测量系统分析-第四版剖析.ppt

注：①有效性：是指评价人评价零件时，将好的零件（参考1，在公差0.45~0.545之内）判为好的，将坏的零件（参考0，超出0.45~0.545范围的）判为坏的，其得到正确判别零件数除以评价人总评价零件数即为有效性百分比； ②错误率：是指评价人将坏的零件判为好零件的次数除以对坏的零件的总评价次数的百分比；—漏发 ③错误警报率：是评价人将好的零件判为坏的零件的次数除以对好零件的总评价次数的百分比。—误发 在本例中，根据参考值（即参考1）在公差范围内的好零件共有34件，评价人对每个零件评价3次，共102次。 （参考0）坏零件（即超出公差范围的）共有16件，评价人对每个零件评价3次，共48次。 这些结果显示：各个评价者对于该测量系统，在有效性、错误率与错误警报率上都有不同程度的结果。在所有三个项目中，没有一位评价者可接受的。 是否需要为这过程更改接受标准？这些风险可以被接受吗？评价者是否需要更好的培训？测量系统的环境可不可以被改善？ 重要的是：顾客对这测量系统与其研究结果会有何看法？顾客原本预期的情况是什么？ 顾客是否接受这些风险？ kappa 设计这些表的目的是确定评价人之间意见一致的程度。为了确定评价一致的水平，小组用科恩的kappa来测量两个评价人对同一目标评价值的一致程度。 Kappa是一个评价人之间一致性的测量值，检验是否沿对角线格子中的计数(接收比率一样的零件)与那些仅是偶然的期望不同。设： 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。 则：kappa=(po-pe)/(1-pe) 。 案例─kappa结果说明: 分析表明所有的评价人之间表现出的一致性好。 在此分析中有必要确定评价人之间是否存在差异。但是分析并未告诉我们测量系统区分不合格的与合格的零件的能力。在分析中，小组用计量型测量系统测量了零件，用结果确定基准判断。 用这些新的信息，另一组交叉表格被开发出来，用来将每个评价人与基准判断比较。 结论：每个评价人与基准有好的一致性。 然后小组计算了测量系统的有效性。 有效性=正确判断的数量／判断的机会总数。 有效性分析结果-续 注意： 1）评价人自己在所有试验上都一致。 2）评价人在所有试验上都与基准一致。 3）所有评价人自己保持一致，两两间一致。 4）所有评价人自己和两两间一致并且与基准一致。 5）UCL和LCL分别是上、下置信区间边界线。 有效性分析结果-续 每对评价人间多重假设检验可用等于零的假设进行： H0：两个评价人都相同的有效性相同。 经计算，对每个评价人的计算评价结果都落在另一个评价人的置信区间内，小组判断不放弃零假设。这一点验证了kappa的结论。 为了进一步分析，一名组员列出了下面的数据表，数据表提供了对每个评价人结果的指南： 有效性分析结果-续 小组整理了所得到的所有信息，得出下表。 基于这些信息，小组判断测量系统中评价人B勉强可接受，评价人A和C不可接收。 尽管这些结论和原先的判断有些矛盾，前面的判断是：评价人之间没有统计的差异。但小组还是决定采用前面的结论，因为他们厌烦了所有这些分析。 对于计数型测量系统，采用量具特性曲线的概念来进行测量系统分析，评价测量系统重复性和偏倚的总量。 这种分析可用于单限值和双限值的测量系统。 对于双限值的测量系统，假定误差是线性一致的，只需要检查一个界限。 计数型测量系统分析由几个获得基准值的被选择的零件构成。记录这些零件评价的次数(m)，接收的总数(a)，从结果中评价重复性和偏倚。 公司在A产品的生产线上使用了一个计数型量具。为完成计数研究，选择了8个零件用该量具各自测量20次，这8个零件的基准值和接受次数如下，请分析该计数型测量系统是否可以接受？ 计数型测量系统的分析 2、假设检验法分析实例研究 计数型测量系统的分析 2、假设检验法分析实例研究 计数型测量系统的分析 2、假设检验法分析实例研究 案例─kappa Kappa是测量而不是检验。其大小用一个渐进的标准误差构成的t统计量决定。一个通用的经验法则是kappa大于0.75表示好的一致性（ Kappa 最大为1）；小于0.4表示一致性差，计算结果如下： kappa A B C A — 0.86 0.78 B 0.86 — 0.79 C 0.78 0.79 — 计数型测量系统的分析 2、假设检验法分析实例研究 计数型测量系统的分析 2、假设检验法分析实例研究 基准 总 计 0 1 A 0 计算 期望的计算 45 15.0 5 34.0 50 50.0 1 计算 期望的计算 3 33.0 97 68.0 10