属性一致性分析-检验员与标准
一致性检验 (2)
一致性检验
一致性检验（consistency check）是指通过对数据的比较、验证和核对，检查数据是否符合一致性的原则和规则。
一
致性检验是数据质量管理的重要环节，可以帮助保证数据
的准确性、完整性和正确性。
一致性检验可以包括以下几个方面：
1. 值域检验：检查数据是否在指定的取值范围之内，例如
对于性别字段，值域应该是男、女或其他，如果出现了其
他的取值，则需要进行一致性检验。
2. 格式检验：检查数据的格式是否符合规定的格式要求，
例如电话号码应该是11位数字，邮箱地址应该符合电子邮箱地址的格式等。
3. 依赖关系检验：检查数据之间的依赖关系是否满足，例
如订单表中的商品编号是否在商品表中存在，如果不存在
则说明数据存在不一致。
4. 逻辑检验：检查数据之间的逻辑关系是否一致，例如对
于时间字段，开始时间应该早于结束时间，如果数据的逻
辑关系不一致，则说明数据存在不一致。
5. 冗余数据检验：检查数据中是否存在冗余或重复的数据，如果存在则需要进行一致性检验。
一致性检验可以通过手工检查、自动化工具或者编写程序
来完成。
无论采用何种方法，一致性检验都是保证数据质
量的重要手段，可以帮助发现和纠正数据中的错误和不一
致之处，并且提高数据的可靠性和可用性。
用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等)
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等) 随机性的对所有样本进行测量 Minitab分析 分析结果并确定后续措施
用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究 用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究
大家好！今天我们谈谈：“计数型测量”如何进行测量系统研究。也就是属性一致性分析，用Minitab软件进行
最常见的计数型测量就是通过或者不通过
有时候，测量结果Байду номын сангаас属性值或者计数型数据
计数型测量主要针对测量人员进行
同一测量者对同一零件不同测量轮数的一致性程度
Minitab 结果分析
总观测次数对比真值的一致率
检验员C总共评价50 次，有37次与真值一 致, 74%一致
偏倚是指一切测量值对真值的偏离
我们可以理解为这 是：偏倚
Minitab结果分析
有效判定中（两次结果 一致），将不合格判定 为合格的比率。 A有3次，3/25=12%
检验员和标准的不一致
某些检验员工作不熟练，对标准不熟 判定标准没有规定好，每个人理解不同 评价过程环境不佳，例如灯光等
所有检验员和标准的不一致
重复性不好 检验员各自的评价方式不一致 未落实培训以及效果评估未落实 标准规定不好，以及检验员对标准不熟悉
今天就谈到这，欢迎大家交流！
属性值测量数据的获得
一般需要收集20个或20个以上的零件（最好是100个）
一致性分析
A-1, A-2, A-3, B-1, B-2, B-3, C-1, C-2, C-3 的属性一致性分析检验员自身评估一致性# 检 # 相 95 % 置信区检验员验数符数百分比间1 50 42 84.00 (70.89, 92.83)2 50 45 90.00 (78.19, 96.67)3 50 40 80.00 (66.28, 89.97)# 相符数: 检验员在多个试验之间，他/她自身标准一致。
Fleiss Kappa 统计量检验员响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 )1 0 0.760000 0.0816497 9.3081 0.00001 0.760000 0.0816497 9.3081 0.00002 0 0.845073 0.0816497 10.3500 0.00001 0.845073 0.0816497 10.3500 0.00003 0 0.702911 0.0816497 8.6089 0.00001 0.702911 0.0816497 8.6089 0.0000每个检验员与标准评估一致性# 检 # 相 95 % 置信区检验员验数符数百分比间1 50 46 92.00 (70.89, 92.83)2 50 45 90.00 (78.19, 96.67)3 50 46 92.00 (66.28, 89.97)# 相符数: 检验员在多次试验中的评估与已知标准一致。
