MSA测量系统分析规范培训
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❖常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式 。 （是否持续地具有恰当的统计特性？）
测量系统的三个基本问题
❖是否具有足够的分辨力？ ❖是否统计稳定？ ❖统计特性用于过程控制和分析是否可接
受？
分析分类
按照测量参数的统计特性： 计量型量具（参数）分析：1.量具的重复
性，2.量具的再现性，3.稳定性，4.偏倚， 5.线性。 计数型量具（参数）分析：1.大样法，2. 小样法（一般已不用，淘汰）
追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标准 程序，使单个测量结果与国家标准或国家接受 的测量系统相联系。
测量系统的评定
❖ 测量系统的评定通常分为两个阶段，称为第一 阶段和第二阶段
❖ 第一阶段：（在使用测量系统之前）明确该测 量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。 第一阶段评定主要有二个目的 ：
最小或最大值校准量具的误差 磨损的仪器 仪器固有的设计特性
稳定性分析之执行(Stability)
❖获取一样本并确定其相对于可追溯标准 的基准值, 若无样本则可从生产线中取 一个落在中心值域的零件当成标准值, 并指定它作为标准样本进行稳定性分析。
❖ 定期(时、天、周)对标准件或样本测量3～5次. 注意, 决定样本量及频度的考虑因素应包括要 求多长时间重新校正或修理次数, 测量系统使 用的频度与操作环境(条件)等.
❖ 试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性 数据进行计算 (R&R数据表), (R&R分析报告), 依公式计算并作成R控制图或直接用表计算即 可
结果分析 :
❖ 当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)时 .
• 量具的结构需再设计增强. • 量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善 . • 量具应加以保养.
❖ 稳定性之判定：稳定性之判定一般之方式和控 制图之判定方式是一致的，(一)不可以有点子 超出控制界限，(二)不可有连续七点在控制图 之同一侧，(三)不可以有连续七点持续上升或 下降之情形（含相等的相邻点）；（四）明显 的非随机图形；（五）相对中心线，数据过于 集中或分散。如果有以上之情形，代表仪器已 不稳定，须做维修或调整，维修及调整完后须 再做校正以及稳定性之分析 。
这里介绍常用的均值——极差法，用来 研究测量系统的双性：R & R。它也称大 样法(Long Method)。
研究R & R的前提是测量系统已经过校准， 而且其偏倚、线性及稳定性已经过评价 并认为可接受。
以下举一典型情况说明此方法
1 确定M名操作者A、B、C……，选定N个被 测零件，按1、2、……，编号。被选定零件尽 可能反映整个过程的变差。
( x)2
n百度文库
y2
( y)2
n
线性=(斜率 X(过程变差)
%线性=100%{线性／过程变差}
❖判定 :
❖针对重要特性其线性度%<5% ❖一般特性其线性度%<10% ❖线性度%>10%以上者判为不合格，此项之仪
器不适合使用。
如果测量系统为非线性，查找 以下可能原因：
在工作范围内上限或下限内仪器没有正 确校准
国际标准
国际实验室
国家标准 地方标准
国家实验室 国家认可的校准机构
企业标准 企业标准
内部实验室 生产现场
检测设备制造厂
（计量）标准的传递
校准程序：把测量从它的标准值传递到其它测量 系统，用来传递测量的程序被称为“校准”。 通过校准程序，有助于减少有时生产者和顾客 之间的测量结果不一致时而产生的矛盾。
在检验、测量、试验过程中误判的可能性。
影响测量结果的因素
测量系统所应具有之统计特性
❖测量系统必须处于统计控制中，这意味 着测量系统中的变差只能是由于普通原 因而不是由于特殊原因造成的。这可称 为统计稳定性 。
❖测量系统的变差必须比制造过程的变差 小。
❖变差应小于公差带 。
测量系统所应具有之统计特性
❖ 将测量(数据)值标记在X-R CHART 或X–S CHART上.
❖ 计算控制界限, 确定每个曲线的控制限并按标 准图判断失控或不稳定状态
❖计算标准差, 并与测量过程偏差相比较, 以评估测量系统的重复性是否适于应用. 不可以发生此项之标准大于过程标准差 之现象，如果有发生此现象，代表测量 之变异大于过程变异，此项仪器是不可 接受的 。
测量系统的定义、目的
❖ 测量系统：用来获得表示产品或过程特性的数值的系 统，称之为测量系统。测量系统是与测量结果有关的 仪器、设备、软件、程序、操作人员、环境的集合。
❖ 分析的目的：使用数理统计和图表的方法对测量系统 的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数 来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。通 过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变 差，并对不合格的量具进行分析、改进，提高检验、 测量、试验数据的真实性和报告的准确性；减少产品
❖ 当再现性(AV)变差值大于重复性(EV)时 .
