外观检查kappa分析
表单Kappa量测能力评价指标
我们为什么需要做 Kappa
• 加强计数型量测分析法 • 侦测检验员的能力之 • 计数型的重复性 • 和再现性 • 厂商和广达的检验标准之统一性 • 有效降低误判率
做 Kappa我们需要什么
1. 具备基本培训的视力合格的检验员 2. 对 MSA, GR&R有基本概念和知识的工程师 3. 完成 Kappa所需的检具 4. 一组产品 5. 用于记录和计算的表单（见附件）
怎么做Kappa---4_表单
Part Number
Part Name
Total Tol.
Spreed
Spec .
Characteristic Classif ication
Part #
A-1
1
1
2
1
3
1
4
0
5
1
6
1
7
1
8
1
9
1
10
1
11
1
12
1
13
1
14
1
15
1
16
1
17
1
18
1
19
1
20
1
21
A-3 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
B-1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0
Appra ise r-Tra il
B-2
B-3
怎么做Kappa –2_样品挑选原则
1. 选择30个样品即可, 其中约80%为不良品(23~25pcs); 20%为良品(5~7pcs)。 2. 在非外观检验面进行编号: 1 ~ 30。 3. 记录每一个样品的不良现象及位置，用记号笔圈出。 4. 最好只挑一种不良现象，如有其它不良，或者二次不良，请用标签覆盖之
检验员检验能力鉴定-Kappa分析
Pg 4
Kappa 例子#1
王鲁检验员的 应急表
在每个单元格中填入收集到的信息
Rater A First Measure Good Bad
Rater A Good
5
0
5
Second
Measure Bad
1
4
5
6
4
Pg 5
Kappa 例子#1
应急表
Rater A Second Measure
Good Bad
1 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058 张宇 0 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325
1 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325 罗明英 0 0.73333 0.316228 2.31900 0.0102
1 0.73333 0.316228 2.31900 0.0102 张玄 0 0.60000 0.316228 1.89737 0.0289
向显波 2 33.33 1 25.00 1 10.00
步骤四：分析判读
1、同检查员一致性分析
肖宽鸿 1, 肖宽鸿 2, 晋健1, 晋健2, 王鲁1, 王鲁2, 梁延1, ... 的属性一致性分 析
检验员自身
测试日期
评估一致性
报告者
#检 #相 检验员 验数 符数 百分比 95 % 置信区间 肖宽鸿 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 晋健 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 王鲁 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 梁延 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 石兰 10 10 100.00 (74.11, 100.00) 杨松 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 向显波 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 张宇 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 罗明英 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 张玄 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 罗胜 10 10 100.00 (74.11, 100.00) 王良科 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 文远秀 10 7 70.00 (34.75, 93.33)
KAPPA检测标准 工作表
服装常用面料物性控制标准（上海卡帕企业要求）
1)标准范围：梭织染色织物（面料）大货物性质量要求和试验方法。
C的条件下压15秒
C的条件下压15秒
48小时24
1 耐干洗色牢度只考核成衣使用说明中标注可干洗的产品.
2 灯芯绒及经磨毛、起绒处理的深色产品耐湿摩色牢度必须进行成品重水洗。
3 丝及以丝为主的混纺织物的色牢度允许程度按GB/T18132的规定执行.
4 丝绸产品及平方米质量在50G以下的产品的缝子纰裂程度按GB/T18132规定.