评估不一致# 1 # 0检验员 / 0 百分比 / 1 百分比 # Mixed 百分比1 0 0.00 0 0.00 8 16.002 0 0.00 0 0.00 5 10.003 0 0.00 0 0.00 10 20.00# 1 / 0: 多个试验中误将标准 = 0 者一致评估为 = 1 的次数# 0 / 1: 多个试验中误将标准 = 1 者一致评估为 = 0 的次数# Mixed: 多个试验中所有的评估与标准不相同者。
检验员考核标准及评价
检验员考核标准及评价1. 概述检验员是负责进行产品检验和质量控制的重要角色，他们的工作直接影响着产品的质量和客户的满意度。
为了保证检验员的工作质量和能力，需要制定科学的考核标准和评价体系。
2. 考核标准2.1 技术能力技术能力是检验员的基本素质，主要包括：•包装检验：能够准确判断产品的包装质量，包括外观完整性、印刷质量等。
•尺寸测量：能够运用测量工具（如卡尺、游标卡尺等）准确测量产品的尺寸，并判断是否符合要求。
•产品外观检验：能够准确判断产品外观的质量，包括色差、划痕、凹陷等。
•功能检验：能够运用仪器设备对产品的功能进行测试，并判断是否合格。
•文件记录：能够准确填写检验记录和相关文档，并保持档案的整洁和完整。
2.2 质量意识质量意识是检验员的核心素质，主要表现为：•严谨细致：具有严谨的工作态度，对每一个细节都能保持高度的专注和准确性。
•主动性：能够主动发现和解决存在的质量问题，提出改进措施。
•敬业精神：对工作充满热情和责任心，始终追求产品质量的最高标准。
•与他人协作：能够与同事和其他部门紧密合作，共同维护产品质量。
2.3 沟通能力检验员需要与不同部门的人员进行有效沟通，包括：•监督沟通：能够向相关部门提供准确的数据和信息，确保质量控制的有效进行。
•故障沟通：能够准确描述和报告产品故障，并能与研发人员进行有效的故障分析和解决方案的讨论。
•合作沟通：能够与供应商、客户等外部人员进行有效合作和沟通，以确保产品质量严格控制在要求范围内。
3. 考核评价3.1 考核方式对检验员的考核可以通过以下方式进行：•理论考试：对检验员相关的知识体系进行考核，包括技术能力、质量意识、沟通能力等方面。
•实操评估：通过模拟实际工作场景，对检验员的实际操作能力进行评估。
•业绩评价：通过对检验员的工作业绩进行定期评价，包括出勤情况、错误率、工作效率等。
3.2 评价指标评价指标是对检验员进行考核评价的具体标准，可以参考以下指标：•准确性：检验结果与实际情况相符的程度。
计数型MSA(minitab)课件
学习交流PPT
1
第一步：分别取10个样本，由2名检验员进行检验，ok或者yes。输入数据
此栏数 据如何 输入？
此栏输入10个 样本的真实结果
10个内胆，每个检验员分别测量2次， 应该一共测量40次！
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2
C1栏数据输入方法：
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3
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4
第二步：进行MSA分析
选择“统计”下的“质量工具”中的“属性一致性分析”
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5
在“属性”中输入检验员的测量结果，“样本”中输入次数，在“检验员”中输 入检验人员，在已知标准中输入“真实测量标准值”
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6
第三步：分析结果
评估一致性
100 80
检验员与标准
研究日期: 报表人: 产品名称: 其他:
95.0% 置信区间 百分比
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10
60百分比Leabharlann 40200
1
2
检验员
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7
点击此图标，显示“对话栏”
