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* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 何谓计数型量具 计数型测量系统属于测量系统中的一类，其测量值是一种有限的分级数，与结果是连续值的测量系统不同。 最常见的是G/NG的量具，只可能有两种结果。其它计数型测量系统，例如可视标准，结果可形成5~7个不同的分级。这些要用计数型方法进行分析。 因为任何测量系统都存在可量化的风险，由于最大的风险来自于分区的边界，最适常的分析是用量具性能曲线将测量系统变差量化 * * 风险分析法 有于有些时候无法得到足够的计量基准值的零件。在这种情况下，做出错误或不一致判断的风险可以用以下方法评价。 假设检验分析 信号探测理论 由于这些方法不能量化测量系统变异性。只有当顾客同意的情况下才能使用。选择和应用这些技术应以良好的统计实践和对潜在的可影响产品和测量过程变差源的了解，以及一个不正确的判断对保持过程或最终顾客的影响为基础。 计数型测量系统变差源应该通过人的因素和人机工程学研究的结果最小化。 * * 案例 生产过程处于统计受控并且性能指数Pp=Ppk=0.5是不可接受的。因为该过程生产不合格产品，需要一个遏制措施把不可接受的产品从生产流中挑选出来。 LSL USL 0.50 0.60 0.40 * * 案例 为了遏制行动，项目小组选择了一个计数型量具，把每个零件同一个特性的限定值进行比较。如果零件满足限定值就接受这个零件，反之拒绝零件。 多数这种类型的量具以一套标准零件为基础进行设定接收与拒绝。这个计数型量具不能指出一个零件有多好或多坏，只能指出零件可接受或拒绝(如2个分级) LSL USL 0.50 0.60 0.40 X X * * 案例 小组使用的特定量具具有与公差相比的%GRR为25%。由于其尚未被小组证据，需要研究测量系统。小组决定随机地从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过程范围的零件，使用三名评价人，每位评价人对每个零件评价三次。 (1)指定为可接受判断，(0)为不可接受判断。下表中的基准判断和计量基准值不预先确定。表的”代码”列还用”-”,”+”,”X”显示是否在第III，II，I区域。 * * 假设检验分析─交叉表方法 B 总计 0 1 A 0.0 计算 期望的计算 44 15.7 6 34.3 50 50.0 1.0 计算 期望的计算 3 31.3 97 68.7 100 100.0 总计 计算 期望的计算 47 47.0 103 103.0 150 150.0 A与B的交叉表 * * 假设检验分析─交叉表方法 C 总计 0 1 B 0.0 计算 期望的计算 42 16.0 5 31.0 47 47.0 1.0 计算 期望的计算 9 35.0 94 68.0 103 103.0 总计 计算 期望的计算 51 51.0 99 99.0 150 150.0 B与C的交叉表 * * 假设检验分析─交叉表方法 C 总计 0 1 A 0.0 计算 期望的计算 43 17.0 7 33 50 50.0 1.0 计算 期望的计算 8 34.0 92 66.0 100 100.0 总计 计算 期望的计算 51 51.0 99 99.0 150 150.0 A与C的交叉表 * * 案例─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。1表示完全一致。0表示一致程度不比偶然的要好。Kappa只用于两个变量具有相同的分级值和相同的分级数的情况。 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(接收比率一样的零件)与那些仅是偶然的期望不同。 设p0=对角线单元中计算值的总和/被测机会总数 pe=对角线单元中期望值的总和/被测机会总数 则kappa=(p0-pe)/(1-pe) * * 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。一个通用的法则是kappa大于0.75表示好的一致性；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 * * 案例─kappa结果说明 分析指出所有这个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好的与好的零件的能力。在分析中，小组用计量型测量系统评价了零件，用结果确定