计数型测量系统分析(交叉法)
计数型测量系统分析
计数型测量系统分析
计数型测量系统分析
随机从过程中抽取50个零件，并且样本是覆盖过程范围的零件。
让三个测量员采用盲测法对每个零件测量三次。
将每个测量员的测量结果输入《计数型分析报告》中，当可接受判断时记录为“1”，当不可接受判断时记录为“0”。
用交叉表确定每个测量员之间意见一致程度，用kappa来测量2个测量员对同一目标评价值的一致程度。
“1”表示完全一致，“0”表示不一致。
kappa=（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
判定：若所有的测量结果Kappa值大于0.75，则表示一致性好，则接受；若Kappa≤0.4，则表示一致性差，应立即改进或重新评价量具。
若不能改进的量具，则不能接受，并应找到接受的替代测量系统。
将分析结果记录在《计数型分析报告》中。
测量系统分析
随机误差和系统误差：
随机误差——突然发生、不可预测、可通
过重复测量避免
可能源于：环境因素的波动
测量位置的不同
人员作业的偶然性
仪器、设备的重复特性
Reproducibility）
不同的测量人员、使用不同设备、在不同
X¯¯b
X¯¯a
X¯¯c
重复性与再现性——R&R
Gage Repeatability & Reproducibility）
测量趋势图
测量线性和准确度研究测量重复性和再现性测量重复性和再现性属性测量
考虑人与部件的交互作用，选方差分析法（ANOVA），不考虑时，选Xbar& R分析法判断交互作用α值
适用于破坏性测试，每一个操作者针对的零件都是唯一的，所以不存在operator by part的交互作用
测量人员各自的可重复性测量人员各自的正确性漏判率& 错判率
测量系统的可重复性测量系统的正确性。
msa培训考试题含答案)
MSA培训试题部门：姓名：日期：得分：一、填空题 (10 X 3分)1．偏倚是指测量结果的观测平均值与基准值的差值。
2．测量系统分析是用于分析测量系统对数量化测量值的影响,主要强调人员和量具的变差对测量值的影响。
3．测量系统的五个统计特性分别是：偏倚性、线性、稳定性、重复性、再现性。
4．所有检验、测量和测试仪器必须有独一无二的标识(编号)，以标明其校准状态。
5．选用量具的有效分辨率必须小于规范/公差的 1/10 ，才不会因为量具误差而影响到测量结果。
6. 总变差 (TV)= 制造过程变差(MPV) + 测量系统变差（MSV) 。
7. 重复性是由同一个评价人，采用同一测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。
8. 再现性是由不同评价人，用同一测量仪器测量同一零件的同一特性所获得的平均值的变差。
9. 线性分析时至少要作二次分析，在量具作业范围的开端和末端各一次，建议在量具作业范围的中端也应考虑分析。
10. 产品控制计划中的被确定为产品特殊特性所使用到的监视和测量装置必须进行MSA。
二、判断题(15 X 2分)1. 准确度就是指测量系统的平均值与基准值的差异。
（√）2. 稳定性是偏倚随时间的变化，也就是漂移。
（√）3. 测量系统分析的样品必须是选自于过程并且代表整个的生产的范围。
（√）4. GR&R分析可接受的分级数（ndc）应该≥10。
（ X ）5. 所有测量结果都存在一定的误差。
（√）6. 测量系统的变差只能是由普通原因而不是特殊原因造成。
（√）7. 对于控制测量系统的变差应该显示有效的分辩率并且与制造过程变差相比要小；（√）8. 量具是指任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置；包括通过/不通过装置。
（√）9. 偏倚=0整个直线都位于置信度区间以内，该测量系统的线性不可接受。
（ X ）10. 测量过程的目标是零件的“真”值，遗憾的是真值永远也不可能被知道。
（√）11. Kappa分析法需考虑评价人之间不一致量有多大，不考虑他们是不是一致。
计数型假设实验分析-交叉表法
量具名称：通/止规 量具编号：DXC-1 分析时机 定期 □ 产品名称： 产品规格： 测量日期： 年 月 A 日 B 分析人员
修复后 量具更换 新控制计划 PPAP 测量次数 零件数 测量人数 C 3 50 3 □ □ □ □ 测量数据
基准 B-3 C-1 C-2 C-3
B-1
B-2
1 1 0 0 0 1 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 1 1 0
