MINITAB测量系统分析
用MINITAB软件进行测量系统分析
用MINITAB软件进行测量系统分析简介MINITAB是一款流行的质量管理和统计分析软件，可用于统计数据分析、验证、模拟等多种应用。
本文将介绍如何使用MINITAB进行测量系统分析。
什么是测量系统分析？测量系统分析是一种用于评估测量数据质量的统计分析技术。
它用于评估测量过程的可靠性和稳定性，以确定测量数据的准确性和可行性。
主要目的是确保测量数据是可信、稳定和一致的。
测量系统分析的组成部分测量系统分析主要由以下三个部分组成：1. 重复性分析重复性分析是评估测量系统的稳定性和可重复性的一种方法。
它涉及在同一条件下多次测量一个物品，并记录测量结果。
2. 中误差分析中误差分析是一种确定测量系统误差来源的方法。
中误差主要是针对不同测量器具之间差异的分析。
3.倾向性分析倾向性分析是评估测量系统的准确性的一种技术。
在该分析中，实验员将同一个物品测量多次，然后与实际值进行比较。
MINITAB软件进行测量系统分析在MINITAB软件中，可以使用各种功能和工具完成测量系统分析。
以下是一个简单的步骤指南：1. 输入数据将所有与测量系统相关的数据输入到MINITAB中。
这些数据可能包括实际测量值、类型和数量等信息。
2. 启动分析工具启动MINITAB软件中的测量系统分析工具，并选择所需的分析选项。
3. 进行分析在分析工具中，进行重复性分析、中误差分析和倾向性分析。
分析结果将显示在软件中，并提供附加分析和工具。
4. 生成报告根据分析结果生成报告，进行数据可视化和结果研究。
此外还可以使用MINITAB软件中的图表和其他数据可视化工具来展示分析结果。
MINITAB软件提供了进行测量系统分析的多种方法和工具，可以帮助保存大量时间和精力。
使用该软件进行测量系统分析将得到更准确、可靠的数据，并帮助提高测量方法和技术。
用MINITAB软件进行测量系统分析1
用MINITAB软件进行测量系统分析质量部陈志明摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。
本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。
关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA）一测量系统分析概述测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。
理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。
而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。
低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。
测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。
测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。
通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是：1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值；2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别；3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的；4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。
5）再现性：指由不同的评价人，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偏差。
通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。
测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。
minitab之MSA分析实例
③ 求解Zlt（无历史均值）：
无历史均值： －> 考虑偏移－> Zlt (Bench)
* Zshift ＝ Zlt － (Bench) Zlt (Bench) ＝12.13－1.82＝0.31 精品课件
工序能力分析：案例：Camshaft.MTW 另：capability sixpack工具
(4)： 1 proportion t（离散－单样本）背景：为确认某不良P是否为1％，检查1000样本，检出13不良，
< 统计－基本统计量－ 1 proportion t： >
能否说P=1%? （α = 0.05 ）
P-Value > 0.05 → H0 → P=0.01
精品课件
A—假设测定：
(4)： 2 proportion t（离散－单样本）背景：为确认两台设备不良率是否相等，
(3)： Paired t（两集团从属/对应） 背景：老化实验前后样本复原时间；
10样本前后实验数据，判断老化实验前后复原时间是否有差
< 统计－基本统计量－配对t ： >
异；
（正态分布；等分散； α = 0.05 ）
精品课件
P-Value < 0.05 → Ha →u1 ≠ u2（有差异）
A—假设测定：
精品课件
(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW
目的：掌握多X因子变化对Y的影响（大概）；
－> 材料和时间 存在交互作用； 精品课件
(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW
目的：掌握多X因子变化对Y的影响（）； <统计－方差分析－主效果图、交互效果图：>
MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >
Minitab在MSA中运用
Minitab在MSA中的应用导言测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是确保测量结果的准确性和可靠性的关键过程。
在质量管理和过程改进中，MSA是至关重要的工具，可帮助组织评估其测量系统的性能并做出相应的调整。
Minitab是一种功能强大的统计软件，被广泛应用于数据分析和质量管理领域。
在MSA中，Minitab提供了一系列强大的功能和方法，用于分析和评估测量系统的性能。
Minitab中的基本概念在开始介绍Minitab在MSA中的具体应用之前，我们首先了解一些Minitab中的基本概念。
数据输入Minitab提供了多种数据输入方式，包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件等。
用户可以根据实际情况选择最适合的数据输入方式。
工作表Minitab使用工作表的概念来组织和管理数据。
用户可以在一个工作表中输入多个变量的数据，每列表示一个变量，每行表示一个观测值。
数据清洗和准备Minitab提供了一系列数据清洗和准备工具，用于处理缺失数据、异常值和重复数据等。
这些工具可以帮助用户在进行MSA之前，将数据整理成可分析的形式。
