认同一致性分析(计数型)分解
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一致性分析
第二节 一致性分析举例
计算出各学生的答题能力如属实的表10.3.该值越 大表明该学生正确回答问题的能力越大，因此， 1、3和10号学生正确回答问题的能力最强，其次 是第8和5等学生。根据数据还可以分析每个问题 的答案表10.4，第1、2 、3 、4个问题的答案分 别是1 、3 、4 、2. 补充：一致性分析最初来源于认知人类学，为了 分析结构化的访谈数据而发展出来的一种技术。
第一节 一致性分析的含义
标准答案也是一个向量，是老师给出的回答项。 按照标准答案对学生的答题进行评判，就可以得 到学生考试的成绩。 实际上这样的一个过程相当于计算学生向量和老 师向量之间的相关关系。如果这两个向量在全部 问题是都相同，学生满分。 因此：学生的考试成绩实际上是一个测度，测量 的是学生向量和教师向量之间的相似性。这种相 似性测度就是简单匹配系数，即学生和教师给树 一致性答案的问题数除以问题总数。
第一节 一致性分析的含义
我们可以计算任何两个匹配向量之间的相似性。 例如，可以计算两个学生之间的相似性。若都是 满分，他们的向量相同，前提假设是每个问题的 答案只有一个。他们的回答越是错误，二者的答 题向量的相似性也就越小。 我们把学生之间的一致性（即回答项之间的相似 性）看成是一个函数，即涉及每个学生关于所涉 及知识的一个函数。
第十章 一致性分析
第一节 一致性分析的含义
一致性分析：是一种理论，也是一种方法。 理论：（研究问题）多个个体在“测试”问题的 回答方面有多大的一致性，进而表明他们在多大 程度上拥有知识。 方法：可用它揭示在面对某些类型的文化内部变 动性的条件下，对一系列问题在文化上给出的正 确回答。 例如：Xij 表示学生i在第j个问题上的选项。由数 字构成向量，取值范围是1到5，代表每个固定的 学生对每个问题的回答。
用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究
计数型测量系统分析还可以用Kappa方法 计数型测量也要进行测量系统分析，目的是保证测量数据的一致性
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等)
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等) 随机性的对所有样本进行测量 Minitab分析 分析结果并确定后续措施
用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究 用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究
大家好！今天我们谈谈：“计数型测量”如何进行测量系统研究。也就是属性一致性分析，用Minitab软件进行
最常见的计数型测量就是通过或者不通过
有时候，测量结果Байду номын сангаас属性值或者计数型数据
计数型测量主要针对测量人员进行
同一测量者对同一零件不同测量轮数的一致性程度
Minitab 结果分析
总观测次数对比真值的一致率
检验员C总共评价50 次，有37次与真值一 致, 74%一致
偏倚是指一切测量值对真值的偏离
我们可以理解为这 是：偏倚
Minitab结果分析
有效判定中（两次结果 一致），将不合格判定 为合格的比率。 A有3次，3/25=12%
检验员和标准的不一致
某些检验员工作不熟练，对标准不熟 判定标准没有规定好，每个人理解不同 评价过程环境不佳，例如灯光等
所有检验员和标准的不一致
重复性不好 检验员各自的评价方式不一致 未落实培训以及效果评估未落实 标准规定不好，以及检验员对标准不熟悉
今天就谈到这，欢迎大家交流！
属性值测量数据的获得
一般需要收集20个或20个以上的零件（最好是100个）
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等)
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等) 随机性的对所有样本进行测量 Minitab分析 分析结果并确定后续措施
用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究 用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究
大家好！今天我们谈谈：“计数型测量”如何进行测量系统研究。也就是属性一致性分析，用Minitab软件进行
最常见的计数型测量就是通过或者不通过
有时候，测量结果Байду номын сангаас属性值或者计数型数据
计数型测量主要针对测量人员进行
同一测量者对同一零件不同测量轮数的一致性程度
Minitab 结果分析
总观测次数对比真值的一致率
检验员C总共评价50 次，有37次与真值一 致, 74%一致
偏倚是指一切测量值对真值的偏离
我们可以理解为这 是：偏倚
Minitab结果分析
有效判定中（两次结果 一致），将不合格判定 为合格的比率。 A有3次，3/25=12%
检验员和标准的不一致
某些检验员工作不熟练，对标准不熟 判定标准没有规定好，每个人理解不同 评价过程环境不佳，例如灯光等
所有检验员和标准的不一致
重复性不好 检验员各自的评价方式不一致 未落实培训以及效果评估未落实 标准规定不好，以及检验员对标准不熟悉
今天就谈到这，欢迎大家交流！
属性值测量数据的获得
一般需要收集20个或20个以上的零件（最好是100个）
