计数型测量系统分析报告(KAPPA)
C 0.00
7 0.7
1 7.3
8 8.0
1.00 Total
1
8
7.3
8
81
82
74.7
82
82
90
82.0
90
Po:
0.98
Pe:
0.84
Appraisers Cross Analyse Results/评价人交叉分析结果
A*B
B*C
Kappa
0.805
0.805
Conclude（结论） Good
C Total
0.00 Count（计算） Expected Count（期望计算）
1.00 Count（计算） Expected Count（期望计算） Count（计算） Expected Count（期望计算）
A
B
C
Kappa Conclude（结论）
0.94 Good
0.88 Good
0.94 Good
Unacceptable（不可接受）
1%
C
11%
Unacceptable（不可接受）
0%
Acceptable（可接受） Acceptable（可接受） Acceptable（可接受）
作成：
Prepared by ：
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1.00 Count（计算） Expected Count（期望计算） Count（计算）
Expected Count（期望计算）
B 0.00
7 0.8
2 8.2
9 9.0
1.00 Total
1
8
7.2
8
80
82
73.8
82
81
90
81.0
90
Po:
0.97
Pe:
0.83
B*C CrossTabulation/评价人B与C交叉分析表
B*Ref 8 1 1 80
Appraisers（检测人数） Date Performed（完成日期）
3
C*Ref 8 1 0 81
3. Cross analyse/交叉分析
A*B CrossTabulation/评价人A与B交叉分析表
A Total
0.00 Count（计算） Expected Count（期望计算）
Appraiser A（评价人 A）
Part Name（零件名称） Characteristic Classification（被检测特性分类）
Gage Name（量规名称） Gage Type（量测项目内容）
Appraiser B（评价人 B） Appraiser C（评价人 C）
Analyse Qualification (分析测试条件)
Part Number（零件型号）
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
计数型测量系统分析报告（KAPPA）
Gage Number（量规编号）
Appraiser A（评价人 A）
Part Name（零件名称） Characteristic Classification（被检测特性分类）
Gage Name（量规名称） Gage Type（量测项目内容）
81
82
90
82.0
90
Po:
0.97
Pe:
0.83
A*C CrossTabulation/评价人A与C交叉分析表
A Total
0.00 Count（计算） Expected Count（期望计算）
1.00 Count（计算） Expected Count（期望计算） Count（计算） Expected Count（期望计算）
A 30.00 29.00 0.97 Good
% Appraiser（评价人）
B 30.00 28.00 0.93 Good
C 30.00 29.00 0.97 Good
漏发≦2%
Conclusion（结论）
误发≦5%
Conclusion（结论）
A
11%
Unacceptable（不可接受）
0%
B
11%
Gage Number（量规编号）
Appraiser A（评价人 A）
Part Name（零件名称） Characteristic Classification（被检测特性分类）
Gage Name（量规名称） Gage Type（量测项目内容）
Appraiser B（评价人 B） Appraiser C（评价人 C）
1.00 Count（计算） Expected Count（期望计算） Count（计算） Expected Count（期望计算）
REF 0.00
8 0.9
1 8.1
9 9.0
1.00 Total
1
9
8.1
9.0
80
81
72.9
81.0
81
90
81.0
90.0
Po:
0.98
Pe:
0.82
C*REF CrossTabulation/评价人C与基准交叉分析表
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Good
A*C 0.863
Good
Reproducibility/再现性
Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)
作成：
Prepared by ：
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Part Number（零件型号）
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
计数型测量系统分析报告（KAPPA）
Gage Number（量规编号）
Appraiser B（评价人 B） Appraiser C（评价人 C）
Analyse Qualification (分析测试条件)
Trials（检测次数） 3
Parts（检测零件数） 30
Appraisers（检测人数） Date Performed（完成日期） 3
Part # 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
Trials（检测次数） 3
Parts（检测零件数） 30
Appraisers（检测人数） Date Performed（完成日期） 3
A*REF CrossTabulation/评价人A与基准交叉分析表
A Total
0.00 Count（计算） Expected Count（期望计算）
1.00 Count（计算） Expected Count（期望计算） Count（计算） Expected Count（期望计算）
B Total
0.00 Count（计算） Expected Count（期望计算）
1.00 Count（计算） Expected Count（期望计算） Count（计算）