统计分析和图表展示Minitab提供了丰富的统计分析和图表展示功能，用于探索数据的特性和关系。
用户可以通过Minitab生成直方图、散点图、箱线图等各种图表，同时还可以计算均值、方差、标准差等统计指标。
Minitab在MSA中的运用Gage R&R分析Gage R&R（Repeatability and Reproducibility）分析是MSA的核心内容之一，用于评估测量系统的可重复性和可再现性。
Minitab提供了一种简单且全面的方法来执行Gage R&R分析。
首先，用户需要将测量数据输入Minitab的工作表中，并确保每列代表一个变量，每行代表一个观测值。
然后，通过导航栏中的。
minitab之MSA分析实例
(4)Box Plot（行列散点图－矩阵图）－多变量
最新课件
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(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW
目的：掌握多X因子变化对Y的影响（大概）；
－> 材料和时间 存在交互作用；
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(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW
目的：掌握多X因子变化对Y的影响（）； <统计－方差分析－主效果图、交互效果图：>
通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性 - 主效果和交互作用效果都有意。
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I — 最大倾斜法：
背景： 反应值 : 收率(Yield) 时间＝35min，温度＝155时，Y＝80％ －> 因 子 : 时间(30 , 40) 温度(150,160)
确认哪个因子影响收率，利用中心点包括的22配置法
显示因子的水准不能线性变换 (Coded) 时的回归系数.
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- Coded是指实际因子水准 (-1, +1)变换为线性变换。
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I — DOE： (2)：多因子不同水准 ① 因子配置设计：
输入data：
反复次数
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② 曲线分析：
倾斜越大， 主效果越大
无法确认交互效果
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③ 统计性分析：
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③ 求解Zlt（无历史均值）：
无历史均值： －> 考虑偏移－> Zlt (Bench)
* Zshift ＝ Zlt (Bench) － Zlt (Bench) ＝12.13－1.82＝0.31
最新课件
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工序能力分析：案例：Camshaft.MTW 另：capability sixpack工具
应用Minitab进行测量系统分析
应用Minitab进行测量系统分析引言应用系统的方法研究测量过程，通过对测量系统的分析来评价测量系统和测量数据的质量和可靠性是十分有意义的。
测量系统分析是ISO／TS 16949和ISO10012：2003中重要的测量过程控制技术。
质量改进的有效性在很大程度上取决于测量系统的能力，因此正确的测量往往是质量改进的第一步。
1 测量系统分析的研究内容1.1 基本概念数据是测量的结果，而测量是指"以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业"。
这"一整套作业"就是给具体的事物(实体或软件)赋值的过程。
这个过程的输入有人(操作者)、机(量具和必要的设备和软件)、料(实体或系统)、法(操作方法)、环(测量环境)等，这个过程的输出就是测量系统，见图1。
所谓测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，及其对测量结果的影响，最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。
测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision)，通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。
偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差，其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。
波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度，常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示。
波动也可称为变异。
测量数据质量高，既要求偏倚小，又要求波动小。
偏倚和波动中有一项大，就不能说测量数据质量高。
1.2 测量结果波动的分解图2揭示了过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容。
通过测量系统分析，控制测量系统的偏倚和波动，以便获得准确且精确的测量数据。
1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下，对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。
此时测量值的波动称为重复性，记为VE。
minitab之MSA篇
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
後續持續點圖，判圖
保留記錄
稳定性分析的做法
決定要分析的測量系統 選取一標准樣本，取值參考值
請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量2~5次
輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
选取一标准样品 控制计划中所提及的产品特性 控制计划中所提及的过程特性 取出对产品特性或过程特性有代表 性的样本。 针对本样本使用更高精密度等级的 仪器进行精密测量十次，加以平均， 做为参考值。
稳定性分析的做法
決定要分析的測量系統 選取一標准樣本，取值參考值
請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量2~5次
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。
輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