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8
两名检验员的重 复性！比较
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9
整体的重复性
分析结果主要看Kappa值，只有Kappa>0.7，测量系统才 可信赖。
本例中Kappa值小于0.7,说明测量系统不可以信赖。即测 量系统当前状态下不可以信赖
测量系统分析Measurement System Analysis (MSA)
六西格玛培训—优化阶段模块测量（M easurement）系统（S ystem）分析（A nalysis）Patrick ZhaoI&CIM Deployment Champion测量系统分析介绍可变数据的测量系统分析属性数据的测量系统分析类型I的量具研究**量具的线性和偏倚性**测量系统分析介绍可变数据的测量系统分析属性数据的测量系统分析类型I的量具研究**量具的线性和偏倚性**什么是测量系统分析？•什么是测量系统？测量员测量设备测量材料测量方法测量环境为什么要做测量系统分析？PPAP需要提交的文件之一质量改进过程的重要组成部分数据是可靠的测量系统分析的应用VSV1.0V2.0验收新测量系统对比不同测量系统的差异维修或升级前后的变化测量系统变异•和所有系统一样，测量系统也不可能保持永远稳定，所以也存在变异•良好的测量系统考虑到所有的变异源，并且将他们的影响降低到最小•广义的测量系统有两个主要的变异源组成准确度精确度准确度和精确度的关系有效的校准是Gage R&R 研究的前提！准确度Accuracy偏倚性Bias 线性Linearity 稳定性Stability 精确度Precision 重复性Repeatability再现性Reproducibility 通过校准Gage R&R国家标准NationalStandard参考标准Reference Standard工作标准Working Standard生产用量具Production Gage生产用量具Production Gage工作标准Working Standard参考标准Reference Standard国家标准National Standard塞规三坐标激光干涉仪光速在约30万分之一秒内移动的距离准确度—偏倚性•偏倚性检查实测平均测量值和参考值之间的差。
•例：制造商想知道在工业烘炉中的温度计是否有偏倚。
测量实际偏倚202.7-202=0.7 202.5-202=0.5 203.2-202= 1.2 203.0-202= 1.0 203.1-202= 1.1 203.3-202= 1.3结论：•202°热度设置处的温度测量值呈正偏倚，平均偏倚量为0.97。
[精品]一致性检验的原理和方法
![[精品]一致性检验的原理和方法](https://img.taocdn.com/s3/m/9237ac94fd0a79563d1e7226.png)
一致性检验的原理
一致性检验就是将待测光谱的CI与之前设定的 CI限度（CI limit）进行比较，从而快速简单的 判断待测光谱与参考光谱是否具有一致性。
一致性检验的原理
一致性指数CI的计算公式如下：
建立一致性检验的方法（模型）
建立一致性检验的方法（模型）和建立定性分 析方法的过程相似，也是需要调入参考光谱、 选择预处理方法和谱段。 使用OPUS 5.0建立一致性检验方法（模型）的 具体步骤如下： 选择Evaluate菜单的Setup Conformity Test 功能。
实际建模的过程
★要求★ ：
1、测样方法必须为 “一致性检验.XPM” 。 2、测定参考光谱和检验光谱时文件名和样品名必 须为如下格式：
品种剂型－厂家－批号－仪器编号（后四位）－测样日期
3、测样时的光谱保存路径必须为如下格式：
E:\一致性检验\××市所\品种剂型－厂家－批号\原始光谱
检查样品在药品流通链中的位置 检查一致性检验的时间（即药品流通的时间）
CI值超出阈值多大？
在那些谱段超出CI值？ 样品是否合格？
对指定光谱进行一致性检验
两种方法的比较： 第二种方法只能给出该光谱的最大CI值和相应 波数点，难以反映光谱的整体情况。 因此在进行一致性研究时，建议使用第一种方 法；在实际应用时，两种方法均可使用，第二 种方法更简单一些。
实际建模的过程
首先打开近红外仪器，运行SFDA软件，进行仪 器自检。 自检通过后，退出SFDA软件，打开OPUS，点 击Measure菜单的Repeated Measurements （重复测定）。 测试样品的方法文件要求选择SFDA软件所用的 测样方法，即“药品检验.XPM”。
