MSA计数测量系统分析KAPPA表
MSA计数型(kappa)分析表
表单编号：QR-QA-50 版本：02
MSA计数型(Kappa)分析表
量具名称： 量具编号： 量具型号： 零件名称： 交叉表： A与基准 0 A 1 总计 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 基准值 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 基准值 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 基准值 0 24 3.8 0 20.2 24 24.0 B 0 22 3.8 2 20.2 24 24.0 C 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 C 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 1 2 20.2 124 105.8 126 126.0 1 0 20.2 126 105.8 126 126.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 Po 0.96 Pe 0.73 评价人A： 评价人B： 评价人C： 零件数量： 分析人： 评价时间： 测量次数： 3次/人 50 pcs 评价人与基准值交叉数据： 0-0 0-1 1-0 A 21 3 3 B 21 3 3 C 24 0 0 Kappa程度： Kappa A A — B 90.08% C 85.12% 基准 85.12% 评价人有效性： 项目 A 有效性 92.00% 漏检 12.50% 误判 2.38% 1-1 123 123 126
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：。
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。
msa测量系统分析表格(第四版)
B
0
1
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
1
150
0
150.00
0.00
0
0
0.00
0.00
150
0
150
0
总计
150 150
0 0 150 150
Po: 1.00 Pe: 1.00
C*参考 交叉表
C
0
1
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
1
150
0
150.00
0.00
0
0
0.00
0.00
150
0
150
0
.00 Pe: 1.00
Kappa 判定
A 1.00 一致性好
B 1.00 一致性好
C 1.00 一致性好
重复性 检查总数 匹配数 有效性 判定
A 0 0 100.00% 可接受
评价人% B 0 0
0.00
0
0
0.00
0.00
150
0
150
0
总计
150 150
0 0 150 150
Po: 1.00 Pe: 1.00
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表格制作：杨清松
计数型测量系统分析报告
Attribute Gate MSA Report
No.: 年月日
Kappa 判定
A*B 1.00 一致性好
B*C 1.00 一致性好
具
95%LCI
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
MSA第三版中KAPPA分析法精讲
Top Consulting
总计 7 33.0 92 66.0 99 99.0 50 50.0 100 100.0 150 150.0
A
1
总计
观测值 期望值 观测值 期望值 观测值 期望值
假设检验分析—交叉表方法
计算Kappa值 Kappa=（P0-Pe)/(n-Pe) 其中P0=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。 A与B的Kappa值 P0=44+97=141 Pe=15.7+68.7=84.4 Kappa=(141-84.4)/(150-84.4)=0.86
Top Consulting
风险分析法
数据收集 随机从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过 程范围的零件。使用3名评价人，每位评价人 对每个零件评价3次，将评价结果记录在“计 数型研究数据表”中。1代表接受，0代表不接 受。参见附表。 评价的组织人员通过使用实验室设备等获得每个 零件的基准值，表中的“-”、“+”、“×”代 表零件处于I区、III区和II区。
50 39
系统有效得分与计数
50 39
64%
78%
64%
78%
89%
89%
结论：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且与基准一致
Top Consulting
Top Consulting
A与B的交叉表
