计算
3
117
期望的计算
25.6
94.4
计算
32
118
总计
期望的计算
32.0
118.0
A 与 C 交叉表
C
0.00
1.00
A
0.00
计算
28
2
期望的计算
6.2
23.8
系统有效得分 （所有评价人自己保持一致）
50 44 88.0%
系统有效得分与计数 （所有评价人与基准一致）
50 44 88.0%
A B C
结论：
有效性 ≥90% 96.0%
96.0%
94.0%
漏发警报的比例 ≤2%
2.00%
误发警报的比例 ≤5%
2.00%
0.00%
4.00%
2.00%
4.00%
基于上述信息，判定该测量系统中，评价人ABC均接受，该测量系统符合要求
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。
计数型测量系统分析
计数型测量系统分析
随机从过程中抽取50个零件，并且样本是覆盖过程范围的零件。
让三个测量员采用盲测法对每个零件测量三次。
将每个测量员的测量结果输入《计数型分析报告》中，当可接受判断时记录为“1”，当不可接受判断时记录为“0”。
用交叉表确定每个测量员之间意见一致程度，用kappa来测量2个测量员对同一目标评价值的一致程度。
“1”表示完全一致，“0”表示不一致。
kappa=（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
判定：若所有的测量结果Kappa值大于0.75，则表示一致性好，则接受；若Kappa≤0.4，则表示一致性差，应立即改进或重新评价量具。
若不能改进的量具，则不能接受，并应找到接受的替代测量系统。
将分析结果记录在《计数型分析报告》中。
计量器具管理excel公式
计量器具管理excel公式
计量器具管理涉及到对计量器具的登记、检定、维护等多方面
的管理工作，可以利用Excel来进行数据的记录和计算。
以下是一
些常用的Excel公式，可以在计量器具管理中使用：
1. SUM函数，用于计算一列或多列数据的总和，可以用于统计
计量器具的数量或者某项指标的总和。
2. AVERAGE函数，用于计算一列或多列数据的平均值，可以用
于计算计量器具的平均值或者某项指标的平均水平。
3. COUNT函数，用于统计某个区域中包含数字的单元格的数量，可以用于统计计量器具的数量。
4. IF函数，用于根据特定条件对数据进行分类或者进行不同
的计算，可以用于判断计量器具是否需要进行检定或者维护。
5. VLOOKUP函数，用于在表格中查找特定数值或者内容，并返
回相应的数值或者内容，可以用于查询某个计量器具的详细信息。
6. CONCATENATE函数，用于将多个单元格中的内容合并为一个
单元格中的内容，可以用于整合计量器具的相关信息。
这些Excel公式可以帮助你在计量器具管理中进行数据的记录、统计和分析，提高工作效率和准确性。
当然，具体的公式应根据实
际情况和需求进行调整和使用。
希望这些信息能够对你有所帮助。
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014465015.734.350.039710031.368.7100.0471*******.0
103.0
150.0014254716.031.047.099410335.068.0103.0519915051.0
99.0150.0014375017.033.050.089210034.066.0100.0519915051.0
99.0150.0014555016.034.050.039710032.068.0100.04810215048.0
102.0150.0014524715.032.047.0310010333.070.0103.04810215048.0
102.0150.0014295116.334.751.06939931.767.399.04810215048.0102.0150.0
A B C ---86%78%86%---79%78%79%---88%
92%
77%评价
≥0.75 一致性好,可接受
＜ 0.75 一致性差,应改善
评价人与基准的Kappa
评价人的Kappa
C A B 总计
计算期望的计算
C
计算0.900.5677%
期望的计算
1
计算期望的计算
B 与基准交叉表基准总计P0Pe Kappa
期望的计算
1
计算期望的计算
总计
计算期望的计算
总计P0Pe Kappa
B
计算0.970.5792%
期望的计算
总计
计算期望的计算
B 与基准交叉表基准Kappa
A
计算0.950.5688%
期望的计算
1
计算A 与基准交叉表基准总计P0Pe 总计
计算期望的计算期望的计算
总计
计算期望的计算P0
Pe
0.940.56P0Pe 计数型量具交叉分析表
期望的计算
A 与
B 交叉表计算计算总计期望的计算
计算计算总计B
A
1
期望的计算
总计
B 与
C 交叉表C
期望的计算
B
计算期望的计算
0.910.5679%
1
0.55A 与C 交叉表C
总计C
计算期望的计算
1
计算Kappa
78%
Kappa
86%
P0Pe Kappa
0.90
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