计数型MSA(minitab)
数据收集与整理
按照测量计划进行数据收集
按照制定的测量计划，使用合适的测量系统进行数据收集。
数据整理
对收集到的数据进行整理，包括数据筛选、缺失值处理、异 常值处理等。
分析数据并评估测量系统的性能
数据分析
对整理后的数据进行统计分析，包括 描述性统计、假设检验等。
评估测量系统的性能
根据数据分析结果，评估计数型MSA 的测量系统性能，包括稳定性、重复 性、再现性等方面的评估。
进一步研究计数型MSA在不同行业和 领域的应用，以拓展其应用范围。
深入研究计数型MSA与其他测量系统 评估方法的比较和整合，以提供更全 面的测量系统评估方案。
探索使用其他统计软件进行计数型 MSA分析的可行性，以提高分析效率 和准确性。
鼓励更多企业采用计数型MSA来评估 其测量系统性能，以提高产品质量和 生产效率。
同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
案例三：产品包装缺陷检测系统
要点一
总结词
要点二
详细描述
产品包装缺陷检测系统是计数型MSA的又一应用案例，用 于检测产品包装的完整性。
产品包装缺陷检测系统通常使用机器视觉技术来识别包装 上的缺陷或瑕疵，如裂缝、污渍、缺失标签等。计数型 MSA可以用于评估产品包装缺陷检测系统的准确性，通过 比较检测到的缺陷与实际存在的缺陷的一致性来评估。此 外，还可以评估产品包装缺陷检测系统的可靠性，通过比 较不同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
通过识别和纠正测量系统 中的问题，可以减少不必 要的浪费和返工，从而降 低生产成本。
提高生产效率
准确的测量结果有助于加 快生产速度，提高生产效 率。
ห้องสมุดไป่ตู้
计数型MSA的应用场景
计数型msa的实施步骤
计数型MSA的实施步骤概述计数型MSA（Measurement System Analysis）是一种用于评估和验证测量系统稳定性和准确性的方法。
它通常用于生产制造和质量控制过程中，以确保测量结果的可靠性和一致性。
本文档将介绍计数型MSA的实施步骤，并提供相关的指导。
步骤一：确定测量指标1.确定所需测量的关键参数或特征。
2.定义测量指标，例如数量、长度、宽度等。
步骤二：选择合适的样本量和采样方法1.根据实际需求，选择合适的样本容量。
样本容量应充分反映整个生产过程的变异情况。
2.根据测量目的和可行性，选择合适的采样方法，例如随机采样、时间间隔采样等。
步骤三：准备测量设备和环境1.确保测量设备符合精度和准确性要求，并进行校准。
2.创建适当的测量环境，例如控制温度、湿度和光照等。
步骤四：进行测量和数据收集1.进行测量操作，并记录每次测量结果。
2.建立数据收集系统，例如使用电子表格或专业软件进行数据记录和分析。
步骤五：计算测量系统的误差1.使用统计方法（例如均值、方差、极差等）计算每个测量值的误差。
2.分析数据，确定测量系统的稳定性和准确性。
步骤六：评估测量系统的能力1.进行测量系统的能力分析，例如计算重复性和再现性。
2.根据测量系统的能力评估结果，确定是否需要改进或调整测量系统。
步骤七：制定改进措施1.根据测量系统的能力评估结果，确定改进的方向和目标。
2.制定改进措施，并进行实施和监控。
步骤八：持续监控和维护测量系统1.建立定期监控和维护计划，以确保测量系统的稳定性和准确性。
2.定期对测量系统进行校准和验证。
结论计数型MSA是一种有效的方法，可以评估和验证测量系统的稳定性和准确性。
通过按照上述步骤实施计数型MSA，可以提高测量结果的可靠性和一致性，从而对生产制造过程的质量控制做出有效的贡献。
MSA培训常用的MSA方法详解
MSA实施过程与注
05
意事项
明确目标和范围
确定MSA的目标
例如，提高测量系统的准确性和可靠性，减少测量误差等。
明确MSA的范围
包括需要评估的测量系统、测量人员、测量环境和测量数 据等。
选择合适的MSA方法
01
根据目标和范围选择合适的MSA方 法，如重复性和再现性（R&R）研 究、线性研究、稳定性研究等。
计量型数据特点与处理流程
数据特点
连续性、可测量性、服从正态分布。
处理流程
收集数据、整理数据、分析数据、解释数据。
稳定性分析方法
时间序列分析
通过时间序列图观察数据的稳定性， 计算移动平均线、移动极差等统计量。
控制图分析
利用控制图判断过程是否处于稳定状态， 如X-bar控制图、R控制图等。
偏倚分析方法
偏倚分析目的
评估测量系统与被测对象真实值 之间的差异。
分析方法
使用独立样本T检验、配对样本T检 验等方法进行比较分析。
注意事项
需确保样本具有代表性和可比性， 并考虑测量误差对偏倚的影响。
常用的MSA方法之
04
三：破坏性试验数据
分析
破坏性试验特点及挑战
特点
破坏性试验通常涉及对产品或材料的不可逆改变，以获取关于其性能或可靠性的数据。这类试验往往成本 高、周期长，且样本量有限。
在使用仿真模拟法时，需要建立一个能够准 确反映破坏性试验过程的计算机模型。通过 对模型进行反复模拟和优化，可以生成大量 具有代表性的虚拟数据。基于这些数据，可 以对测量系统的误差、稳定性和可靠性进行 详细分析。
案例分享：某企业破坏性试验MSA实践
案例背景
某企业在生产过程中需要对一种关键零部件进行破坏性 试验以评估其性能。由于试验成本高、周期长，企业决 定采用MSA方法对测量系统进行分析和优化。
计数型及计量型分析
数据类型
基本计量型（连续数据）
MSA方法
均值和极差，方差分析（ANOVA），偏倚，线性， 控制图
信号探测，假设试验分析
基本计数型（离散数据） 两元数据一致性KAPPA技术（只有两个选择） 多元数据一致性（具有两个以上选择）
