1.计数型MSA分析
计数型MSA计算分析(假设试验法入门实例讲解)
计数型MSA研究方法——假设试验分析（交叉表法）：实例详解计数型MSA研究对象：定性分析测量系统，外观、通止规等常用方法：假设试验分析操作方式：选择50个产品，其中2/3左右合格品和1/3左右不合格品，3个检验人员分别对其进行3次测量，相当于每人150次测量。
得出的结果，判定合格记录为1，判定不合格记录为0得出以下表格所示的结果：（为便于观察和理解，这里将测量人员判定结果与标准不一致的标成黄色）计数型MSA的指标要求和计算：1、Kappa：判定人员一致性好坏的指标，接收准则：Kappa＞0.75 1.1人员之间的一致性：期望发生的次数：根据判定结果的概率，会发生的次数A判定为0的概率=A判定为0的次数/A判定的总次数=（44+6）/150=0.333 A判定为1的概率=A判定为1的次数/A判定的总次数=（3+97）/150=0.667 B判定为0的概率=B判定为0的次数/A判定的总次数=（44+3）/150=0.313 B判定为1的概率=B判定为1的次数/A判定的总次数=（6+97）/150=0.687A判定为0，同时B判定为0的概率=0.333*0.313=0.104A判定为0，同时B判定为1的概率=0.333*0.687=0.229A判定为1，同时B判定为0的概率=0.667*0.313=0.209A判定为1，同时B判定为1的概率=0.667*0.687=0.458A判定为0，同时B判定为0期望的次数=0.104*150=15.6A判定为0，同时B判定为1期望的次数=0.229*150=34.35A判定为1，同时B判定为0期望的次数=0.209*150=31.35A判定为1，同时B判定为1期望的次数=0.458*150=68.7Po：A与B判定结果一致的概率=（44+97）/150=0.94Pe：期望结果一致的概率=（15.6+68.7）/150=0.562Kappa=== 0.863Kappa＞0.75，说明A与B一致性较好A与C、B与C按相同方式计算并进行判定1.2人员与标准之间的一致性Po=（45+97）/150=0.947Pe=（16+68）/150=0.56Kappa=（0.947-0.56）/（1-0.56）=0.879Kappa＞0.75，说明A与标准一致性较好B、C与标准的一致性按相同方式计算并进行判定2、有效率、漏判率、错判率：判定单个人员好坏的指标有效率：完全判定正确的零件个数/总零件个数漏判率：将不合格判定为合格的次数/标准为不合格的次数（Ⅱ类风险，顾客风险）错判率：将合格判定为不合格的次数/标准为合格的次数（Ⅰ类风险，工厂风险）根据数据计算结果：人员A有效率=42/50=84%人员A漏判率=3/48=6.25%人员A错判率=5/102=4.9%结果表明，人员A有效率位于可接受边缘，漏判率不接受，错判率接受。
MSA培训常用的MSA方法详解
THANKS.
评价指标及标准
评价指标
包括分辨率、偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性等。
评价标准
根据具体行业和产品的要求制定相应的评价标准，如汽车行 业通常采用AIAG（汽车工业行动集团）制定的MSA标准进行 评价。评价标准应明确各项指标的接受范围，以便对测量系 统进行合格性判定。
常用的MSA方法之
02
一：计量型数据分
使用卡帕系数、百分比一 致性等指标进行评估。
注意事项
需考虑随机误差和系统误 差对一致性的影响。
属性稳定性分析方法
稳定性分析目的
评估测量系统在不同时间 下对同一被测对象测量结 果的稳定性。
分析方法
使用控制图、趋势图等工 具进行监控和分析。
注意事项
需消除异常值和特殊原因 对稳定性的影响。
属性偏倚分析方法
MSA实施过程与注
05
意事项
明确目标和范围
确定MSA的目标
例如，提高测量系统的准确性和可靠性，减少测量误差 等。
明确MSA的范围
包括需要评估的测量系统、测量人员、测量环境和测量 数据等。
选择合适的MSA方法
01
根据目标和范围选择合适的MSA 方法，如重复性和再现性（R&R ）研究、线性研究、稳定性研究 等。
增强客户满意度和忠诚度
MSA关注客户对产品质量的期望 和需求，通过提供准确、可靠的 测量数据和信息，帮助企业更好
地满足客户需求。
通过持续改进产品质量和生产过 程，MSA有助于减少客户投诉和 退货，提高客户满意度和忠诚度
。
MSA强调与客户的沟通和合作， 通过与客户共同解决质量问题，
建立长期稳定的合作关系。
常用的MSA方法之
MSA计数型测量系统分析指导书资料
