Minitab统计分析课件.ppt

偏倚分析的做法 决定要分析的测量系统 抽取样本，取值参考值 请现场测量人员测量15次 输入数据到EXCEL表格中 计算t值，并判定 是否合格，是否要加补正值 保留记录 计算t值，并加以判定 t值的计算法：利用 　(平均值-标准值)／ 　平均值的标准差。 tα=是指用来判定是 否有明显偏差的基准， 其和自由度有关，一 般典型的α=0.05 如果t tα就代表有明显的偏移。 如果t tα就代表没有明显的偏移。 在minitab中可直接看p值 偏倚分析的做法 决定要分析的测量系统 抽取样本，取值参考值 请现场测量人员测量15次 输入数据到EXCEL表格中 计算t值，并判定 是否合格，是否要加补正值 保留记录 结果判定 如果t tα就代表没有明显的偏移。此是可以接受的。 如果t tα就代表有明显的偏移。 此时就要再看其所受的影响。 我们利用偏差／公差，或偏差／过程变化范围来了解其受影响的比例，如果比例比较高时那么就可能仪器要停用或者修理。 偏倚分析的做法 决定要分析的测量系统 抽取样本，取值参考值 请现场测量人员测量15次 输入数据到EXCEL表格中 计算t值，并判定 是否合格，是否要加补正值 保留记录 保留记录 各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。 稳定的偏移是可接受的，不稳定的偏移是不可接受的 偏差练习 基准值=6.0 偏倚 1 5.8 -0.2 2 5.7 -0.3 3 5.9 -0.1 4 5.9 -0.1 5 6.0 0.0 6 6.1 0.1 7 6.0 0.0 8 6.1 0.1 9 6.4 0.4 10 6.3 0.3 11 6.0 0.0 12 6.1 0.1 13 6.2 0.2 14 5.6 -0.4 15 6.0 0.0 数据解析结果 将数据输入minitab Select: Stat Basic Statistics 1 Sample t 设定检定对象及检定值 输入基准值 绘图选检定直方图 可以选择不同的图型来形象表示 置信区间选0.95 选择置信区间 选择零假设和备择假设 由回归系数显著性检验的t值的大小及P值 0.0000.05，知回归系数是显著的，变量 Score1对Score2确实存在显著影响；另由 回归方程显著性检验的F值的大小及P值 0.0000.05，知该回归方程式是显著的， 由这两个检验我们接受该回归，若有任何 一个检验未通过，我们均不能接受给出的 回归方程 结论： MSA测量系统分析 工欲善其事 必先利其器 MSA的目的 了解测量系统是否有足够的能力 来侦测出产品或制程参数的变更。 MSA分析的对象 只要控制计划当中所提出的 测量系统就必须进行分析。 包含产品特性 包含过程特性 MSA分析方法的分类 MSA 计量型 计数型 破坏型 计量型MSA 计量型 位置分析 离散分析 稳定性分析 偏倚分析 线性分析 重复性分析 再现性分析 稳定性分析 计数型MSA 计数型 风险分析法 信号分析法 数据解析法 破坏性MSA 计量型 偏倚分析 变异分析 稳定性分析法 偏倚(Bias) 基准值(真值) 观测平均值 偏倚 偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之。 重复性(Repeatability) 重复性 重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。 再现性(Reproducibility) 再现性是由不同的评人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。 再现性 σ GRR=5.15 × σ 稳定性(Stability) 稳定性 时间1 时间2 稳定性(或飘移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总差。 线性(Linearity) 量程 基准值 观测平均值 基准值 线性是在量具预期的工作范围内，偏倚是基准值的函数。 注：一般说来，当测量基准值较小时（量程较低的地方），测量偏倚会比较小；当测量基准值较大时（量程较低的地方），测量偏倚会比较大。线性就是要求这些偏倚量与其测量基准值呈线性关系。 线性(Linearity) 观测平均值 基准值 无偏倚 有偏倚 a (Bias=a) 这是最理想的状况 判断：a/公差 a/5.15σ 1. ＜0.1 2. 0.1~0.3 3. ＞0.3 Case study(你喜欢什么类型仪器) 基准值 观测平均值 基准值 观测平均值 基准值 观测平均值 稳定性分析的做法 从控制计划中去寻找需要分析的测量系统