5 洗涤退色产品的色牢度按GBT22700-2008水洗整理服装要求
6 白色面料成品需做抗黄变处理，深色面料成品做固色处理祛除浮色
7 涂层产品，浅色做白色涂层深色做透明涂层，以免浅色透色和深色的针孔漏白。
8 评定变色用灰色样卡GB250,评定沾色用灰色样卡GB251
9 按GB/T 4841.3规定，颜色大于1/12标准深度为深色，颜色小于等于1/12标准深度为浅色
10 透湿量要求透湿产品需大于3000g/m2.d （JIS L 1099 B-1 >3000g/m2.24H）
11 抗水(拒水)性要求拨水性产品需不小于4级（GB/T4745 初期达到4级）
求）
布熨烫170°
布熨烫170°
取液pH。
Kappa分析报告
01136191.817.219.0113013112.2118.8131.01413615014.0136.0150.001122141.612.414.0513113615.4120.6136.01713315017.0133.0150.001143172.214.817.0512813316.8116.2133.01913115019.0131.0150.0準確總數 估計總數準確總數 估計總數準確總數 估計總數A B C ---76%75%76%---75%AB C ≥0.75 一致性好,可接受＜ 0.4 一致性差,應改善評價75%C75%75%Kappa76%Kappa75%Kappa有效率A總計00.4＜值＜ 0.75 一致性尚可接受 ≥0.9 有效性好,可接受 0.8＜值＜ 0.9 有效性尚可接受評價人與基準的有效性94%92%96%---A與基準交叉表B與基準交叉表B與基準評價人的KappaA BＣ與基準交叉表C與基準計算總計計算期望的計算0.79C期望的計算P0Pe0.950.80P0Pe A1B與C交叉表期望的計算計算計算期望的計算計算0.811計算總計BCA與B交叉表總計期望的計算總計P0B計算期望的計算0.95期望的計算總計計算期望的計算Pe 0.95C與A交叉表評價＜ 0.4 有效性差,應改善計算期望的計算1計算A與基準485096.0%計算34794.0%50有效率2有效率計算4465092.0%。
kappa值判定标准
kappa值判定标准Kappa值判定标准。
Kappa值是用来衡量两个评价者之间的一致性的统计量，它可以帮助我们判断评价者在某个特定任务上的一致性程度。
在很多领域，特别是医学和社会科学领域，Kappa值被广泛应用于评价者之间的一致性检验。
在本文中，我们将讨论Kappa值的判定标准，以便更好地理解和应用这一统计量。
Kappa值的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全的不一致，0表示随机一致，1表示完全的一致。
一般来说，Kappa值越接近1，评价者之间的一致性就越高，反之亦然。
在实际应用中，我们可以根据Kappa值的大小来判断评价者之间的一致性程度，从而决定是否可信地使用他们的评价结果。
对于Kappa值的判定标准，一般可以按照以下范围进行划分：1. Kappa值小于0，表示评价者之间的一致性程度非常低，其评价结果基本上是无法信任的。
这种情况下，我们需要重新审视评价的标准和方法，或者进行培训和指导，以提高评价者的一致性水平。
2. Kappa值在0至0.2之间，表示评价者之间的一致性程度很低，评价结果几乎是随机的。
这种情况下，我们需要认真考虑评价的标准和方法是否合理，是否存在歧义或模糊之处，以及评价者是否需要进一步的培训和指导。
3. Kappa值在0.2至0.4之间，表示评价者之间的一致性程度较低，评价结果存在一定程度的一致性，但仍然不够可靠。
这种情况下，我们可以适当调整评价的标准和方法，或者提供更多的培训和指导，以提高评价者的一致性水平。
4. Kappa值在0.4至0.6之间，表示评价者之间的一致性程度一般，评价结果基本上是可信的。
这种情况下，我们可以认为评价者之间的一致性达到了合理的水平，可以接受其评价结果。
5. Kappa值在0.6至0.8之间，表示评价者之间的一致性程度较高，评价结果是相当可信的。
这种情况下，我们可以放心地接受评价结果，并据此做出相应的决策。
6. Kappa值大于0.8，表示评价者之间的一致性程度非常高，评价结果是非常可信的。
外观检查kappa分析
Kappa
总计
B与C交叉表 C .00 B 总计 1.00 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 .00 51 30.2 21 41.8 72 72.0 1.00 12 32.8 66 45.2 78 78.0 总计 63 63.0 87 87.0 150 150.0
A与C交叉表 C .00 A 总计 1.00 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 .00 59 30.2 13 41.8 72 72.0 1.00 4 32.8 74 45.2 78 78.0 总计 63 63.0 87 87.0 150 150.0
总计
Hale Waihona Puke B与基准交叉表 基准 .00 B 总计 1.00 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 .00 53 29.0 16 40.0 69 69.0 1.00 10 34.0 71 47.0 81 81.0 总计 63 63.0 87 87.0 150 150.0
C与基准交叉表 基准 .00 C 总计 1.00 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 .00 65 33.1 4 35.9 69 69.0 1.00 7 38.9 74 42.1 81 81.0 总计 72 72.0 78 78.0 150 150.0
A-3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
B-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
测量系统分析培训--6 计数型系统分析Kappa
• 误判的几率 Probability of false alarm(P-FA) - 将“合格”判为不合格 的机会. P(false alarm)=实际误判次数 / 误判的总机会数.