莱州市XX机械有限公司作业文件文件编号：JT/C－7.6J－004版号：A/0（MSA）计数型测量系统研究分析作业指导书批准：审核：编制：受控状态：分发号：2015年11月15日发布2015年11月15日实施计数型测量系统研究分析作业指导书 JT/C －7.6J －0041目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对计数型测量系统进行分析研究，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的计数型测量仪器的测量系统的分析研究。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的计数型测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统进行研究分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排计数型测量系统分析所需应用技术的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4计数型测量系统简介计数型测量系统是一种测量数值为一有限的分类数量的测量系统，它与能获得一连串数值结果的计量型测量系统截然不同。
通/止规（go/no go gage ）是最常用的量具，它只有两种可能的结果；其它的计数型测量系统，如目视标准，可能产生五到七个分类，如非常好、好、 一般、差、非常差。
所以，针对计量性测量系统所描述的分析方法不能用于评价这样的系统。
当使用任何测量系统进行决策时，都存在一定程度的风险。
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。
选择和应用于这些技术应以基于一个良好的统计实践，了解影响产品和测量过程变差源，以及错误决定最终顾客的影响。
计数型测量系统的变差来源，应该通过利用了人为因素和人机工程学的研究结果使之最小化。
5研究分析方法5.1某生产过程处于统计受控状态，其性能指数为Pp=PpK=0.5，这是不可接受的。
由于过程正在生产不合格的产品，于是被要求采取遏制措施，以便从生产过程中挑出不可接受的产品。
见图1：图1过程范例5.2具体的遏制行动是，过程小组采用了一个计数型量具，来对每一个零件与一个指定的限定值进行比较。
计数型MSA分析表
计数型MSA分析表
内容正确、语言规范[title]MSA分析表[Introduction]MSA（多因素分析）是一种统计分析技术，主要用于研究多个变量之间的关系。
MSA分析表是一张用于描述多因素分析的表格，包括因素、变量、分组、比较组等。
此表是帮助统计分析师和研究者更好地理解数据的有用工具。
[Main Body]
因素（factors）：因素是一组相关变量，其有助于解释观察数据的数量和结构差异。
因素一般被划分为受试者特征（人口学因素）、设备设计（技术因素）和操作过程（程序因素）。
变量（variables）：变量是一个可以被数字表示的量，用于评估结果的变化。
变量可以是定量的（如温度和比重）或者定性的（如看法和性格）。
分组（grouping）：分组是把数据按照特定的方式组织起来的一种方法。
MSA可以采用两种分组方式，一种是随机分组，即样本是随机抽取；另一种是非随机分组，即样本是依据特定要求抽取。
计数型MSA(minitab)
80
60
百分比
40
20
0
1
2
检验员
95.0% 置信区间 百分比
点击此图标，显示“对话栏”
两名检验员的重 复性！比较
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
C1栏数据输入方法：
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”
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”
第三步：分析结果
评估一致性
检验员与标准
择统计下的质量工具中的属性一致性分析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第三步
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！
计数型MSA分析报告
XX 公司计数型MSA 分析报告日 期：实 施 人： 评 价 人：系统名称： 所属工序： 分析结论： 合格 不合格 审 核：批 准：胡梅青、彭春玲、罗玉容 2017年07月19日 张志超印制板外观检验 中间检验计数型MSA分析报告目录有效性 (4)合格品误判率 (4)不合格品错发率 (5)印制板外观检验（中间检验） MSA分析报告一、计数型MSA评测说明所谓计数型MSA就是指计数型测量系统分析，就是让检验员评测覆铜板或印制板的某一项缺陷，并判定检验员评测结果与标准值不一致的严重度是否可接收的一种分析方法。
在计数型测量系统分析中，主要评估：有效性（检验员对样品三次评测结果均与基准值一致的总次数，占样品总数量的比率）、合格品误判率（检验员对基准值为合格的样品，评测为不合格的次数，占基准值为合格样品被评测总次数的比率）、不合格品错发率（检验员对基准值为不合格的样品，评测为合格的次数，占基准值为不合格样品被评测总次数的比率）是否均满足接收要求。
