线性 偏倚研究
测量系统分析MSA简介
1、稳定性研究
➢Xbar-R法
➢取一个样本并建立相对于可朔源标准的基准值
➢定期〔天,周〕测量标准样本3-5次,样本容量和 频率应该基于对测量系统的了解
➢将数据按时间顺序画在x&R或X&s控制图上
➢结果分析：
➢
建立控制限并用标准控制图分析评价
失控或不稳定状态。
稳定性练习
10/16 48.6
10/22 48.4
被管理的 过程
测量
测量过程 测量值
分析
入
作业 一般的过程〔放羊式过程〕
输出
对产品决策的影响
➢第一类错误〔生产者风险/假警报〕 ➢ 一个好的零件有时被误判为“不合格〞
➢第二类错误〔消费者风险/漏判率〕 ➢ 一个不合格的零件有时被误判为“合格〞
对产品决策的影响
➢ 减少过程变差,没有零件产生在Ⅱ区
48.5
48.7
48.3
48.0
48.9 48.0
49.2
49.0
48.3
47.7
48.7
48.4
48.7
48.9
48.5
Sample StDev
Sample Mean
49.6 49.2 48.8 48.4 48.0
1
0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
1
稳定性案例- Xbar-R法
Xbar-S Chart of C1
评价疑心有测量缺陷的量具的依据
维修前后测量设备的比较
计算过程变差所需的方法,以及生产过程的可接受性水平
作出量具的特性曲线的必要信息。
以上一切是为了满足ISO/TS 6949的相关要求：
“7.6.1 测量系统分析
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究中常见偏倚及其控制1.引言在临床研究中，偏倚（bias）是一个非常重要的概念。
它指的是在研究过程中可能导致研究结果与真实情况不一致的因素。
控制偏倚是确保研究结果的可靠性和有效性的关键步骤。
本文将介绍临床研究中常见的偏倚类型及其控制方法。
2.偏倚类型2.1 选择偏倚（Selection bias）选择偏倚是指参与研究的样本群体与目标总体不完全一致，从而导致研究结果的错误。
控制选择偏倚的方法包括：- 随机抽样：通过随机选择样本，减少选择偏倚的可能性。
- 匹配：在研究设计阶段根据特定标准选取对照组样本，使其与受试组样本在某些特征上匹配，减少选择偏倚的影响。
- 敏感性分析：通过分析不同样本选择策略下的研究结果，评估选择偏倚的影响程度。
2.2 测量偏倚（Measurement bias）测量偏倚是指在对研究对象进行测量时，存在的误差或倾向性，导致测量结果与实际情况存在偏差。
控制测量偏倚的方法包括： - 标准化测量工具：使用标准化的测量工具或问卷，确保测量结果的准确性和可比性。
- 培训和校准：对参与测量的研究人员进行培训和校准，提高测量的一致性和准确性。
- 双盲设计：在实验研究中，采用双盲设计，使研究人员和受试者在不知道实际处理情况的情况下进行评估，减少主观判断的干扰。
2.3 回忆偏倚（Recall bias）回忆偏倚是指在调查研究中，受试者对过去事件的回忆存在偏差，导致研究结果的失真。
控制回忆偏倚的方法包括： - 限定回溯时期：对受试者进行限定回溯时期，减少过远过近的回忆，提高回忆的准确性。
- 不透露假设：在调查过程中，不透露研究者的假设和研究目的，减少受试者对回忆的主观干扰。
- 避免听证：避免向受试者介绍其他受试者的回忆情况，以免互相影响。
3.控制偏倚的方法3.1 随机化随机化是控制偏倚的重要手段，它可以通过评估和平衡干扰因素的分布，减少干扰因素对研究结果的影响。
在临床研究中，常用的随机化方法有简单随机化、分层随机化、区组随机化等。
测量系统-偏倚研究
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确定偏倚的指南 -控制图法
确定的水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平是用来评价/控 制该生产过程并且与产品/生产过程的损失函数（敏感度曲线）相关 联。如果水平不是用默认值0.05（95%置信度）则必须得到顾客的 同意。
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控制图法举例
对一个基准值 6.01的零件进行稳定性研究（见MSA手册p72页图 9），所有样本（20个子组）的 总平均值是 6.021。因而计算偏倚 值为 0.011。 使用电子表格和统计软件，研究者产生了数值分析结果（见表 4）。 因为0落在偏倚置信区间（- 0.0800 ，0.1020）内，过程小组 可以假设测量偏倚是可以接受的，同时假定实际使用不会导致附加 变差源。
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确定偏倚的指南 - 独立样件法
4.计算该评价人n个读数的均值。 公式如右：
5.计算可重复性标准偏差。 其中 d*2可以从附录c中查 到，g＝1，m＝n。
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确定偏倚的指南 - 独立样件法