0 44 15.7 3 31.3 47 47.0
Top Consulting
MSA计数型Kappa分析
0 24 3.8 0 20.2 24 24.0
基准值
1 0 20.2 126 105.8 126 126.0
0 25 4.9 2 22.1 27 27.0
B 1 2
22.1 121 100.9 123 123.0
0 24 4.3
0
19.7 24 24.0
C 1 3
22.7
123
103.3 126
126.0
结论： 1、 所有评价人与基准之间有很好的一致性。 2、 所有评价人之间有很好的一致性。 3、 所有评价人都可以接受的。
评价人A与基准交叉表数据分析
24，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
次数
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
代码
＋ ＋ － ＋ × ＋ － ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ × ＋ ＋ ＋ × × ＋ ＋ － ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋
量具名称： 量具编号： 量具型号： 零件名称： 交叉表：
A
外观检验
H4灯头
A与基准 交叉表
0 1 总计
1
1
1
1
1
1
1
1
1
MSA计数型(Kappa)分析表
评价人：B
B-1
B-2
B-3
1
1
1
1
1
1
0
0
0
1
1
1
1
0
0
1
MSA测量系统分析全套表格模板(全公式未加密)
1、2、3、4、5、线性GRR计数型Kappa分析MSA测量系统分析全套表格模板稳定性偏倚Excel原件可在本文档左侧回形针处取出再现性Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*参考 交叉表A01总计Po:0.95Pe:0.51B*参考 交叉表B01总计Po:0.97Pe:0.51C*参考 交叉表C01总计Po:0.96Pe:0.5130期望的数量26.4636.5463数量38487期望的数量数量60363一致性好6666Kappa 一致性好判定误发期望的数量638728 4.76%可接受2.30%可接受 4.76%可接受3.45%可接受可接受5.75%可接受01参考总计62063871501C0.90有效性判定重复性检查总数匹配数漏发A A B 评价人评价人%B 93.33%可接受判 定判定0.9383.33%2530 3.17%36.5450.4687数量638715090.00%可接受0.92A C 一致性好150期望的数量B 期望的数量36.9651.0488数量6387150期望的数量26.0435.9662数量38588期望的数量6387数量60248.7284150数量6387150期望的数量35.28数量28284总计01Kappa 判 定A*B 0.89一致性好C 3027A*C 0.93一致性好参考B*C 参考总计可接受期望的数量27.7238.280.90一致性好数量615Page 11 of 11。
计数型MSA：Kappa分析中“期望计数”的计算方法
计数型MSA：Kappa分析中“期望计数”的计算方法我们仍用MSA手册中的例子来做说明。
两评价人A和B分别对随机抽取的50个零件进行测量，对每个零件的测量随机地重复了3次。
设定1表示可接受的决定（即评为1类），0表示不可接受的决定（即评为0类）。
测量结果用以下交叉表列出。
科恩（Cohen）给出的Kappa计算公式为：MSA手册中定义P0为对角栏框中（观测）计数占总计数的比例，Pe为对角栏框中期望计数占总计数的比例。
（第三版中文MSA手册中翻译有误，这里是按英文版翻译过来的）（观测）计数容易理解，如对角栏框中的44表示A和B都评为0类的测量次数，97表示A 和B都评为1类的测量次数，而6则表示A评为0类但B评为1类的测量次数，3则表示A评为1类但B评为0类的测量次数。
因此，，P0也就是评价人A和B在测量中实际一致性的比率。
那期望计数是指什么呢？假如这两位评价人都是任意地（猜测）将50 个零件判定为可接受或不可接受，其结果也会达到一定程度的一致，不过这里的一致是偶然达到的，这种偶然达到的一致性比率称为偶然一致性比率，也就是Kappa计算中的Pe。
当评价人A 与B 随机地作评价时，此两人行动一定是独立的，互不影响，从而两人同评为0 类的概率为P0+×P+0，两人同评为1 类的概率为P1+×P+1。
（这里P0+表示A评价人评为0类的测量次数占总测量次数的比率，P1+表示A评价人评为1类的测量次数占总测量次数的比率；同理P+0、P+1分别表示B评价人评为0类的测量次数占总测量次数的比率，和B评价人评为1类的测量次数占总测量次数的比率。
这时偶然一致性比率Pe = P0+×P+0+ P1+×P+1。
因此，这里15.7和68.7分别就是两评价人同时评为0类和1类的期望计数，分别为对应单元格行总计数乘以列总计数除以总计数（即总测量次数）所得。
同样31.3和34.3这两个期望计数也是按同样方式得出的。
kappa msa 大样法表
Spec.