二、试验方案2.1 准备50块印制板，对于这50块印制板，外观合格样品 32 块，外观不合格样品18 块，对每一块样品随机编号，便于对应编号记录检验员每次对样品的评测结果，在让检验员对样品进行检验评测时，不允许检验员知道各个样品的编号。
2.2 2017 年 07 月，选择中间检验工序3位从事外观检验工作的检验人员，在其都不知晓每个试样判定结果前提下，分别让这3位检验人员在不同时间段对每块样品进行3次评测，并将每位检验人员评测结果及样品定义结果分别对应记录，不合格用“0”标记,合格用“1”标记。
三、数据收集表1 计数型测量系统数据收集记录表注：表1中“0”表示不合格，“1”表示合格。
四、测量系统分析结果判定标准4.1 3位评测者Kappa≥0.75,表明测量系统一致性好，否则表示一致性差。
4.2 计数型测量系统有效性、合格品误判率、不合格品错发率结果判定标准如下表2所示。
计数型MSA有效性分析(大样法)
Judgment modes/ 1 判断方式 0 Appraiser-Trail/作业员及其试验结果 B-1 B-2 B-3 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count
பைடு நூலகம்
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count
Po: Pe:
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count A*B 0.840 Good
A-1 1 1 1 0 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 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
A-2 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
计数型MSA
计数型MSA
计数型MSA相较要简单得多，重点掌握几个概念：
1,有效性：
评价人有效性：单个评价人对同一产品进行检查的结果一致性，一致为有效评价人与标准有效性：单个评价人对产品合格和不良判断与标准一致性，一致为有效评价人之间有效性：全部评件人对产品判断一致性，一致为有效
系统有效性：全部评价人对同一产品进行检查的结果一致性，同时与标准相同有效
2,漏判率: 每个评价人将不合格品判为合格品的机会百分率
3,误判率:每个评价人将合格品判为不合格品的机会百分率
4，混判率：每个评价人对同一产品作出不同的判断的机会百分率
(等于 1-评价人与标准有效性)。
计数型MSA测量系统分析报告
D
D
A
C
D
D
D
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D
B
C
A
A
A
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A
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A
1
0
3
0
1
分析用表格
A﹡参考
B﹡参考
1
2
3
1
2
3
D
DDDDD NhomakorabeaD
D
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D
D
D
B
B
B
B
B
B
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A
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0
0
0
1
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1
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1
1
1
1
1
1
1
MSA计数型大样法分析公式自动计算
MSA计数型大样法分析公式自动计算MSA（Multiple System Atrophy）计数型大样法是一种用于分析MSA患者的统计方法。
该方法通过对患者进行观察和计数来确定患者群体的特征和发展趋势。
本文将介绍MSA计数型大样法的原理以及如何使用公式进行计算。
1.收集数据：首先要收集一定时期内MSA患者的相关病历和临床观察数据，包括患者的性别、年龄、病程、症状等信息。
2. 统计计数：对收集到的患者数据进行统计计数，可以使用Excel等软件进行操作。
根据需要统计的指标，比如不同性别和年龄的患者人数，其中一种症状的发生率等，进行计数统计。
3.构建表格：根据统计计数的结果，将数据整理成表格，其中包括不同指标的计数结果和相应的比例或百分比。
4.分析结果：根据表格中的数据进行分析，可以计算不同指标的比例、发生率或趋势。
比如，计算不同性别和年龄的患者比例，分析不同症状的发生率随时间的变化等。