1 1 0 0 0 1 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 0 1 0 1 1 0 1 0
B与基准判断交叉表 0 49 17.0 2 34.0 51 51.0 基准 C 0 1 总计 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 A Kappa 判定 0.94 好 有效性 A 判断零件数量 评价人正确识别数 有效性 判定 50 46 92% 好 B 50 47 94% 好 判定
1 1 0 0 0 1 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 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
0*0 1*0 0*1 1*1
A*C 49 3 4 94
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。
最新测量系统分析程序
5.1测量系统分析方法的选定:
5.1.1计量型量具(用于测量计量型数据的量具或仪器)
5.1.1.1选用重复性和再现性分析方法：
5.1.1.2新购量具在校正合格后\维修重用之量具必须在维修后立即执行测量系统分析作业，且在使用后一年内追踪执行一次量测系统分析作业﹔
5.1.2计数型量具(用于测量计数型数据的量具/检具/孔径针)
3.5 GR&RGage R&R測量系統重復性和再現性合成的評估。
3.5
3.6分级数(Ndc)。1.41(PV/GRR)考虑整个测量系统变差时数据分级大小。
3.7线性（Linearity）是在量具预期的工作量程内,偏倚值的差值.
3.8计量型数据:定量的数据，可用测量值来分析。例如：用毫米表示工作过程中的机床的精度， 用千克表示射出的压力
5.1.2.1选用交叉法：
5.1.2.2新购量具制作验收合格后\维修重用之量具必须在维修后立即执行测量系统分析作业，且在使用后一年内追踪执行一次量测系统分析作业﹔
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标 题:
测量系统分析程序文 件源自编 号制 作 单 位制 作 日 期
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5.2作业人员之召集：品管部工程师依量测系统分析作业计划日期定期召集各量具使用之作业者,计量型量具按5。3项作业\计数量具按5。5项作业﹔
<80%
>5%
>10%
6支持文件:
6.1《品质记录控制程序》 CA-QP-10
7记录表单：
7.1量具再现性及再生性数据表 CA-QP-24-01
7.2量具再现性及再生性报告 CA-QP-24-01
7.3 计数型测量系统分析报告 CA-QP-24-02
MSA计数型测量系统分析(交叉法)
参考 0.00
43 13.8
2 31.2
45 45.0
1.00 3
32.2 102
72.8 105
105.0
总计
46 46.0
104 104.0
150 150.0
C*参
C 0.00 数量
期望的数量
1.00 数量
期望的数量
总
数量
期望的数量
参考 0.00
43 13.5
2 31.5
45 45.0
1.00 2
1
1
1
1
1
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1
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0
0
0
0
1
1
1
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0
1
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
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1
1
1
11101 Nhomakorabea0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
计数型测量系统研究(对比法)
计数型测量系统研究（对比法）1．计数性测量系统测量值是一种有限的分级数，最常见的是通过/不通过量具，只有两个结果。
其他计数型测量系统，结果可以形成5～7个不同的分级数。
2．检验分析、交叉表方法：LSL USL 案例：生产过程处于受控并且性能子数PP=PPK=0.5是不可接受的。