规格：
High
Low
153°
Gage Name
检具名称 ：
东南 检具
Gage Number检 具编号：
MST-JJ-176
Gage Type 检具型号：
Attribute
Appraiser A Appraiser B Appraiser C
Low
153°
Gage Name
检具名称 ：
东南 检具
Gage Number检 具编号：
MST-JJ-176
Gage Type 检具型号：
Attribute
Appraiser A Appraiser B Appraiser C
Trials 3
Parts 50
Appraisers Date Performed
A-3 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Appraiser-Trail
B-1
B-2
B-3
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
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
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。
在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。
有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。
一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。
在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。
2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。
3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。
当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。
4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。
那些不使用的测量最终会被忽略。
5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。
6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。
对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。
7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。
8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。
简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。
9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。
其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。
10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。
基本概念：3.稳定性：测量系统保持其位置变差和宽度变差随时间恒定的能力。
4.偏倚：观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值。
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
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0.0 60.0
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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
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C 0.00
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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
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2
3
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5
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7
9
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15
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20
评价人
分析：
确认：
基准
基准 值
代码 － － － － － － － － － － － － － － － － － － － －
计数型测量系统分析KAPPA报告(MSA第四版)
＞30% 被认为是不可接受的。
补充：
kappa大于0.75表示有很好的一致 如果Ppk大于1，则将测量系统与过程进行比 较 如果Ppk小于1，则将测量系统与公差进行比 较
总检查数 相配数 错误的拒 收错误的接 受 不相配 95%UCI 计算所得 结果 95%LCI
总检查数 一致的数 量 95%UCI 计算所得 结果 95%LCI
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A、基准
A
0
MSA计数测量系统分析KAPPA表
A*B交 叉表
A 0.00 数量 期望的数量
1.00 数量
总
期望的数量
计
数量
期望的数量
A*C交 叉表
A 0.00
1.00 总 计
A*参 考交
数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量
A 0.00
1.00 总 计
C*参 考交
数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量
C 0.00
1.00 总 计
0 0.0 150 150.0
参考 0.00
150 150.0
0 0.0 150 150.0
1.00 0
0.0 0
0.0 0
0.0
1.00 0
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0.0 0
0.0
总计
150 150.0
0 0.0 150 150.0
kappa 结论：
B*参 考交
总计
150 150.0
0 0.0 150 150.0
判断测量系统 评价人可接受的条件 件， 评可价能人需不要可改接进受的条 件， 需要改进
有效性 ≥90% ≥80%
＜80%
错误率 ≤2%
≤5%
错误警报 率
≤5%
≤10%
＞5%
＞10%
检测者 Op
制表者 Pe
可接受
□
日期 Date
批准 Ap
不可接受 □
日期 Date
日期 Date
第2页*共2页
GZCH-FM-QC-61-A1
*****************有限公司
MSA计数测量系统分析KAPPA表
量具名称
量具编号
评价人A
零件名称
计数型测量系统分析报告(KAPPA)
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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）
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MSA计数型Kappa分析
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MSA计数型(Kappa)分析表
评价人：B
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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
MSA第三版中KAPPA分析法精讲
Top Consulting
总计 7 33.0 92 66.0 99 99.0 50 50.0 100 100.0 150 150.0
A
1
总计
观测值 期望值 观测值 期望值 观测值 期望值
假设检验分析—交叉表方法
计算Kappa值 Kappa=（P0-Pe)/(n-Pe) 其中P0=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。 A与B的Kappa值 P0=44+97=141 Pe=15.7+68.7=84.4 Kappa=(141-84.4)/(150-84.4)=0.86
1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1