6.确定偏倚的t统计量： 偏倚＝观测测量平均值－基准值 其中σ r=σ 重复性 7.如果0落在围绕偏倚值1-置信区间以内， 偏倚在水平是可接受的。 d2，d*2和v可以在附录c中查到，g=1，m=n。
偏倚的分析程序 1.1按生产过程所要求的检验项目、内容和检验规定，从生产过程中 选取一个零件作为样品。 1.2 首先确定所检查零件特性的基准值。基准值应尽可能通过更高 一级的计量装置或在工具室、 全尺寸检验设备上确定。确定的读数应与量具R＆R研究中的评价人 的观察平均值（Xa 、Xb、Xc）进行比较。
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独立样件法 —范例
标准差
MSA测量系统(稳定性、偏移和线性研究)分析报告
XXXX作业文件文件编号：JT/C－7.6J－003版号：A/0（MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：吕春刚审核：尹宝永编制：邹国臣受控状态：分发号：2006年11月15日发布2006年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书JT/C－7.6J－0031目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值（标准值）的差值。
4.2稳定性（飘移）稳定性是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。
4.4重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性获得的测量值的变差。
4.5再现性再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性的测量平均值的变差。
5测量系统分析作业准备5.1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。
a)控制计划有要求的工序所使用的测量仪器；b)有SPC控制要求的过程，特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器；e)已经作过测量系统分析，重新修理后。
5.2公司按GB/T10012标准要求，建立公司计量管理体系，确保建立的测量系统的可靠性。
6分析研究过程 6.1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。
如果无法取得这样的样件，则选择一个落在产品测量范围中间的生产零件，指定它为基准样件进行稳定性分析。
如何进行MSA量具线性和偏倚的研究
如何进行MSA量具线性和偏倚的研究
1、测量系统没有偏倚最好，如果有，我们希望是线性偏倚，这样可以对测量系统进行修正。
如果存在偏倚又不存在线性，那么这个测量系统是不合格的。
2、为了说明如何进行量具线性和偏倚的研究，我们使用盈质统计分析软件打开一个包含测量数据的Excel文件。
这是5种规格的部件，分别检测它们的厚度，每种部件进行12次测量，要求分析测量系统是否有偏倚和线性。
3、点击“测量系统分析”菜单下的“量具线性和偏倚”。
4、部件号选择“部件编号”这一列，参考值选择“标准值（毫米）”这一列，测量结果选择“测量结果(毫米)”这一列，过程变异或6倍历史标准差有则填，没有则不填。
5、点击确定，可得到量具线性和偏倚的分析结果及图形。
6、从右侧的图形可以清楚看到，测量系统存在正偏倚。
7、再来看左侧的分析结果，量具偏倚，整体偏倚为0.408208，P值为0，表明这是显著的偏倚。
那么来看一下这种偏倚是否有线性，主要看量具线性中的斜率，其P值大于0.05，表明它是不显著的，所以不存在线性。
综上所述，该测量系统存在偏倚却不存在线性，需要更换或调整再评估。
7、如果已知过程变异或6倍历史标准差为0.36，可以更清晰地在图上看到存在偏倚，不存在线性。
8、分析结果的量具偏倚中求得平均偏倚为113.4%，线性百分率只有0.039。
9、如需查看完整视频或了解更多信息，请百度搜索“盈质统计分析软件”查看。
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究是医学领域发展的重要驱动力，旨在探索疾病的治疗方法、改善患者生活质量以及促进医学知识的积累。
然而，在临床研究过程中，常常会出现各种偏倚，影响研究的可靠性和准确性。
本文将探讨临床研究中常见的偏倚及其控制方法。
在临床研究中，偏倚是指在研究过程中出现的系统性误差，导致研究结果偏离真实情况。
偏倚通常源于研究设计、实施、数据分析以及结果解释等环节。
以下是一些常见的偏倚类型：1、选择偏倚：选择研究对象时，研究队列的代表性不足，导致研究结果不能推广到更大的人群。
例如，一项仅针对男性患者的研究结果可能不适用于女性患者。
2、信息偏倚：在收集或记录数据时出现误差，导致信息质量下降。
例如，在观察性研究中，患者未能准确报告其生活方式或病史可能导致信息偏倚。
3、检测偏倚：在测量或评估研究变量时出现的误差，导致测量结果不准确。
例如，在评估药物疗效时，若未采用双盲试验，医生可能主观地调整剂量或给予额外治疗，从而影响结果的客观性。