假设性试验分析包含两个部分:
1. 测量系统的一致性评价( Kappa测量). 2. 测量系统的有效性评价.
(包含有效性，漏发警报的比率和误发警报的比例三项)
2.信号探测理论法----Signal Detection 方法 信号控测理论法，一般需确定模糊区域的近似宽度.从而确定测量系 统的GRR。这种方法需要每个样品零件利用计量型测量系统进行离 线评估.
＜80% ＞5% ＞10%
-13-
第六章 计数型测量系统分析
信号探测理论法
下限
上限
I II
III
II I
目标
此种方法是得用信号检查理论， 来确定区域II的近似宽度， 从而确定 测量系统的GRR. 需要每个样品零件利用计数型测量系统进行离线评估
1.确定公差( 规定范围)
USL=0.550 LSL=0.450
d=0.0237915
此为区域II宽度的估计值, 且GRR的估计值为6*σGRR
-16-
公差=USL-LSL=0.100
-14-
第六章 计数型测量系统分析
信号探测理论法—计算方法
2.确定准则
当PPK >1,比较测量系统与过程误差 当PPK <1,比较测量系统与公差.
此处假定PPK=0.5
3. 计算方法
将各参考值数据从高到低排列，确定II区的起始点和终点.
KAPPA分析
A
B
C
45
49
49
评价者 A 评价者 B 评价者 C
评价日期
A*B Crosstab ulation
A Total
0.00 Count Expecte
1.00 Count Expecte Count Expecte
B
0.00 12 1.5 1
11.5 13
13.0
1.00 Total
5
17
15.5
17
REF
0.00
1.00 Total Po:
0.99
9
1
10
1.0
9.0
10.0 Pe:
0.81
0
80
80
8.0
72.0
80.0
9
81
90
9.0
81.0
90.0
A
B
C
Kappa
0.89
0.94
0.94
Conclud
Good Good Good
Repeatability Total Inspected Matched % Conclude
C-2 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1
C-3 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1
9
81
90
9.0
81.0
KAPPA(属性数据的MSA)
Kappa
Pobserved − Pchance K= 1 − Pchance
要达成完全一致， P observed = 1 且 K=1
[-1，1]
一般说来，如果Kappa值低于0.7，那么测量系统是不适当 的 如果Kappa值为0.9或更高，那么测量系统是优秀的
W4-4 Attribute MSA - 8
测量系统分析 – 属性数据
属性数据 Kappa 操作定义 属性测量系统指导 列联表 分级员之间的Kappa Minitab 例子 练习
能为我做什么?
是评估属性测量系统的可重复性和再现性的一种简 单方法 能够辨别你的属性测量系统中的弱操作定义
W4-4 Attribute MSA - 10
W4-4 Attribute MSA - 18
小练习
课堂上有多少人穿黑色裤子？ *属性 课堂上有多少人穿深色裤子？ *顺序，应先定义顺序分类。分黑色、深蓝色、深 棕色等等。
W4-4 Attribute MSA - 19
操作定义（检查标准，至关重要）
存在着一些质量特点，或者难以定义或者定义很耗费时间 要一致地评估分类，几个单元必须由一个以上的评估人或判 定人作出分类 如果评估员之间达成足够的一致，那么就有可能，尽管不能 保证，分级是正确的 如果评估员不能达成足够的一致，那么分级的可用性就很有 限了
Kappa技术
Kappa适用于非定量系统，如
好或坏 通过/不通过 区分声音 (嘶嘶声、叮当声、重击声) 通过/失败
W4-4 Attribute MSA - 17
Kappa技术
适用于属性数据的Kappa
同等处理所有误分类 不假定分级是平均分布于可能的范围 要求单元之间相互独立，并且判定员或分级员是独立作 出分级的 要求评估类别是相互排斥的
KAPPA点滴
我们怎样才能知道， 我们怎样才能知道，自己生产出的零件 是否合格？那就一定要经过检测，当你 是否合格？那就一定要经过检测， 所生产的零件被检测时， 所生产的零件被检测时，你一定希望检 测的结果是公平的， 测的结果是公平的，即通过相应量具检 测出的结果是正确的， 测出的结果是正确的，能真正反映你的 加工水平。 加工水平。 那么，现在请回答， 那么，现在请回答，哪些因素会影响 检测结果……… 检测结果
什么ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ Kappa?