不可重复数据
控制图、方差分析（ANOVA）
控制图，方差分析（ANOVA），回归分析 多重系统、量具或试验台
Reported by : T olerance: M isc:
Percent
Sample Range
Components of Variation 100
50
% Contribution %?S t u d y?Va r % Tolerance
0 Gage R&R
A 10
5 0
A 0
-20
Repeat
步骤二: MINITAB操作
①
可重复测量计量型数 据Gage R&R
②
99%置信度 规格公差
③
Pg 13
计量型（连续数据）
步骤二: 结果判读
Gage R&R Study - ANOVA Method
Two-Way ANOVA Table With Interaction
Source
DF SS MS
σ2GRR=σ2再现性+σB
基准值
GR&R
不好 重复性
C
Pg 7
请给出以下图示答案
Pg 8
MSA第三版快速指南
一个“好”的量测系统应该具备哪些特点？ 准—偏倚小；线性好； 稳—稳定性好； 重复性好---重复测量结果一致； 再现性---不同人测量结果一致好；
计数型测量系统分析报告
样品/名称 被测参数 记录/日期 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 C 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1
基准值 814.0 817.0 815.0 815.0 800.0 814.0 801.0 809.0 812.0 819.0 814.0 817.0 813.0 816.0 820.0 795.0 814.0 804.0 805.0 807.0 795.0 800.0 805.0 819.0 796.0 815.0 812.0 805.0 809.0 815.0 812.0 814.0 820.0 814.0 817.0 815.5 795.0 820.0 812.0 815.0 809.0 821.0 815.0 809.0 812.0 814.0 815.5 816.0 813.0 812.0
Kappa分析结果（要求：Kappa≥0.75） A Kappa 0.96 B 0.96 C 0.94
结论： 分析结果表明评价人与基准表现出的一致性良好。
3/4
计数型测量系统分析报告 测量系统有效性分析
% 评 价 人 得 分 与 计 数
（评价人自己在所有试验上一致） 来源 总受检数 符合数 有效率 A 50 48 96.0% B 50 48 96.0% C 50 47 94.0%
797.0
-2005.3.17
817.0
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。
在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。
有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。
一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。
在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。
2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。
3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。
当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。
4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。
那些不使用的测量最终会被忽略。
5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。
6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。
对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。
7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。
8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。
简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。
9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。
其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。
10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。
基本概念：3.稳定性：测量系统保持其位置变差和宽度变差随时间恒定的能力。
4.偏倚：观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值。
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1
离散型MSA开展方法
大多数情况下，我们均采用能够提供连续数据的测量装置， 比如：卡尺、投影仪等；