软件测试中的一致性与完整性检测技术
软件测试中的一致性与完整性检测技术在软件测试中，一致性与完整性检测技术是非常重要的一环。
这些技术旨在确保软件系统的各个部分之间存在一致性，并验证系统是否具备所需的完整性。
本文将介绍软件测试中常见的一致性与完整性检测技术，并讨论它们的作用和应用。
我们来讨论一致性检测技术。
一致性是指软件系统中各个组件之间的逻辑或状态的一致性。
在软件测试过程中，一致性检测技术会验证系统的各个功能模块之间的一致性，以及与系统预期行为的一致性。
这有助于确保在不同的输入条件下，系统的行为是一致的。
一种常见的一致性检测技术是对系统的输入和输出进行比较。
这种技术被称为输入输出一致性检测。
它涉及将已知输入提供给系统，并捕获系统的输出。
将输出与预期输出进行比较，以确保系统在各种条件下都能产生一致的输出。
另一种常见的一致性检测技术是状态一致性检测。
在这种情况下，测试工程师需要验证系统在不同状态下的行为是否一致。
这通常涉及设置系统的初始状态，然后模拟系统的不同操作，并验证系统在各种状态下的行为是否符合预期。
这种技术可以帮助测试人员发现可能存在的逻辑错误或状态转换错误。
除了一致性检测技术，软件测试中的完整性检测技术也是至关重要的。
完整性是指软件系统是否具备所需的完整性和正确性。
在软件测试过程中，完整性检测技术会验证系统是否缺少功能或存在不正确的功能。
这有助于确保系统可以按照预期工作，并具备必要的功能。
一种常见的完整性检测技术是功能测试。
在功能测试中，测试工程师会对系统的各个功能进行测试，以确保系统可以按照要求执行所需的功能。
这通常涉及输入有效和无效的数据，并验证系统是否能够正确地处理这些数据。
另一种常见的完整性检测技术是边界值测试。
在边界值测试中，测试工程师会测试系统在输入接近边界值时的行为。
这有助于发现系统在边界条件下可能存在的错误或异常行为。
例如，如果一个系统设计用于处理1到100之间的数字，测试工程师可以测试系统在1和100这两个边界值上的行为，以确保系统能够正确处理这些边界条件。
数据一致性检验
数据一致性检验数据一致性是指在不同的数据源或者系统之间保持数据的准确性和一致性。
在大型企业或者组织中，数据一致性是非常重要的，因为不一致的数据可能导致错误的决策和操作。
为了确保数据一致性，需要进行数据一致性检验，以验证数据在不同系统中的一致性程度。
数据一致性检验可以通过以下步骤来完成：1. 定义一致性标准：首先，需要明确数据的一致性标准。
这包括定义数据的正确性、完整性、准确性等方面的要求。
例如，对于客户信息，一致性标准可能包括姓名、地址、电话号码等字段的准确性和完整性。
2. 确定数据源：确定需要进行一致性检验的数据源或者系统。
这可以包括数据库、应用程序、文件系统等。
根据需求，可以选择一个或者多个数据源进行检验。
3. 选择一致性检验方法：根据数据的特点和需求，选择适合的一致性检验方法。
常见的方法包括对照检验、逻辑检验、统计检验等。
对于不同的数据类型和应用场景，可以采用不同的方法。
4. 执行一致性检验：根据选定的一致性检验方法，执行一致性检验。
这包括从不同的数据源中提取数据，并进行比对、计算、分析等操作。
可以使用脚本、工具或者软件来辅助执行检验过程。
5. 分析检验结果：根据检验结果，分析数据的一致性程度。
可以根据一致性标准，对数据进行分类，如彻底一致、部份一致、不一致等。
同时，还可以分析导致数据不一致的原因，如数据输入错误、系统同步问题等。
6. 纠正数据不一致性：根据分析结果，采取相应的纠正措施来解决数据不一致性问题。
可以进行数据清洗、修复、同步等操作，以确保数据的一致性。
7. 监控数据一致性：数据一致性检验是一个持续的过程，需要定期进行监控。
可以建立监控机制，定期检查数据的一致性，并及时发现和解决数据不一致性问题。
总结：数据一致性检验是确保数据在不同系统中保持一致性的重要步骤。
通过定义一致性标准、选择检验方法、执行检验、分析结果和纠正数据不一致性，可以有效地提高数据的准确性和一致性。
同时，建立监控机制可以及时发现和解决数据不一致性问题，确保数据的持续一致性。
量具研究：属性一致性(goNo go)测量系统分析：用例子把Minitab的使用变简单
45
不合格
A
不合格
46
不合格
A