需要一个遏制措施把不合格品从生产过程中祧出。
选择一个计数型量具100%检验。
把每一个零件同一个特定限定值进行比较。
该量具只判断零件合格/不合格。
（两个分级）1）随机从过程中抽取50个零件，使用3个评价人，每人对每个零件评价3次。
2）用（1）指定为可接受判断，用（0）指定为不可接受判断。
4）交叉比较每个评价人之间的差别：5）计算Kapaa系数为了评价人一致的水平，用科恩的Kapaa系数来测量两个人之间一致性程度。
Kapaa是一个评价人之间一致性的测量值。
检验是否沿对角线格子中的计数（接受比率一样的零件）与那些仅是偶然的期望不同。
设：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则：Kapaa=（Po－Pe）/（1－Pe） (1)Kapaa不考虑评价人的意见不一致的程度，只考虑他们一致与否。
6）评价准则①Kapaa＞0.75表示一致性好。
②Kapaa＜0.40表示一致性差。
7）结论：分析指出所有评价人之间表现出的一致性较好。
9）计算Kapaa系数计算Kapaa系数，确定每个人与基准值的一致性，然后计算测量系统的有效性。
问题：1．什么是“95%上限”？其中93%、97%、90%是怎么算出的？2．什么是“95%下限”？其中71%、78%、66%是怎么算出来的？3．系统有效得分中：64%； 89%从何得来？对每个评价人间多重假设检验可用等于零的假设进行：Ho：两个评价人都相同的有效性相同。
经计算对每个评价人的计算评价结果都落在另一个评价人的置信区内，不能放弃零假设。
这一点验证了KAPPA的结论。
为了进一步分析，一名阻援列出了下面的数据表，数据表提供了对每个评10）问题：其中的84%，5%，8%是怎么算出来的。
计数型量具分析报告(评价人一致性交叉表法)讲稿
测量记录 B 3 1 2 X O O X O X O O X O X O O X O 3 X O O X O
C 1 2 X O O X O X O O X O
A 3 X O X 3 3 O 3 O X 3 O 1 2
B X O 3 3 3 3 3 3 X 3
C O
测量记录项次小计 （次） A-B B-C A B A B B O C X B X O X X O
1
1 1
1
1
1
2
49 O O O O O O O O O 50 O O X O O O O O O 测量记录项次总计（次） ⑴ ⑵ ⑶ ⑷ 说明：X--- 不合格 O---- -B B O X A O a=⑵-⑺ ⑺ X 总计 C-A C O X 总计 O a=⑹-⑾ 0 ⑿ 0 c=a+⑿ 0 0 ⑻ 0 c=a+⑻ 0 A X ⑾ 0 b=⑸-⑿ 0 d=b+⑾ 0 0 b=⑴-⑻ 0 d=b+⑺ 0
=⑴+⑵=⑶+⑷
=⑶+⑷=⑸+⑹ =⑸+⑹=⑴+⑵
述，说明计算有误
I- Pe
kappa
⑼=⑻-⑹ 150 150 150
⑽=⑺/⑼ 0.00 0.00 0.00
C 0.00
Po- Pe
I
I- Pe
⑺=⑶-⑹ 0 0 0
⑻ 150 150 150
⑼=⑻-⑹ 150 150 150
A A B C
评价人之间一致性 (kappa值) B 0.00
C 0.00
0.00
叉表法） 测试 报告编写 评价者（3位） 记录者 审核者
年 年
月 月
日 日
MSA管理作业指导书
UU=KUcU4.4.1 4.2 4.35.2.1.1.4 被测零件的选定由研究人员和评价人一起选取具有代表整个生产过程的10个零件（有时，每天取一个，连续10天）；然后由研究人员按1到10给零件编号，在测量时评价人不能看到这些编号，可测量2～3次。
5.2.1.1.5 让评价人A随机测量10个零件，由研究人员记录于“Q081E量具重复性和再现性分析”数据表内A评价人的第一栏；再让评价人B和C测量这10个零件并互相不看对方的数据，由研究人员记录于“Q081E量具重复性和再现性数据表”内B和C评价人的第一栏。
5.2.1.1.6 使用不同的随机测量顺序重复上述操作，把数据填入相应栏中。
如果需试验三次，则重复上述操作后把测得的数据填入相应栏中。
5.2.1.1.7 如果评价人在不同的班次，可以使用一个替换的方法。
让评价人A测量10个零件，并将读数记录于相对应的一栏中；然后让评价人A按不同的顺序重新测量，由评价人将结果记录于相对应的另两栏中，评价人B和C也同样做。
5.2.1.2 计算EV、AV和R&R研究人员计算出EV、AV和R&R的百分比数值。
5.2.1.3 R&R的接受准则5.2.1.3.1 R&R＜10％，测量系统可接受5.2.1.3.2 10％≤R&R≤30％，要根据该检测设备的重要性和其成本以及维修费用，同时考虑有无顾客抱怨等情况，综合起来决定是否对该测量系统进行改进。