• 作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教 育, 作业标准应再明确订定或修订 .
• 可能需要某些夹具协助操作员, 使其更具一致性的 使用量具 .
• 量具与夹具于入厂校验及送修纠正后须再做测量系 统分析, 并作记录 .
测量系统R & R分析(均值—— 极差法)
ISO/TS 16949：2002技术规范培训
五本参考手册之一
测量系统分析——MSA
讲师：黄建平
日期：2006-12-30
北京中标联企业管理顾问有限公司
计量、检定的定义、目的
计量检定:是指为评定计量器具的计量性 能、确定其是否合格所进行的全部工作。
目的:是确保量值的统一，确保量值的溯 源性。主要评定的是计量器具的计量性 能，确定其误差大小、准确程度、寿命、 安全等，结论是确定该计量器具合格与 否，并具有法制性。计量检定本身是国 家对测量的一种监督。
0.70
X=
Σx 10
=
7.5 10
=
0.75mm
偏倚=0.75-0.8=-0.05
偏倚占过程变差百分比=0.05/0.70=7.1%
判定:针对偏倚之部份，判定之原则为：
–重要特性部份其偏倚%须<=10%； –一般特性其偏倚%须<30%；应依据仪器之使
用目的来说明其接受之原因。
–其偏倚%大于30%者，此项仪器不适合使用。
R&R之分析
❖ 针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使 用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格 公差较小者; 如: 过程中所需量具读数的精确 度 是 0 . 0 1 m/m, 则 测 量 应 选 择 精 确 度 为 0.001m/m), 以避免量具的鉴别力不足，一般 之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品 公差的1/5。
❖计算偏倚 :
•偏倚= 观察平均值 – 基准值 •过程变差= 6σ
❖绘图 :
–X轴=基准值 –Y轴= 偏倚 –其方程式为: y=a+bx –再分别计算其截距，斜率，拟合优度，线性，
线性%等
公式
斜率=a=
xy
(
x
n
y
)
x2
( x)2
n
截距=b=
y n
a
(
x n
)
拟合优度= R2
xy
x
n
y
2
x2
• 在16949标准中7.6.1 测量系统分析 在 控制计划中提及的测量系统进行统计研 究。
• 在PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、 测量和试验设备应参考MSA手册进行变差 研究。
• APQP手册中，MSA为“产品/过程确认”阶 段的输出之一。
• SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
（计量）标准的传递
R&R之分析 （重复性和再现性）
❖ 决定研究主要变差形态的对象 . ❖ 于过程中随机抽取被测定材料需属统一过程 . ❖ 选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合
格的量具分别对10个零件进行测量, 测试人员 将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及 再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)，同 时评估量具及对不同操作员熟练度.
由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件 测量10次. 并计算出平均值, 此值为 “观 测平均值” .
❖ 计算偏倚 :
– 偏倚= 观察平均值 – 基准值
– 过程变异= 6σ
– 如果需要一个指数，把偏倚乘以100再除以 过程变差(或公差)，就把偏倚转化为过程 变差(或公差)的百分比，偏倚占过程变差 的百分比计算如下：
❖ 确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此 项必须在使用前进行 。（是否稳定？）
❖ 发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响，例 如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境 。 （是否在正确的使用环境中？）
❖第二阶段的评定 （在使用过程中对测量 系统进行研究）
❖目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可 行的，应持续具有恰当的统计特性 。
盲测法、向传统观念挑战
在实际测量环境下，在操作者事先不知 正在对该测量系统进行评定的条件下， 获得测量结果。
长期存在的把测量误差只作为公差范围 百分率来报告的传统，是不能面临未来 持续改进的市场挑战。
测量系统建议的可视分辨率
小于测量过程变差的1/10，不是公差宽度 的1/10。
分辨率的定义：测量系统检出并如实指 出被测定特性微小变化的能力。
❖测量精度应高于过程变差和公差带两者 中精度较高者，一般来说，测量精度是 过程变差和公差带两者中精度较高者的 十分之一 。（精度要高）