不合格
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合格
A
合格
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不合格
A
不合格
分析例子 49
合格
A
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不合格
A
合格 不合格
1
合格
A
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合格
A
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不合格
A
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不合格
A
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合格
A
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不合格
A
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合格
A
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不合格
A
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合格
A
10 不合格
A
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合格
A
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合格
A
13 不合格
A
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合格
A
15 不合格
A
16 不合格
A
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合格
A
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合格
A
19 不合格
A
合格 合格 不合格 合格 合格 合格 不合格 不合格 合格 合格 合格 合格 不合格 合格 不合格 合格 不合格 合格 合格 不合格 不合格 合格 不合格 合格 不合格
第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次 第二次
属性一致性（通过不通过） Go、No-go 测量系统研究
例子：外观件检验的测量系统分析
大家好！今天我们谈谈：属性一致性，也就是通过或者不通过的测量系统分析，用minitab实现分析
计数型测量系统最大特征是：测量出来的结果是一组有限的分类 数，比如说：合格、不合格；比如说：优、良、中、差
一致性检验
一致性检验什么是一致性检验在计算机科学中，一致性检验是指验证多个副本（或节点）之间数据的一致性和完整性，以确保不会发生数据损坏或丢失。
在分布式系统中，由于数据的复制和同步，不同节点上的副本可能会出现不一致的情况。
一致性检验可以帮助我们发现这些不一致，并采取相应的措施来修复问题，保证数据的一致性。
为什么需要一致性检验现代分布式系统中常常存在多个节点或副本，这些节点之间通过网络进行通信并相互复制数据。
由于网络延迟、节点故障或并发写操作等原因，节点之间的数据可能会出现不一致。
一致性检验的目的是为了检测出这些不一致，并及时采取措施来解决问题。
如果不进行一致性检验，不一致的数据可能会导致系统功能异常、数据丢失、数据损坏或数据完整性问题。
一致性检验不仅可以帮助我们发现问题，还可以帮助我们预防问题的发生。
通过定期进行一致性检验，可以及时发现并排除潜在的故障点，提高系统的稳定性和可用性。
一致性检验的方法数据对比数据对比是最常用的一致性检验方法之一。
它通过比较不同节点上的数据副本，检查是否存在不一致的情况。
常见的数据对比方法包括逐字节对比、哈希值对比和差异对比。
逐字节对比是将两个数据副本进行逐字节比较，如果存在字节不一致，则说明数据不一致。
哈希值对比是对比两个数据副本的哈希值，如果哈希值不一致，则说明数据不一致。