5.2.1.3.3 R&R＞30％，该测量系统要改进。
5.2.1.3.4 ndc≥55.2.1.4 若需对测量系统采取改进措施时，一定要先分析EV和AV值，找出真正原因后方可采取措施。
改进后的测量系统还需作MSA，直到可接受。
5.2.1.5 若测量数据的变差很小，且集中于规格中心值，但R&R很大时，可用公差T代替“量具重复性和再现性报告”中计数公式中的TV。
5.2.2 计数型测量系统分析（交叉表法）5.2.2.1 具体操作步骤5.2.2.2.1分析检具的选定按技术文件（控制计划、作业指导书、工序过程卡、成品检验卡等）来选定。
测量系统分析培训--6 计数型系统分析Kappa
• 误判的几率 Probability of false alarm(P-FA) - 将“合格”判为不合格 的机会. P(false alarm)=实际误判次数 / 误判的总机会数.
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。这种方法需要每个样品零件利用计量型测量系统进行离 线评估.
＜80% ＞5% ＞10%
-13-
第六章 计数型测量系统分析
信号探测理论法
下限
上限
I II
III
II I
目标
此种方法是得用信号检查理论， 来确定区域II的近似宽度， 从而确定 测量系统的GRR. 需要每个样品零件利用计数型测量系统进行离线评估
1.确定公差( 规定范围)
USL=0.550 LSL=0.450
d=0.0237915
此为区域II宽度的估计值, 且GRR的估计值为6*σGRR
-16-
公差=USL-LSL=0.100
-14-
第六章 计数型测量系统分析
信号探测理论法—计算方法
2.确定准则
当PPK >1,比较测量系统与过程误差 当PPK <1,比较测量系统与公差.
此处假定PPK=0.5
3. 计算方法
将各参考值数据从高到低排列，确定II区的起始点和终点.
MSA计数型测量系统分析指导书
5
10
93% 97% 90% 93% 97% 90%
84% 90% 80% 84% 90% 80%
71% 78% 66% 71% 78% 66%
来源 总受检数 符合的 错误的拒收（由于评价人偏移造成的拒收） 错误的接受（由于评价人偏移造成的接受） 不相配 95%上限 计算得分 95%下限
系统有效结果％
见表1
JT/C－7.6J－004
表1－计数型研究数据表
零 A- A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 参 参考值 代
件1
考
码
1 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 1 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 0 0 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 0 1 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
计数型测量系统研究-交叉表法
A——B——C——
孙二娘扈十娘公孙大娘
0.545
0.45规格上限口径长枪L001米零件名称：零件编号：量具编号：M15日期：20160607单位：特性：
A——B——C——孙二娘扈十娘公孙大娘
0.545
0.45规格上限口径
长枪L001米零件名称：零件编号：量具编号：M15日期：20160607
单位：特性：
注：1.在所有测量中，评价者本身是一致的。
2.评价者对所有测量与已知的标准一致。
3.所有评价者本身与其它人之间是一致的。
4.所有评价者本身与其它人之间一致，并与参考值一致。
A——B——C——孙二娘扈十娘公孙大娘
0.545
0.45规格上限口径
长枪L001米零件名称：零件编号：量具编号：M15日期：20160607
单位：特性：。
MSA
三
四 三、四 三、四 三、四 三 五
Choose certainty- Add value. 极差、均值和极差、ANOVA、偏倚、
控制图、ANOVA分析、回归分析 控制图 替代法
多重系统、量具或试验台 连续过程 其他情况 其它
Jiangsu TÜV Product Service Ltd. TUV SÜD Group
Choose certainty. Add value. 测量数据变差的来源(S、W、I、P、E): value.
