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数型msa方法介绍
数型MSA方法介绍(第三版)Part I: 总则1. 概述评价人在重复检测合格与不合格零件时的有效性或能力。评价人拒收合格零件或接受不合格零件的风险有多大。当评估再现性时,可以比较不同评价人的有效性。2.概念A. 有效性(E)准确检测合格与不合格零件的能力它介于0到1之间,1是最完美的。计算公式如下:? ???E=正确识别的零件数/正确数量的总机会数正确数量的总机会数=? ?零件数和每个零件被测次数的乘积。例如:10个零件各测3次,则正确数量的总机会数将为3x10=30B. 漏报概率(Probability of a Miss)Pmiss指接收不合格零件的机会——非常严重的错误。计算公式:Pmiss=漏报数量/不合格零件机会总数不合格零件机会总数=研究中所用的不合格零件与每个零件被测次数的乘积。例如:5个不合格零件各测3次,则不合格零件机会总数将为3x5=15C.误报概率 Pfa (Probability of a false alarm)指拒收合格零件的机会? ?? ?? ?? ?? ?? ???——造成不必要的返工和重检若Pfa过大,大量的成本将浪费于返工和重检。Pfa=误报数量/合格零件机会总数合格零件机会总数=所用的合格零件与每个零件被测次数的乘积。例如:6个合格零件各测3次,则合格零件机会总数将为3x 6=18D. 偏倚是 Pmiss和 Pfa的函数B = 0B=Pfa/PmissB1??偏倚倾向于接受零件(Pfa Pmiss)B=1 无偏倚 (Pfa = Pmiss)B1??偏倚倾向于拒收零件 (Pfa Pmiss)3.具体收集数据的方法从过程中抽取50个零件样本,以获得覆盖过程范围的零件。真值已知3名评价人,每人对每个零件测 3次接受(合格) ——1? ?拒绝(不合格) —— 0经验:??特别选择—并非随机选择能判别合格或不合格的零件。所选零件数参见下表:? ???——选1/3合格,1/3不合格,1/3边缘产品(marginal)边缘产品:又可细分为,合格边缘和不合格边缘产品。总结成MSA手册表12的格式.1.总结数据:??- 评价人之间, 评价人和基准之间? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???- 评价人每次之间的一致性假设检验分析:——交叉表分析法? ?? ?? ?? ?A*B? ? ? ? A*C? ? B*C? ???A*Ref? ? B*Ref? ?C*Ref0*0? ?? ???44? ?? ? 43? ?? ?42? ?? ???45? ?? ?? ?45? ?? ???420*1? ?? ???3? ?? ?? ?8? ?? ???9? ?? ?? ? 3? ?? ?? ???3? ?? ?? ? 61*0? ?? ???6? ?? ?? ?7? ?? ?? ?5? ?? ?? ?5? ?? ?? ???2? ?? ?? ? 91*1? ?? ???97? ?? ? 92? ?? ? 94? ?? ? 97? ?? ?? ?100? ?? ? 93其中要注意就是评价人之间例如A*B时的个数算法是累积A1 和B1, A2和B2, A3和B3的结果.比如上述第一个数据44就是A1=B1=0的个数加上A2=B2=0的个数加上A3=B3=0的个数.其他依此类推.2. 计算科恩的 Kappa它可以确定评价人之间意见一致的程度。
? 采用 kappa 测量两个评价人对同一目标评价值的一致程度。? 1 表示完全一致。? 0 表示一致程度不比偶然的好?将上述数据转化为MSA手册上的交叉表格式.期望的计算法: A0B0=??A0Bx *AxB0=50*47/150=15.7Po=对角线单元中观测值的总和[=(44+97)/150=0.94]Pe=对角线单元中期望值的总和[=(15.7+68.7)/150=0.56]Kappa=(P0-Pe)/(1-Pe)=(0.94 –0.56)/(1- 0.56)=0.38/0.44=86%同理将AB, BC, AC, A*Ref, B*Ref和C*Ref的Kappa 计算出来当Kappa =0.75,??表示好的一致性(Max为1),? ?? ?? ?? ?? ???=0.4,? ?表示一致性差。但这时只相当于系统的重复性, 他它不能衡量测量系统区分好和坏零件的能力(见part III)3.测量系统的一致性? ???—— 相当于测量系统的重复性 系统有效性的评估准备成MSA手册 P115的格式例如: 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
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