差异对比是将两个数据副本进行求差异，并比较差异的大小，如果差异过大，则说明数据不一致。
数据对比方法可以在节点间进行定期的数据一致性检查，确保数据的完整性和一致性。
日志对比如果系统中使用了日志文件来记录数据的读写操作，一致性检验也可以通过对比日志文件来实现。
日志对比一般包括两个步骤：首先，将不同节点上的日志文件进行集中收集和整理；然后，对比不同节点上的日志文件，检查是否存在不一致的操作记录。
通过日志对比，可以发现由于节点故障或网络延迟导致的操作丢失或乱序的情况，从而修复数据或恢复丢失的操作。
快照对比快照对比是一种通过比较不同节点上的快照来进行一致性检验的方法。
数据一致性检验
数据一致性检验标题：数据一致性检验引言概述：数据一致性检验是数据分析中的重要步骤，通过检验数据的一致性，可以确保数据的准确性和可靠性。
在数据处理和分析过程中，数据一致性检验可以帮助我们发现数据中的问题和错误，进而提高数据分析的质量和可靠性。
一、数据一致性检验的重要性1.1 数据一致性对于数据分析的影响数据一致性是数据分析的基础，如果数据不一致，将会导致分析结果的不准确和不可靠。
1.2 数据一致性对于决策的影响基于不一致的数据进行决策会导致决策的不准确和不可靠，可能会带来严重的后果。
1.3 数据一致性对于业务运营的影响在业务运营中，数据一致性问题可能会导致客户投诉、业务流程混乱等问题，影响企业形象和业务效率。
二、数据一致性检验的方法2.1 数据比对通过对数据进行比对，检查数据之间的一致性和差异，发现数据错误和问题。
2.2 数据清洗对数据进行清洗，去除重复数据、缺失数据和错误数据，确保数据的一致性和完整性。
2.3 数据验证对数据进行验证，检查数据的准确性和完整性，确保数据符合预期的要求和规范。
三、数据一致性检验的工具3.1 数据比对工具数据比对工具可以帮助我们快速进行数据比对，发现数据的不一致性和问题。
3.2 数据清洗工具数据清洗工具可以帮助我们自动清洗数据，去除重复数据和错误数据，提高数据的一致性和准确性。
3.3 数据验证工具数据验证工具可以帮助我们验证数据的准确性和完整性，确保数据符合预期的要求和规范。
四、数据一致性检验的注意事项4.1 确保数据源的准确性在进行数据一致性检验前，需要确保数据源的准确性和完整性，避免数据源本身存在问题。
4.2 定期进行数据一致性检验数据一致性检验不是一次性的工作，需要定期进行，以确保数据的准确性和可靠性。
4.3 关注数据变化和异常在进行数据一致性检验时，需要关注数据的变化和异常情况，及时发现和解决问题，确保数据的一致性和准确性。
五、数据一致性检验的实践案例5.1 金融行业数据一致性检验在金融行业，数据一致性检验是非常重要的，可以帮助金融机构发现数据异常和问题，保障金融交易的安全和可靠性。
Kendall 的一致性系数
Kendall 的一致性系数 (KCC)
表示在评估相同样本时多名检验员所做顺序评估的关联程度。
Kendall 系数常用于属性一致性分析（属性量具 R&R）。
例如，使用 1 到 10 个等级对鸡翅进行评定。
将一个极辣鸡翅 (10) 错误分类为中辣 (5) 的后果要比将其错误分类为非常辣 (8) 更严重。
Kendall 值介于 0 和 +1 之间。
Kendall 值越高，关联程度就越强。
一般而言，当 Kendall 系数为 0.9 或以上时，就认为关联程度非常强。
较高或显著的Kendall 系数意味着检验员评估样本时采用的是基本一致的标准。
Kendall 相关系数
如果为每个样本提供一个已知评级，Minitab 还将计算 Kendall 相关系数。
这些相关系数将提供给每位检验员以表示每位检验员与已知标准的一致性；而总体系数表示所有检验员与标准的一致性。
相关系数有助于确定某个检验员是否保持了一致性但却不准确。
数据一致性检验
数据一致性检验引言概述：数据一致性是指在不同的数据存储系统中，数据的值和状态保持一致。
数据一致性检验是确保数据在不同系统之间正确同步的重要步骤。
本文将介绍数据一致性检验的概念和重要性，并详细阐述数据一致性检验的五个部份。
一、数据一致性检验的背景和基本原则1.1 数据一致性的定义和重要性数据一致性是指在不同的数据存储系统中，数据的值和状态保持一致。
数据一致性的确保对于企业来说至关重要，因为数据不一致可能导致业务错误、客户投诉和损失等问题。
1.2 数据一致性检验的基本原则数据一致性检验需要遵循以下基本原则：- 完整性：检验的数据应该包括所有关键字段和数据项。