5.表达结果：将分析的结果以图表或文字形式进行表达，以便更清晰地展现患者群体的特征和发展趋势。
可以使用柱状图、饼图、折线图等方式进行展示。
假设有100例MSA患者，其中男性患者50例，女性患者50例。
则男女患者所占比例分别为：男性患者比例=男性患者数/总患者数=50/100=50%女性患者比例=女性患者数/总患者数=50/100=50%通过这样的计算可以得到不同指标的比例结果，帮助研究人员和医生更好地了解MSA患者群体的特征。
总结：MSA计数型大样法是一种用于分析MSA患者的统计方法，通过对患者进行观察和计数来确定患者群体的特征和发展趋势。
使用该方法时，需要收集患者数据、进行统计计数、构建表格、分析结果并最终以图表或文字形式表达。
计算公式可以根据具体需求进行设计，可以计算不同指标的比例、发生率或趋势等。
通过MSA计数型大样法的分析，可以更深入地研究MSA患者的特征和发展情况，为预防和治疗提供依据。
MSA培训教材(计数型MSA)
五、MSA实施图例说明 实施图例说明
专家评估法：
5% 10% 90%
五、MSA实施图例说明 实施图例说明
专家评估法：
＜10%
＜ 5%
90%
五、MSA实施图例说明 实施图例明
重复性再现性法：
五、MSA实施图例说明 实施图例说明
重复性再现性法：
90% 90%
五、MSA实施图例说明 实施图例说明
重复性再现性法：
90%
六、附件
•专家评估法检测记录 •重复性&再现性检测记录
Microsoft Excel 工作表
•2010年MSA考核结果
Microsoft Excel 工作表
That is all!! 把知识运用到工作中去！ 把知识运用到工作中去！ 前进！！ 前进！！ THANK YOU！ ！
四、MSA结果的计算方法及 结果的计算方法及 评价标准
•重复性法（检验员自己与自己比较的一致判断率）
•1.计算方法 •重复性%=判断一致的次数/总样本数*100% •2.判断准则 •每个检验员的重复性＞90% •总的重复性＞90%
•再现性法（检验员之间比较的一致判断率）
•1.计算方法 •再现性%=操作员之间判断一致的次数/总样本数*100% •2.判断准则 •再现性＞90%
三、MSA实施过程 实施过程
• 1.样本选择
• 挑选25个样本, 样本必须有代表性，通常10个合格品， 10个不合格品，5个不易判断的样本。每个样本编上 号。通常一次分析一种缺陷。
• 2.设计记录表格（详见附件） 2. • 3.被评估的人员
工序目检岗位的人员均要参与评估考核。
• 4.实施
• 4.1对检验员逐个进行测量，MSA实施过程中其它人 不允许干扰。
计数型msa分析 风险分析法
计数型测量系统分析风险分析法-Kappa(卡帕值）1.定义：--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”判断为合格，将“不合格”判断为不合格的程度。
--使用任何测量系统来作结论都会存在有一定程度的风险；由于最大的风险位于分类的边界处，因此，最合适的分析方法是量化测量系统的变差成为量具性能曲线。
2.计算方法：①从生产过程中随机选取50个零件（从1到50分别编号），以获得涵盖了整个过程范围的零件，并确定此50个零件的参考值。
参考值的确定：可接受的基准值，即判断的基准。
②选择3个有代表性的评价人（分布编号为A、B、C）。
③测量，让3个评价人对50个零件的某项特性进行测试，每个零件测量3次，将判断的结果填入表中。
（其中“1”指定为可接受判断，“0”指定为不可接受判断）。
④若所有的评价人对同一个零件的3次测量全为“1”，则在表中的“代码”栏标注“+”；若全为“0”，则在表中的“代码”栏标注“-”；若不全为“0”或“1”，则在表中的“代码”栏标注“×”。
注：“+”代表的是合格品区；“-”代表的是不合格品区；“×”代表的是限度产品区（50％良品限度，50％不良限度）。
⑤计算：a. 评价人A和评价人B的0.0数量计算即：（A1=0&B1=0）的数量+（A2=0&B2=0）的数量+（A3=0&B3=0）的数量B计数型测量系统分析（MSA）计数型测量系统的最大特征是其测量值是一组有限的分类数，如合格、不合格、优、良、中、差、极差，等等。
当过程输出特性为计数型数据时，测量系统的分析方法会有所不同，一般可以从一致性比率和卡帕值两个方面着手考虑计数型测量系统分析。
计数型测量系统分析——一致性比率一致性比率是度量测量结果一致性最常用的一个统计量，计算公式可以统一地概括为：一致性比率=一致的次数/测量的总次数根据侧重点和比较对象的不同，又可以分为4大类。
1. 操作者对同一部件重复测量时应一致，这类似于计量型测量系统的重复性分析。
(精品)计数型(通止规)MSA测量系统分析
A-3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
B-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
A-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