Pobserved − Pchance K= 1 − Pchance P observed
判定员一致判定产品为良与不良的比率=判定员一致 判定为良品的比率+判定员一致判定为不良的比率
P chance
预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比 率*判定员B判定为优良的比率）+（判定员A判定为不 良的比率*判定员B判定为不良的比率） 注意： 上述等式适用于两类分析，即良或不良
属性测量系统指导
如果你的类别超过2种，其中一类是良品， 其它类别是不同的缺陷不良品，那么你 至少应该选择大约50%的良品和和每种 缺陷至少占10%的不良品 这些分类应该互相排斥，否则它们应该 合并起来
分级员内部/可重复性考虑
让每个检查员至少两次判定同一单元 为每个检查员建立独立的Kappa表，计算他们的 Kappa值
首先, 要有合适的量具, 举例说明, 首先, 要有合适的量具, 举例说明,我们要准确的测量一张 铁的厚度, 要选择千分尺, 而不是格尺; 铁的厚度, 要选择千分尺, 而不是格尺; 要有合适和统一的测量方法，即在测量之前，要先规定怎么测 要有合适和统一的测量方法，即在测量之前， 而且保证大家均采用统一的方法测量； 量，而且保证大家均采用统一的方法测量； 要有大家公认的检测员，他有能力反映真实的测量结果； 要有大家公认的检测员，他有能力反映真实的测量结果； 如果你所生产的部件，经过如上的检测，你是否觉得公平， 如果你所生产的部件，经过如上的检测，你是否觉得公平，放心 满意
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外 15
观
检
查 16 k
a
p 17
p
a 18
研 究
19 20
报 21
告 22
23
24 25
26
B与 C交 叉表
B与基 准交 叉表
B 总计
C
.00 1.00
.00 计算 期望 的计 算
1.00 计算 期望 的计 算 计 期算 望 的计
总计Biblioteka .00 B1.00 总计
27
28
A与
C与基
29
30 31
C .00 1.00
样品号 A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 基准
1 2
外观检查kappa研究报告
外观
3
A与
A与基
4
B交
准交
叉表
叉表
5
第2页 共3页
6
B
7
.00 1.00
总计
8
.00 计算
.00
9 10
A
期望 1.00 计算
A 1.00
11
期望
12 13
总计
计 期算 望 的计
总计
14
36
总计
计算
总计
计算
期望
37
的计
期望的计算
算
38
P
o
=
对
Po=
角
对角
线
线单
单
39
元中
Kappa（AB）=(Po-
元
观测
Pe)/(1-Pe)=
中
Kappa（A）=(Po-Pe)/(1-Pe)=
值的
观
总和
测
值
的
总
和
40
Pe=
P
K
a
p
p
a
=
Kap pa=( PoPe)/( 1Pe)
Kappa（BA）=(PoPe)/(1-Pe)=
总计
32
.00 计算
.00
期望
33
的计
A
算
C
34
1.00 计算
1.00
基准
.00 1.00
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
第3页 共3页
总计
计算
基准 .00 1.00
期望的计算
计算
期望的计算
计算 期望的计算
总计
计算
基准 .00 1.00
期望的计算
计算
总计
A
C
期望
35
的计
期望的计算
算
( P o P e )/
(
1
-
P
e
)
Kappa（B）=(Po-Pe)/(1-Pe)=
Kappa A B C
Kappa（CA）=(PoPe)/(1-Pe)=
A ——
B ——
C ——
Kappa
Kappa（C）=(Po-Pe)/(1-Pe)=
A
B
C
审 核 ： 王 斌
制 表 ： 楊 興 英