但在实际生产过程中，我们也经常会碰到各类离散型数据 （测量系统使用了接受/拒绝标准或者分级），比如： •外观：合格/不合格 •通止规：通/止 •性能测试：通过/失败
针对这类离散型数据重复 性、再现性的研究，我们称之为 认同一致性分析
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HZP Attribute R&R表单说明
（2）各检验员与 标准评估一致性
每位检验员与标准评估一致性（%) =#相符数/#检验数=48/50=96%
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4
认同一致性相关概念
认同一致性： 参与试验的所有检验人员判断结果一致且正确率；
逃逸率： 将不可接受的零件错判为“接受”的机率（“Fail”的判pass）；
假信号率： 将可接受的零件错判为“拒收”的机率（“Pass”的判“fail”）
再研究认同一致性是否可接受。
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HZP Attribute R&R表单说明
试验日期 描述方法需要一致， 如上面描述Pass， 下面描述OK，则 不能识别（字母大 小写也需一样） 检查人员名单
试验项目名称
不良内容
样品
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专家判定结果或者标准 Amphenol Phoenix Hangzhou
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HZP Attribute R&R表单说明
operator1 operator2 operator3
（1）检验员自 身评估一致性 （2）各检验员与 标准评估一致性 （3）检验员之间 的评估一致性 （4）3个检验员及标 准之间的评估一致性
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6
认同一致性分析操作步骤
离散型数据认同一致性分析步骤 具体步骤如下： 和连续型数据Gage R&R的分析步骤一致。 1、选择3个检验员进行研究； 2、收集50个样本，样本包含20％为不容易区分的样品；
3、把零件从1至50进行编号，但编号不能被检验员所见；
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HZP Attribute R&R表单说明
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9
HZP Attribute R&R表单说明
（1）检验员自 身评估一致性
每位检验员自身评估一致性（%) =#相符数/#检验数=50/50=100%
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离散型数据 认同一致性分析
Date: Owner: Version: 18th-Nov-2011 Hinge QC-Sulian.li V2.0
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3
离散型数据认同一致性分析
需要了解的内容：
认同一致性相关概念 认同一致性接受标准 认同一致性分析操作步骤 离散型数据表单填写及数据分析 识别改进的机会 我们对认同一致性要求的目标是100%。 因此，对于认同一致性的测量，我们尽 量取得较高的一致性百分比。
把不合格品判断为合格品的次数 逃逸率= 不合格产品的判断总次数 把合格品判断为不合格品的次数 假信号率= 合格产品的判断总次数
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认同一致性接受标准
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4、由记录人员从50个样本中随机抽取一个给检验员A检验，检验 员A检查完毕后将样本还给记录员，并将检验结果告知记录员记
录，记录员重复第一个样品的动作抽取第二个样本，依次类推，
直至50个样本全部检查完。剩余检验员重复上述操作； 5、每个检验员检查样本2～3次；
6、将数据输入属性GR&R表（HZP表单）或用Minitab进行计算，
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2
目视检查
任务：检查以下文本中字母F/f出现的次数（时间பைடு நூலகம்40秒）
The necessity of training farm hands for first class farms in the fatherly handling of farm livestock is foremost in the eyes of farm owners. Since the forefathers of the farm owners trained the farm live stock, the farm owners feel they should carry on with the family tradition of training farm hands of first class farmers in the fatherly handling of farm livestock because they believe it is the basis of good fundamental farm management.