- 准确性：检验的数据应该准确反映实际情况。
- 可重复性：检验的过程应该可重复，以确保结果的一致性。
1.3 数据一致性检验的方法数据一致性检验可以采用多种方法，包括比较数据快照、使用校验和、执行数据重复性检查等。
选择合适的方法取决于具体的业务需求和系统环境。
二、数据一致性检验的重要步骤2.1 确定数据一致性检验的目标在进行数据一致性检验之前，需要明确检验的目标。
例如，检验两个系统之间的数据同步是否正确。
2.2 采集数据并进行比较采集要进行比较的数据，并使用合适的方法进行比较。
可以比较数据的值、数据的数量、数据的格式等。
2.3 分析和解决数据不一致的原因如果发现数据不一致，需要进行分析并找出导致数据不一致的原因。
可能的原因包括数据传输错误、系统故障、数据处理错误等。
三、数据一致性检验的工具和技术3.1 数据一致性检验工具有许多数据一致性检验工具可供选择，例如数据比较工具、数据校验工具和数据一致性测试工具。
选择合适的工具可以提高数据一致性检验的效率和准确性。
3.2 数据一致性检验的技术数据一致性检验可以使用各种技术，包括数据抽取、数据转换和数据加载（ETL）技术，以及数据一致性检验算法和模型等。
3.3 数据一致性检验的自动化为了提高数据一致性检验的效率和准确性，可以使用自动化工具和技术。
数据一致性检验
数据一致性检验一、引言数据一致性是指在不同的系统或者环境中，数据的内容、结构和状态保持一致的能力。
在数据处理的过程中，由于系统之间的差异、数据传输的错误或者其他因素的影响，数据一致性可能会受到破坏。
因此，进行数据一致性检验是非常重要的，可以确保数据的准确性和可靠性。
二、目的本文旨在介绍数据一致性检验的标准格式，以确保数据一致性检验的过程规范、详细和准确。
通过数据一致性检验，可以及时发现数据不一致的问题，并采取相应的措施进行修复，从而保证数据的一致性。
三、方法和步骤1. 确定数据一致性检验的对象和范围：明确需要检验的数据对象，例如数据库、文件系统或者其他数据存储系统。
确定需要检验的数据范围，包括数据表、字段、记录等。
2. 制定数据一致性检验的规则和标准：根据业务需求和数据的特点，制定数据一致性检验的规则和标准。
例如，检验数据的完整性、一致性、惟一性、引用完整性等方面。
3. 采集数据样本：从数据源中随机选取一定数量的数据样本，以代表整体数据的特征。
确保数据样本的选取具有代表性和随机性。
4. 进行数据一致性检验：根据制定的规则和标准，对数据样本进行检验。
比较数据的内容、结构和状态，以确定是否存在数据不一致的情况。
5. 分析数据一致性检验结果：对检验结果进行分析，统计数据不一致的情况和程度。
确定数据不一致的原因和影响范围。
6. 制定数据一致性修复方案：根据分析结果，制定相应的数据一致性修复方案。
例如，修复数据错误、更新数据结构、调整数据传输方式等。
7. 实施数据一致性修复：按照修复方案，对数据进行相应的修复操作。
确保修复操作的准确性和完整性。
8. 验证数据一致性修复效果：对修复后的数据进行再次检验，验证数据一致性修复的效果。
确保数据的一致性得到有效的恢复。
9. 记录和报告数据一致性检验和修复过程：对数据一致性检验和修复的过程进行详细记录，包括检验和修复的时间、人员、方法和结果等信息。
编写数据一致性检验和修复报告，汇总检验和修复的情况和效果。
采用属性一致性分析法考察人员检验水平
采用属性一致性分析法考察人员检验水平张燕江苏省中医院，江苏 南京 210029【摘要】目的：通过属性一致性分析，考察人员检验玻璃管制瓶(以下称西林瓶)外观的准确度。
方法：选用20只西林瓶，其中15只外观不合格，检验人员依次检验外观，每个西林瓶每人检验两次，两次间隔10天；采用属性一致性分析法分析检验人员检验结果的准确性。
结果：A和B检验员检验结果与标准完全一致，D其次，正确率为80.00%，最差为C号，为75%。
结论：属性一致性分析法可用于考察检验人员的检验水平，识别水平欠缺人员，针对性的培训提升。
【关键词】西林瓶；外观缺陷；检验水平[中图分类号]R446 [文献标识码]A [文章编号]2096-5249(2020)07-0207-02冻干粉针剂药品、无菌粉末药品及口服液等常选择西林瓶作为容器，其中冻干粉针药品、无菌粉末药品为注射类，属于高风险制剂，因而对于直接接触药品的容器西林瓶要求比较高。