重复性(Repeatability)
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。
重复性
再现性(Reproducibility)
再现性是由不同的评价人，采 用相同的测量仪器，测量同一 零件的同一特性时测量平ity)
保留記錄
稳定性分析的做法
決定要分析的測量系統 選取一標准樣本，取值參考值
請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量2~5次
輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
後續持續點圖，判圖
保留記錄
后续持续点图、判图 如果前面的控制图是稳定的，那么就可以 将此控制界限做为控制用控制界限。 我们后续就固定时间，使用同样的样本、 同样的测量仪器，同样的测量人员。 此时由于样本、仪品、人都是固定的，所 以如果绘出来的图形有异常，一般就代表仪 器有问题，要进行相应的处理。 异常的判定 点：一点超出控制界限 线：连续七点上升，连续七点下降，连绩 七点在同一侧。 面：非随机性分析，在+-1sigma的范围 内应覆盖68%的概率。
MINITAB_测量系统分析汇总
交叉式数据分析-方差法
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)
交叉式数据分析-方差法
包含测量对象名称或编号的列
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study
包含测量值的列
嵌套式数据分析
结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件. VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
嵌套式数据分析
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGENEST.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Nested)
嵌套式数据分析
包含测量对象名称或编号的列
包含操作者名称或编号的数据列
包含操作者名称或编号的数据列
包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法
MINITAB使用方法MSA资料
MINITAB使用方法MSA资料MINITAB是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析和质量控制。
其中，MSA（测量系统分析）是MINITAB的重要功能之一，用于评估测量系统的准确性、精度和稳定性。
以下是使用MINITAB进行MSA分析的基本步骤和操作指南。
1.数据准备在进行任何分析之前，首先需要准备好所需的数据。
通常，MSA分析需要测量值和重复测量的数据。
确保数据的可靠性和准确性非常重要。
2.导入数据在MINITAB中，打开一个新的工作表，并将数据导入其中。
可以通过以下途径导入数据：直接输入数据，从文本文件中导入，从其他软件（如Excel）中复制粘贴数据。
3.创建测量系统分析工作表在MINITAB的菜单栏中，选择「Stat」-「Quality Tools」-「Measurement Systems Analysis」-「Gage Study（Crossed Design）」来创建测量系统分析工作表。
4.定义变量在弹出的对话框中，选择要分析的测量变量和因子，并定义各个变量的类型。
对于连续型变量，选择「Continuous Data」；对于离散型变量，选择「Attribute」。
根据实际情况，可能还需要定义其他属性，如测量上限、下限、精度等。
5.输入数据在测量系统分析工作表中，输入数据。
确保按照所定义的变量类型正确输入数据。
6.运行分析点击工具栏上的「OK」按钮，开始运行测量系统分析。
MINITAB将根据提供的数据，进行分析并生成结果。
7.分析结果解读8.结果解释和改进根据分析结果，评估测量系统的性能，并提出可能的改进措施。
根据分析结果的可行性，决定是否需要更换测量方法、设备或校准过程。
9.保存和导出结果在完成分析后，可以选择将结果保存为MINITAB项目文件（.MTB）或导出为其他常用格式，如Excel文件或PDF文档。
总结：MINITAB是一款强大的统计分析软件，可用于执行多种数据分析任务，包括MSA（测量系统分析）。
msa minitab例题详解
msa minitab例题详解MSA（Measurement System Analysis）是对测量系统进行全面评估的一种统计技术，主要用于确定测量系统测量的准确性、重复性和再现性。
在质量控制领域，MSA是确保测量数据准确性的重要手段。
以下是一个使用MINITAB软件进行MSA分析的示例：1. 假设我们要分析一个测量设备在测量长度方面的准确性，首先需要收集数据。
可以请3名检验员使用该设备对同一个部件进行多次测量，得到一系列的测量值。
将这些数据记录在表格中，包括检验员编号、部件编号、测量长度等。
2. 将数据输入MINITAB软件中，选择“质量工具”-“量具研究”-“量具R&R研究（交叉）”。
3. 在弹出的对话框中，输入检验员编号、部件编号和测量长度等变量，并指定部件号和检验员作为分类变量。
点击“确定”开始分析。
4. MINITAB软件会自动进行方差分析，计算测量系统的重复性和再现性。
分析结果会显示量具的R&R值、P/T值、可区分类别数等指标。
5. 根据分析结果，可以对测量系统进行评估。
如果R&R值和P/T值都大于30%，则说明测量系统的重复性和再现性较差，需要采取措施改进。
如果可区分类别数小于5，则说明测量系统的分辨力较低，也需要进行改进。
6. 如果需要进一步了解方差的构成，可以在MINITAB中选择“方差分量”，软件会分别计算重复性和再现性的方差分量，以及合计量具R&R的方差分量。
这些信息有助于了解测量系统各组成部分对总变异的贡献。
7. 除了方差分析外，还可以使用线性回归分析等方法对测量系统进行分析，以评估其准确性和可靠性。
例如，可以请更高一级别的测量设备对同一部件进行多次测量，取其平均值作为真值，然后将该值与被评估设备的测量值进行线性回归分析，以评估被评估设备的准确性。
8. 在完成MSA分析后，可以根据分析结果采取相应的措施，如对设备进行校准、培训检验员等，以提高测量系统的准确性和可靠性。
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测量趋势图
根据所有测量员和部件号所作的图形 在图中平均值的位置画一条水平参考线 稳定的测量过程,趋势图上的点将随机分
布在水平参考线两边
测量趋势图
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGE2.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Run Chart
VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
交叉式数据分析-方差法
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件.
VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
Gage R&R Study可对交叉式数据 (crossed)和嵌套式数据(nested)进行精确 性分析.
在Minitab如何组织这两种数据的?
数据组织方式的差异
交叉式数据
嵌套式数据
相同
不同
交叉式数据分析
交叉式数据分析分为均值极差法(Xbar-R)和方 差法(ANOVA)分析
均值极差法不考虑操作者与测量对象之间的交 互作用
嵌套式数据分析
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGENEST.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Nested)
嵌套式数据分析
包含测量对象名称或编号的列 包含操作者名称或编号的数据列 包含测量值的列
稳定性 (Stability)
随着时间推移 系统测量的准确性
测量系统误差类型
线性 (Linearity)
部件的大小 如何影响测量系统的 准确性
测量系统误差的类型
重复性 (Repeatability)
由同一操作者对同一部件用同一测量仪器的 多次测量
测量系统误差的类型
再现性 (Reproducibility)
由不同操作者对同一部件用同一测量仪器的测量
测量系统分析
测量重复性和再现性
Gage R&R (repeatability and reproducibility)
适用于所有列入控制计划的测量系统 ❖ 计量型 (Variable) ❖ 计数型 (Attribute)
测量系统分析
测量重复性和再现性可接受标准
测量系统基本要求
测量系统基本要求
准确性
Accuracy
+
精确性
Precision
偏度（Bias）
准确性和精确性
准确性描述了测量值和真实值之间的差异 精确性描述了使用同一工具重复测量相同部件时存在的差异
测量系统误差的类型
偏倚 (Bias)
观测到的平均观测值 和基准值之间的差异
测量系统误差的类型
❖ 低于10% 误差 -- 测量系统可接受 ❖ 10% 至 30% 误差 -- 考虑重要性、
量具成本、维修成本可能接受 ❖ 大于30%的误差-- 需改
Minitab中有关MSA部分
测量趋势图 测量线性和偏倚分析 测量重复性和再现性分析(交叉) 测量重复性和再现性分析(嵌套) 属性协议分析
测量重复性和再现性研究
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)
交叉式数据分析-方差法
包含测量对象名称或编号的列 包含操作者名称或编号的数据列 包含测量值的列
选择方差法
交叉式数据分析-方差法
过程公差处输入8
交叉式数据分析-方差法
结果分析:
均值极差法将总测量变差分为三类:部件-部件, 重复性和再现性
方差法将总测量变差分为四类:部件-部件,重复 性,操作者,操作者-部件交互作用
交叉式数据分析-均值极差法
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)
嵌套式数据分析
结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件.
VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
测量趋势图
包含测量对象名称或编号的数据列 包含操作员名称或编号的数据列 包含测量值的数据列 输入试验次数
输入水平参考线位置
测量线性和偏倚分析
线性性是衡量整个量程范围内测量精度 的参数
偏倚是衡量平均值和真实值之间差异的 参数
测量线性和偏倚分析
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGELIN.MTW
交叉式数据分析-均值极差法
包含测量对象名称或编号的列 包含操作者名称或编号的数据列 包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法
过程公差处输入8
交叉式数据分析-均值极差法
结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件.