Choose certainty- Add value.
Jiangsu TÜV Product Service Ltd. TUV SÜD Group
Choose certainty. Add value. value. 变差的普通原因和特殊原因
理想的测量系统：零方差、零偏倚和错误分类零概率； 用多次测量数据的统计特性来确定MS的质量 测量数据的变差的统计特性: Choose certainty- Add value. 偏倚(Bias) 重复性( Repeatability ) 再现性( Reproducibility ) 稳定性( Stability )
Jiangsu TÜV Product Service Ltd. TUV SÜD Group
Choose certainty. Add value. value. 线性
Choose certainty. Add value. value. 分辨目录数
如果过程变差相对于产品公差小许多, 那么可以用于检测合格与不合格品
1个数据组
Choose certainty- Add value.
2-4 个数据组
可以用于控制图等控制
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。
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总计 45 45.0 105 105.0 150 150.0
A B C kappa 0.90 0.92 0.94 结论：每个评价人与标准之间有良好的一致 性
A B C
错误警报率% 2.9 2.9 1.9
判断测量系统 有效性 评价人可接受的条件 ≥90% 评价人可接受的条件， ≥80% 可能需要改进 评价人不可接受的条件， ＜80% 需要改进
错误率 错误警报率 ≤2% ≤5% ≤5% ＞5% ≤10% ＞10%
根据 可接受 检测者 Operators 制表者 Performed by 日期 Date 批准 Approved by □ 不可接受 日期 Date 日期 Date □
A 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 A*参考交叉表
B*参考交叉表 参考 0.00 1.00 42 3 13.5 31.5 3 102 31.5 73.5 45 105 45.0 105.0 总计 45 B 0.00 45.0 105 1.00 105.0 150 总计 150.0 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 参考 0.00 1.00 43 3 13.8 32.2 2 102 31.2 72.8 45 105 45.0 105.0 总计 46 46.0 104 104.0 150 150.0
50 评价人B
评价人C B-3 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 C-1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 C-2 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 C-3 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 参考 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0
注：( 1 )定为可接受
( 0 )定为不可接受
TQ-67-02
有限公司
计数型器具测量系统分析数据表
报告编号:______________ A*B交叉表 B 总计 A 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 A*C交叉表 C 0.00 1.00 41 4 13.5 31.5 4 101 31.5 73.5 45 105 45.0 105.0 总计 45 45.0 105 105.0 150 150.0 A*B B*C A*C kappa 0.89 0.92 0.87 结论：所有评价人与其他评价人之间有良好 的一致性 0.00 42 13.8 4 32.2 46 46.0 1.00 3 31.2 101 72.8 104 104.0 45 B 0.00 45.0 105 1.00 105.0 150 总计 150.0 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 0.00 43 13.8 2 31.2 45 45.0 1.00 3 32.2 102 72.8 105 105.0 B*C交叉表 C 总计 46 46.0 104 104.0 150 150.0
有限公司
计数型器具测量系统分析数据表
报告编号: 零件名称 零件图号 额定项目 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 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 A-2 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 量具编号 样品件数 记录单位 A-3 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 B-1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 B-2 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 评价人A
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
A 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 C*参考交叉表
C 0.00 数量 期望的数量 1.00 数量 期望的数量 总计 数量 期望的数量 有效性% 90 92 94
参考 0.00 1.00 43 2 13.5 31.5 2 103 31.5 73.5 45 105 45.0 105.0 错误率% 6.7 4.4 4.4