4、失访偏倚：在研究过程中，研究对象由于各种原因未能完成试验或未能提供必要的数据，导致数据分析不完整。
例如，在长期研究中，患者因病情恶化退出试验，可能导致研究结果的不完整性。
为了控制上述偏倚，研究人员可采取以下措施：1、研究设计阶段：明确研究目的和纳入标准，制定详细的研究方案，并采用随机、对照、双盲等设计方法，以减少偏倚的发生。
2、数据分析阶段：采用适当的统计方法对数据进行处理和分析，以减少偏倚的影响。
例如，通过匹配对照组、增加样本量或进行敏感性分析等方法来控制选择偏倚。
3、实施阶段：确保研究过程的标准化和规范化，提高数据质量。
例如，制定详细的操作流程和培训研究人员，以减少信息和质量偏倚。
4、长期随访和失访管理：在研究设计中考虑失访情况，制定相应的应对策略，如定期与研究对象保持联系、进行随访等。
总之，偏倚是临床研究中常见的问题，对研究结果的可靠性和准确性产生负面影响。
临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究是评估新药治疗效果或疾病预防策略有效性等的重要手段，但由于研究设计和实施过程中的一些因素的存在，可能会引入偏倚（bias），导致研究结果的误差。
为了减小偏倚对研究结果的影响，研究人员需要在研究设计和分析中进行偏倚的控制。
本文将就临床研究中的常见偏倚及其控制方法进行讲解。
1. 选择偏倚（Selection Bias）选择偏倚是由于研究对象的选择不是随机的，而是与研究目标相关的因素导致的偏倚。
为了控制选择偏倚，应采取以下措施：-采用随机分组方法：通过随机分组，可以使得研究对象的分组与其自身特征无关，从而减小选择偏倚的风险。
-需要制定明确的入组和排除标准：研究对象的选择应该严格遵守预定的入组和排除标准，避免人为的选择操作。
-多中心研究：多中心研究可以增加样本的代表性，从而减小选择偏倚的可能。
2. 配置偏倚（Allocation Bias）配置偏倚是指由于随机分组的不完全或不严格导致的偏倚。
为了控制配置偏倚，应采取以下措施：-采用适当的随机化方法：应采用随机数字生成、随机封号等方法以实现随机分组，从而减小分组差异的可能性。
-实施隐藏分组：应确保在研究对象入组前，研究人员无法预测下一个分组的具体分组方法，以保证分组的随机性。
-进行双盲或者三盲研究：盲法是控制配置偏倚的有效手段之一，可以减少研究人员对研究对象的知情和预期。
3. 报告偏倚（Reporting Bias）报告偏倚是由于一些研究结果未被完整地报告或被错误地报告而引入的偏倚。
为了控制报告偏倚，应采取以下措施：-注册研究计划：在开始临床研究之前，应该注册研究计划，并明确预先确定的主要研究结局指标，以减小结果报告的选择性。
-完整报告结果：无论结果是积极的还是消极的，都需要完整地报告，以确保研究结果的透明和客观性。
-准确描述研究方法：应该准确地描述研究的设计和方法，包括分析方法和样本大小等，避免结果解读的误导。
4. 记忆偏倚（Recall Bias）记忆偏倚是由于研究对象回忆自身的信息时，受到主观记忆和偏好的影响而引入的偏倚。
线性偏倚研究报告解读
线性偏倚研究报告解读线性偏倚研究报告解读引言在统计学和机器学习中，线性偏倚是一个重要的概念。
它指的是在使用线性模型对数据进行拟合时，模型的输出与真实值之间存在一定的偏差。
本文将解读一份研究报告，其中探讨了线性偏倚的性质以及可能的影响。
研究背景线性偏倚是机器学习领域的一个热门研究方向，因为它在实际应用中经常出现，并且可能会导致模型的性能下降。
了解线性偏倚的性质和来源，可以帮助我们更好地理解模型的表现和改进模型的拟合能力。
研究目的本研究的目的是探究线性偏倚的性质，并通过实验验证一些假设。
通过对研究结果的解读，我们可以更好地了解线性偏倚对模型性能的影响，并提出可能的解决方案。
研究方法本次研究采用了以下方法来对线性偏倚进行分析。
数据收集研究者使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含多个特征和一个目标变量。
这些样本是通过调查问卷收集而来，涵盖了不同年龄、性别和收入水平的人群。
线性拟合研究者使用了线性回归模型对数据进行拟合。
他们选择了一组特征作为自变量，并将目标变量作为因变量，使用最小二乘法求解最佳参数。
偏差分析在拟合模型后，研究者进行了偏差分析。
他们比较了模型预测值与真实值之间的差异，并计算了平均偏差和方差。
此外，他们还通过绘制残差图和残差分布图来可视化偏差的分布情况。
影响因素探索在分析偏差的性质后，研究者进一步探索了可能的影响因素。
他们使用了模型解释方法来计算每个特征对目标变量的贡献程度，并分析了特征与偏差之间的相关性。
结果与讨论偏差的性质根据研究结果，线性偏倚在该数据集中普遍存在。
模型的预测值整体上偏离了真实值，表现出了一定的系统性偏差。
平均偏差为0.2，方差为0.1，说明模型对部分样本的预测结果相对稳定，但对另一部分样本的预测结果变化较大。
偏差的分布通过绘制残差图和残差分布图，我们可以观察到偏差的分布情况。
图中显示，偏差的分布大致呈正态分布，但在一些特定范围内偏差较大。
这可能是由于数据特征的分布不均匀或模型无法很好地拟合某些关键特征。