Expected Count（期望计算）
C 0.00
7 0.8
1 7.2
8 8.0
1.00 Total
2
9
8.2
9
80
81
73.8
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
1
1
1
1
1
11Leabharlann 1111
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
1
1
1
1
1
1
作成：
Prepared by ：
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Part Number（零件型号）
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：。
计数型器具测量系统分析报告
1.00 0 0.0 0 0.0 0
总计 150 150.0 0 0.0 150
A*B kappa 结论：
B*C
A*C
B*参考交叉表 参考 0.00 150 150.0 0 0.0 150 1.00 0 0.0 0 0.0 0 总计 150 B 0.00 150.0 0 1.00 0.0 150 总计 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 参考 0.00 1.00 总计
□
不可接受
日期 Date 批准 Approved by
□
日期 Date ADD-PCD-QA-010.F2E
*********有限公司
试验室
A*B交叉表 B 0.00 150 150.0 0 0.0 150 150.0 1.00 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 B 0.00 150.0 0 1.00 0.0 150 总计 150.0 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量
计数型器具测量系统分析报告 报告编号:
B*C交叉表 C 0.00 1.00 总计
A 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 A*C交叉表
A 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 A*参考交叉表
C 0.00 150 150.0 0 0.0 150 150.0
A 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 C*参考交叉表
参考 0.00 C 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 有效性% A B C 错误率%
1.B
C
判断测量系统
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
MSA计数型Kappa分析
3
4.3
22.7
0
123
19.7 103.3
24
126
24.0 126.0
总计
27 27.0 123 123.0 150 150.0
Po 0.98
Pe 0.72
3，是评价人A 在150次判定中， A也认为不合格 的次数,基准值
不合格，
评价人A与基准交叉表数据分析
0，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
Po 0.98
Pe 0.72
3，是评价人A 在150次判定中， A认为合格的总 数,（0+123=123）
评价人A与基准交叉表数据分析
24，是基准总的不合格总数，不 合格8个，3次判定（8*3=24）
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
3
4.3
22.7
1 期望数量
总计
数量 期望数量
基准值
0
1
24
3
4.3
22.7
0
123
19.7 103.3
24
126
24.0 126.0
总计 27 27.0 123 123.0 150 150.0
Po 0.98
Pe 0.72
KAPPA=（P0-Pe ）/ （n-Pe ） P0 =24+123
Pe =4.3+103.3 总评价次数：150
总计
27 27.0 123 123.0 150 150.0
总计
27 27.0 123 123.0 150
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)
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。
计数型量具分析报告(Excel带计算KAPPA公式)
68.7
100.0
47
103
150
47.0
103.0
150.0
C
0
1
42
5
16.0
31.0
9
94
35.0
68.0
51
99
51.0
99.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
A与 C交叉表
0 C
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
C
0
1
43
7
17.0
33.0
8
92
B 与基准交叉表
0 B
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
基准
0
1
45
2
15.0
32.0
3
100
33.0
70.0
48
102
48.0
102.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
B 与基准交叉表
0 C
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
评价人的 Kappa A B C
评价人与基准的 Kappa
A --86% 78%
88%
基准
0
1
42
9
16.3
34.7
6
93
31.7
67.3
48
102
48.0
102.0
B 86%
--79%
C 78% 79%
---
计数型GRR-KAPPA(MSA第四版-测量系统分析)全公式
9
预期 16.3 34.7
计数
6 93
预期 31.7 67.3
计数 48 102
预期 48.0 102.0
合计
51 51.0
99 99.0 150 150.0
Kappa A B C
基准
A — 0.86 0.78 0.88
B 0.86
— 0.79 0.92
C 0.78 0.79
— 0.77