A-2 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0
0
计算
期望的计算
1
计算
期望的计算
计算
期望的计算
0.906666667
Pe= 0.559733333
C
0
1
42
5
15.98
31.02
9
94
35.02
67.98
51
99
51
99
kappa= 0.788007268
总计
47 47 103 103 150 150
0 1
0.9
计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算
-
很好 很好
-
A与基准判断交叉表
Pr(不合格 | 判不合格)=
0
计算
期望的计算
计数型MSA测量系统分析报告
D
B
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0
I
0
II
0
II
0
III
0
III
A﹡C
1
2
3
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C
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D
A
A
A
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D
D
D
计算结果
1
2
95%LCI
3
100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00%
计数msa分析流程
计数msa分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!MSA计数分析流程。
MSA计数分析是一种评估测量系统准确性和精密度的方法。
计数型msa判定标准
计数型msa判定标准计数型MSA（Microbial Species Aggregates）是一种用于微生物分类的方法，可以判定和描述不同微生物的物种间关系和分类情况。
下面是一些与计数型MSA判定标准相关的参考内容，以帮助理解该方法：1. 基本原理：计数型MSA是通过分析不同微生物共同出现的频率和数量信息来判定它们的分类关系。
在一组样本中，如果两个微生物的共同出现频率和数量达到一定的阈值，就可以认为它们属于同一类或属于同一物种。
计数型MSA不依赖于微生物的遗传信息或形态特征，而是通过计数数据来进行分类。
2. MSA指标：计数型MSA使用一些指标来衡量微生物间的关系和分类情况。
常见的指标包括共现频率、共现数量、平均计数、标准差等。
这些指标可以通过在多个样本中计数微生物的出现情况来计算。
3. 阈值的确定：计数型MSA需要确定一些阈值来划分微生物的分类关系。
阈值可以基于实验数据进行确定，也可以通过统计分析来估计。
通常，阈值的选择要根据实验目的和研究者的经验来进行。
例如，可以根据共现频率和共现数量的分布情况，选择一个能够区分不同微生物群落的阈值。
4. 应用领域：计数型MSA广泛应用于微生物群落研究、环境监测、食品安全等领域。
通过该方法可以了解微生物之间的物种关系、生态角色和相互作用等信息，有助于深入理解微生物的生态系统。
5. 优缺点：计数型MSA的优点包括操作简单、成本低、适用范围广等。
同时，它也有一些局限性，比如对共生或互利共生关系的判断相对困难，对于稀有物种的判定可能存在误差等。
6. MSA在其他方法中的应用：计数型MSA和其他分类方法可以结合使用，相互补充。
例如，可以将计数型MSA的结果与基于遗传信息的分类方法进行对比，验证它们的一致性和可靠性。
7. 进一步研究：计数型MSA作为一种新兴的分类方法，仍有许多需要进一步研究的问题。
例如，如何更准确地选择阈值、如何解决不同样品中微生物计数数据的差异等。
计数型MSA分析
0.98 0.54
51 18.4 1 33.6 52 52.0
2 34.6 96 63.4 98 98.0
53 53.0 97 97.0 150 150.0
0.97 0.54
51 19.1 4 35.9 55 55.0
1 32.9 94 62.1 95 95.0
52 52.0 98 98.0 150 150.0
B*基准值 交叉表 基准值 0 1 4页 总计 第2页 共 Po:
0.99
B
0 1
计数值 期望值 计数值 期望值 计数值 期望值
Total
51 17.7 0 33.3 51 51.0
1 34.3 98 64.7 99 99.0
52 52.0 98 98.0 150 150.0
Pe:
0.55
C*基准值 交叉表 基准值 0 C 0 1 Total 计数值 期望值 计数值 期望值 计数值 期望值 A Kappa 结论 B 1 总计 Po: Pe:
A
B
50 48 96% 一致
漏发≤2%合格
50 49 98% 一致
结论
50 46 92% 一致
误发≤5%合格 2.0% 1.0% 4.0%
≥0.90为合格