除药品研发时进行包材相容性试验[1]、入厂时按标准检验外，在药品生产过程中，对于西林瓶的外观也会检查，主要包括洗瓶是的上瓶工序、灯检工序，主要检查外观，包括对于不同部位的划痕、色点以及豁口等，避免对药品产生影响。
为了减少损失，瑕疵西林瓶应尽可能在生产厂家被发现，除加强生产控制，降低瑕疵产品的产生外，检验是最后一道防线，所以应确保西林瓶生产厂家检验人员的水平。
本文采用属性一致性分析法对药品生产厂家理瓶岗位人员和西林瓶生产厂家检验人员的水平进行考察，确保其检验结果的准确性。
[2]1 材料与方法1.1材料 中硼硅玻璃管制瓶：10mL无色透明，肖特新康药品包装有限公司。
1.2方法1.2.1样品的测定 取肖特新康的西林瓶20只，其中有15只为外观不合格品，包含色点、豁口和划痕，西林瓶编号1到20。
参与测试的人员4人，将4人依次编号为A、B、C、D，A、B为药品生产厂家的理瓶人员，C、D为西林瓶生产厂家的车间检验人员。
属性量具研究（分析法）
当响应是二元属性变量时，属性量具研究计算测量系统的偏倚和重复性的量。
要得到良好的偏倚和重复性估计，应该严格遵守AIAG中的规则来选择参考值已知的部件。
参考值是与每个部件相关联的已知且正确的连续测量值。
注属性量具研究（分析法）是检查属性测量系统的精确度的方法，它不同于属性一致性分析，后者是评估检验员的一致性的技术。
属性一致性分析以前在 Minitab Release 13 中称为属性量具 R&R 研究。
对话框项部件号：输入包含部件名或部件号的列。
参考值：输入包含数字参考值的列。
参考值是与每个部件相关联的已知且正确的连续测量值。
对汇总数据和原始数据必须设置不同的参考值列。
属性记录为汇总计数：选择此项以输入包含汇总计数的列。
试验数：输入试验的数量。
合格标签为：输入属性标签（默认为“验收”）。
原始数据：选择此项以输入包含原始数据的列。
计算属性：输入用于估计概率的属性，它必须与两个原始数据值之一相匹配。
参考值计算用公差限下限：输入公差下限。
您必须指定公差上限或下限。
上限：输入公差上限。
您必须指定公差上限或下限。
显示其他极限：输入要在量具性能曲线上显示的其他极限（可选）。
原始数据部件号参考值响应1 1.35拒绝1 1.35拒绝1 1.35拒绝1 1.35拒绝.........8 1.70接受8 1.70接受8 1.70接受8 1.70接受汇总数据部件号参考值接受次数1 1.3502 1.4033 1.4584 1.50135 1.55156 1.60187 1.65198 1.70201 打开工作表“汽车测量.MTW”。
2 选择统计属性量具研究（分析法）。
统计 > 质量工具 > 量具研究 > 属性量具研究（分析法）3 在部件号中，输入部件号。
4 在参考值中，输入参考。
5 单击汇总计数并输入接受次数。
在试验数中，输入20。
6 单击下限并输入-0.020。
单击确定。
检验员检验能力分析KAPPA技术
Attribute Agreement Analysis
检查员判 定结果 共13个 检查员 每人测2次
样本标准
Pg 17
Attribute Agreement Analysis
步骤四：分析判读
检验员自身 评估一致性 #检 #相 验数 符数 百分比 95 % 置信区间 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 10 10 100.00 (74.11, 100.00) 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 10 10 100.00 (74.11, 100.00) 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 肖宽鸿 1, 肖宽鸿 2, 晋健1, 晋健2, 王鲁1, 王鲁2, 梁延1, ... 的属性一 致性分析
=（判定员第一次判定为优良的比率*判定员第二次判定为优良的比率）+（判定员第 一次判定为次劣的比率*判定员第二次判定为次劣的比率）
要达成完全一致， P observed = 1 且 K=1 一般说来，如果Kappa值低于0.7，那么测量系统是不 适当的 如果Kappa值为0.9或更高，那么测量系统是优秀的
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure Good Bad 10 1 11 2 7 9 12 8