0.476901 0.509015 0.576459 0.566152 0.570360 0.544951 0.465454 0.502295 0.437817 0.515573 0.488905 0.559918 0.542704 0.454518 0.517377 0.531939 0.519694 0.484167 0.520496
A-3
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B-1
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Top Consulting
计数型测量系统研究—Signal Detection
测量系统分析培训--6计数型系统分析Kappa
测量系统分析培训--6计数型系统分析Kappa<i>MSA中计数型测量系统分析</i>测量系统分析培训教程六第六章计数型测量系统分析Prepared by: fjhuang Apr 05, 2015<i>MSA中计数型测量系统分析</i>第六章计数型测量系统分析计数型数据(Attributes Data)与计量型数据(Variables Data )相对,可以被分类用来记录和分析的定性数据. Go-No Go数据模式.人为因素主导，情况复杂统计模型多种多样,统计学上各家争鸣，尚无定论实践中采用何种形式，取决于实例与统计模型的接近程度对于以”是”和”不是”为计数基础的定性数据，其GRR考察的概念是与定量数据一样的。
但方法上完全不同. 定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有效性，即将”合格”判断成合格，将”不合格”判断成不合格的程度.-2-<i>MSA中计数型测量系统分析</i>第六章计数型测量系统分析ARR---定性数据(Attribute Data)的RR是一种测量数值为一有限的分类数据的测量系统，和获得一连串数值结果的计量型测量系统不同。
Operator 1通/止规是最常用的量具，它只有两种结果；测量的零件是被接受或是拒收Operator 2NO-GO-3-GO<i>MSA中计数型测量系统分析</i>第六章计数型测量系统分析ARR分析方法1.假设性试验分析----Kappa分析法假设性试验分析方法属于大样法，也叫Kappa分析法。
一般使用交叉表格(cross-tabulations)来比较每个评价者与其它人的结果.假设性试验分析包含两个部分:1.测量系统的一致性评价( Kappa测量). 2.测量系统的有效性评价. (包含有效性，漏发警报的比率和误发警报的比例三项)2.信号探测理论法----Signal Detection方法信号控测理论法，一般需确定模糊区域的近似宽度 .从而确定测量系统的GRR。
KAPPA【MSA】
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure
检验员A比例
代表10/20
Good Bad
0.5 0.05 0.55
0.1 0.35 0.45
0.6 0.4
由行和列的总和计算而得
计算检验员A的Kappa值
Content
1.Kappa 简介
2.Kappa 测试流程
3.Kappa 测试执行步骤
4.Kappa 判别标准
Kappa简介：
●Kappa，中文为卡帕，是度量测验结果一致程
度的统计量．
在计数型测量系统中研究一个测量员重复两次 （或测量结果与标准之间的一致性）测量结果 的一致性，或者两个测量员的测量结果之间的 一致性
产品．比如选择40个样品，其中良品约需20个，其中一类
不良缺陷至少需要4个． 这些类别应该互相排斥，否则它们应该合并起来
KAPPA Test
让每个测试员至少两次判定同一样品
为每个测试员建立独立的Kappa表，计算他 们的Kappa值
Kappa表例
Part 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 First Mea. Second Mea. First Mea. Second Mea. First Mea. Second Mea. Rater A Rater A Rater B Rater B Rater C Rater C Good Good Good Good Good Good Bad Bad Good Bad Bad Bad Good Good Good Good Good Good Good Bad Good Good Good Good Bad Bad Bad Bad Bad Bad Good Good Good Good Good Good Bad Bad Bad Bad Bad Bad Good Good Bad Good Good Bad Good Good Good Good Good Good Bad Bad Bad Bad Bad Bad Good Good Good Good Good Good Good Good Good Bad Good Good Bad Bad Bad Bad Bad Bad Good Good Bad Good Good Good Good Good Good Good Good Good Bad Good Good Good Good Good Bad Bad Bad Good Bad Good Good Good Good Good Good Good Bad Bad Bad Bad Bad Bad Bad Good Good Bad Bad Bad
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
测量日期
评 价 人 A：
B：
C：
计算结果 0% 0% 0% ###### ###### ###### 0% #VALUE!
95% LCL #NUM! #NUM! #NUM! ###### ###### ###### #NUM! #VALUE!
有效性
错误率
错误警报率
0%
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#DIV/0!
0%
测量日期
B：
C：
A*B交叉
B*C交叉
A*C交叉
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0%
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#DIV/0!
□ 不合格
备 注
核
准
审核:
制表：
B
C 变差来源
总检查数 A -- ###### ######
相配数
错误拒收 B ###### -- ######
错误接受
不相配 C ###### ###### --
95% UCL
评价人%
A
B
C
50 50 50
0
0
0
--
--
--
--
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--
--
--
7% 7% 7%
结果%与归因的比较
A
B
C
--
--
--
MSA计数测量系统分析KAPPA表
量具名称 特性规格
上下限
量具编号 评 价 人 A：
测量日期
B：
C：
NO A-1 A-2 A-3
B-1
B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 refer ref.value
code
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 31 32 33 34 35 36 37
0
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0
0
0
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#DIV/0! ###### ###### ###### ###### ###### ###### #DIV/0! #DIV/0!
A与参考交叉
0
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B与参考交叉
0
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C与参考交叉
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1
总计
0
0
0
#DIV/0! ###### ###### ###### ###### ###### ###### #DIV/0! #DIV/0!
MSA计数测量系统分析KAPPA表
量具名称 特性规格
38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
上下限
评价人间交叉表
0 1 总计
数量 期望的数量
数量 期望的数量
数量 期望的数量
评价人与参考交叉表
0 1 总计
数量 期望的数量
数量 期望的数量
数量 期望的数量
量具编号 评 价 人 A：
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kappa A
系统有效 结果%
系统有效结 果%与参考
的比较
50
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量具名称
特性规格 上下限
参 考
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判定；
A B C
□ 合格
MSA计数测量系统分析KAPPA表
量具编号