结论
A B C 结论：
0.0% 0.0% 0.0%
可接受 可接受 可接受
可接受 可接受 可接受
分析人：
分析日期：
第3页 共 4页
1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
Data Summary/数据总结 A*B
A*C
B*C
A*基准值
第1 页 共 4 页
B*基准值
C*基准值
2 10.3 139 130.7 141 141.0
C
11 11.0 139 139.0 150 150.0
作业员与基准的一致性
0.85 一致
0.8ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 一致
% 评价人
0.89 一致
≥0.75为合格
作业员的有效性 C
重复性 总检查数 相配数 有效性 % 结论
A
B
50 47 94% 一致
漏发≤2%合格
50 48 96% 一致
结论
50 48 96% 一致
误发≤5%合格 2.1% 1.4% 1.4%
≥0.90为合格
结论
A B C 结论：
0.0% 0.0% 0.0%
可接受 可接受 可接受
可接受 可接受 可接受
该测量系统可接受
分析人：
分析日期：
第3 页 共 4 页
0*0 1*0 0*1 1*1
9 2 3 136
9 2 3 136
9 2 2 137
9 0 3 138
9 0 2 139
9 0 2 139
Self agreement/自评 A B
C
With reference/与基准一致 A B C
47
A*B 交叉表
48
48
47
48
48
B 0 A 0 1 Total 计数值 期望值 计数值 期望值 计数值 期望值 B*C 交叉表 C 0 B 0 1 Total 计数值 期望值 计数值 期望值 计数值 期望值 1 总计 Po: Pe: 1 总计 Po: Pe:
3 11.3 138 129.7 141 141.0
12 12.0 138 138.0 150 150.0
B*基准值 交叉表 基准值 0 B 0 1 计数值 期望值 计数值 1 总计 Po: Pe:
0.99 0.88
9 2 11 0.7 10.3 11.0 第 2 页 共 4 页 0 139 139
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
塞规 LQ/A0007-LJ05 A 1 0 Pass/通过 Fail/未通过
作业员A 作业员B
李振涛 王峰
孔径Φ 7.972-7.987
Parts/零件样品数 50
作业员C 王兴勇 Date Performed/完成日期 2013.04.26
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
A*C 交叉表 C 0 A 0 1 Total 计数值 期望值 计数值 期望值 计数值 期望值 1 总计 Po:
0.97
9 0.9 2 10.1 11 11.0
B*C
3 12 11.1 12.0 Pe: 0.86 136 138 127.9 138.0 139 150 139.0 150.0 注：“1”表示合格；“0”表示不合格
计数型MSA有效性分析(大样法)
产品编号 产品名称 测量特性 Trials/试验次数 3 A0A00-1005203 连接轴 仪器名称 仪器编号 特性分类 Appraisers/作业员 3 作业员及其试验结果
零件 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 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 Ref/参考值
0.97 0.86
9 0.9 2 10.1 11 11.0
3 11.1 136 127.9 139 139.0
12 12.0 138 138.0 150 150.0
0.97 0.86
9 0.8 2 10.2 11 11.0
2 10.2 137 128.8 139 139.0
11 11.0 139 139.0 150 150.0
期望值 Total 计数值 期望值
8.3 9 9.0
130.7 141 141.0
139.0 150 150.0
C*基准值 交叉表 基准值 0 C 0 1 Total 计数值 期望值 计数值 期望值 计数值 期望值 A Kappa 结论 B 1 总计 Po: Pe:
0.99 0.88
9 0.7 0 8.3 9 9.0
A*C
A*B Kappa 结论
Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)
0.765 一致
0.804 一致
0.765 一致
作业员之间的一致性 ≥0.75合格
A*基准值 交叉表 基准值 0 A 0 1 总计 计数值 期望值 计数值 期望值 计数值 期望值 1 总计 Po: Pe:
0.98 0.87
9 0.7 0 8.3 9 9.0