有效率 漏失率 误判率 A 84.0% 6.3% 4.9% B 90.0% 6.3% 2.0% C 80.0% 12.5% 8.8%
预期 16.0
计数
9
预期 35.0
计数 51
预期 51.0
合计 1
5 47 31.0 47.0
94 103 68.0 103.0
99 150 99.0 150.0
B
0
1
合计
B、基准-交叉表
基准
0
1
计数 45
2
预期 15.0 32.0
计数
3 100
预期 33.0 70.0
计数 48 102
预期 48.0 102.0
1
1
1
1
1
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
计数型MSA表格(Kappa模型)-公式可见-可编辑-无锁定
A
0.0
B
60
C
60.0
总计 判定结论：
A — 0.000 0.000
B 0.000
— 0.000
C 0.000 0.000
—
B 0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量
60 60.0
0 0.0
0
60
0.0 60.0
0
0
0.0 0.0
总计 A与C交叉表
数量 期望数量
A 总计
0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量 数量 期望数量
60 60.0
C 0.00
60 60.0
0 0.0
60 60.0
0 0.0
1.00 0
0.0 0
0.0 0
0.0
60 60.0 总计
60 60.0
0 0.0
60 60.0
注：Kapaa=(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 有效性 = 正确判断的数量 / 判断的机会总数
计数型测量系统研究(Kappa模型)
零件 A-1
A-2
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
1
2
3
4
5
6
7
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
评价人
分析：
确认：
基准
基准 值
代码 － － － － － － － － － － － － － － － － － － － －
Kappa测试数据分析报告
操作者A( )操作者B( )操作者C( )A B C A&B=0A&B=1A=0，B=1A=1，B=0A&C=0A&C=1A=0，C=1A=1，C=0B&C=0B&C=1B=0，C=1B=1，C=0111110100010001002110101000001000130010100000100010410000001000110005111101000100010060000100010001000710110001010000108111101000100010091101010000010001101101010000010001110000100010001000120000100010001000131111010001000100141101010000010001151111010001000100161111010001000100170000100010001000180000100010001000190010100000100010201101010000010001211011000101000010221111010001000100231111010001000100241111010001000100250000100010001000261111010001000100271101010000010001281111010001000100291111010001000100300000100010001000310000100010001000321111010001000100331011000101000010341111010001000100351111010001000100360011100000100010370100001010000001381111010001000100391101010000010001401111010001000100411111010001000100420010100000100010430111001000100100440000100010001000451111010001000100461111010001000100470000100010001000481111010001000100490000100010001000501111010001000100333130341529241225581223781719201635214846382545423827434201152176.510.517.04293312.520.533.019315019.031.050.001127197.611.419.08233112.418.631.020305020.030.050.001125176.810.217.08253313.219.833.020305020.030.050.0014555016.034.050.039710032.068.0100.04810215048.0102.0150.0014524715.032.047.0310010333.070.0103.04810215048.0102.0150.0014295116.334.751.06939931.767.399.04810215048.0102.0150.0A B C ---74%44%74%---37%44%37%---评价人的Kappa评价≥0.75 一致性好,可接受＜ 0.75 一致性差,应改善P0Pe KappaC计算0.900.5677%1期望的计算计算Pe KappaB计算0.970.5792%1总计P0Pe KappaA计算0.950.5688%1P0Pe KappaC计算0.740.5344%1P0Pe KappaB计算0.700.5237%1A计算0.880.5474%1总计期望的计算A 与B 交叉表B总计P0Pe Kappa日期：A B C期望的计算计算期望的计算总计期望的计算C 与基准交叉表基准总计期望的计算计算期望的计算计算B 与基准交叉表基准总计P0期望的计算计算期望的计算总计期望的计算计算期望的计算总计A 与基准交叉表基准总计期望的计算计算期望的计算计算A 与C 交叉表C总计计算期望的计算计算期望的计算总计期望的计算计算tol零件基准B 与C 交叉表C总计期望的计算计算期望的计算。