❖测量系统统计特性可能随被测项目的改 变而变化。若真的如此，则测量系统的 最大的变差应小于过程变差和公差带两 者中的较小者 。（变差要小）
MSA与16949标准及其它配套 手册的联系
如果偏倚较大，查找以下可能的原 因：
标准或基准值误差，检验校准程序。 仪器磨损，主要表现在稳定性分析上，应制定
维护或重新修理的计划。 制造的仪器尺寸不对。 仪器测量了错误的特性。 仪器校准不正确，复查校准方法。 评价人员操作仪器不当，复查检验方法。 仪器修正计算不正确。
线性分析之执行(Linear)
各项定义
❖基准值：也叫标准值，是一个基准。它 可以通过采用更高级别的测量设备（例 如，计量实验室或全尺寸检验设备）进 行多次测量，取其平均值来确定的。
❖量具: 任何用来获得测量结果的装置， 包括用来测量合格/不合格的装置 。
分析时机
❖新生产之产品PV(零件间变差）有不同时 ❖新仪器，EV（重复性）有不同时 ❖新操作人员，AV（再现性）有不同时 ❖易损耗之仪器必须注意其分析频率 。
各项定义
❖ 稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一 基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
各项定义
量具重复性：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）的变差
各项定义
量具再现性：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 值的变差。
– 偏倚%=100[(偏倚)/过程变差]
– 偏倚占公差百分比采用同样方法计算，式 中用公差代替过程变差。
偏倚(Bias)分析实例
已知：基准值=0.8mm，零件过程变差=0.7mm 一位评价人对样件测量10次结果（以mm为单位）
0.75
0.75
0.80
0.80
0.65
0.80
0.75
0.75
0.75
❖ 独立取样法 :
– 针对产品所须使用之范围，利用标准件或 产品样本(一般区分为五个等分，其范围须 包括产品之规格公差之范围)来做仪器之线 性分析，如果是采用标准件须有真值，如 果是使用产品样本时，则这些的产品样本 须先经精密测量十次以上，再予以平均， 以此当做是「真值」或「基准值」 。
– 由一位作业者以常规方式对每个样本或标 准件测量10次. 并计算出平均值, 此值为 “观察平均值” .
偏倚分析之执行 (Bias)
❖ 独立取样法 :
获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值, 若无样本则可从生产线中取一个落在中心 值域的零件, 当成标准值。（且应针对预 期测试值的最低值、最高值及中程数的标 准各取得样本或标准件，每个样本都要求 单独分析，并对每个样本或标准件测量10 次, 计算其平均值, 将其当成 “基准 值” .）
各项定义
❖偏倚:指同一操作人员使用相同量具，测 量同一零件之相同特性多次数所得平均 值与采用更精密仪器测量同一零件之相 同特性所得之平均值之差，即测量结果 的观测平均值与基准值的差值，也就是 我们通常所称的“准确度”
各项定义
偏倚 (Bias)
各项定义
❖线性：指测量系统在预期的工作范围内 偏倚的变化。
测量系统的三个基本问题
❖是否具有足够的分辨力？ ❖是否统计稳定？ ❖统计特性用于过程控制和分析是否可接
受？
分析分类
按照测量参数的统计特性： 计量型量具（参数）分析：1.量具的重复
性，2.量具的再现性，3.稳定性，4.偏倚， 5.线性。 计数型量具（参数）分析：1.大样法，2. 小样法（一般已不用，淘汰）
追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标准 程序，使单个测量结果与国家标准或国家接受 的测量系统相联系。
测量系统的评定
❖ 测量系统的评定通常分为两个阶段，称为第一 阶段和第二阶段
❖ 第一阶段：（在使用测量系统之前）明确该测 量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。 第一阶段评定主要有二个目的 ：
最小或最大值校准量具的误差 磨损的仪器 仪器固有的设计特性
稳定性分析之执行(Stability)
❖获取一样本并确定其相对于可追溯标准 的基准值, 若无样本则可从生产线中取 一个落在中心值域的零件当成标准值, 并指定它作为标准样本进行稳定性分析。
❖ 定期(时、天、周)对标准件或样本测量3～5次. 注意, 决定样本量及频度的考虑因素应包括要 求多长时间重新校正或修理次数, 测量系统使 用的频度与操作环境(条件)等.
❖ 试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性 数据进行计算 (R&R数据表), (R&R分析报告), 依公式计算并作成R控制图或直接用表计算即 可
结果分析 :
❖ 当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)时 .
• 量具的结构需再设计增强. • 量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善 . • 量具应加以保养.
❖ 稳定性之判定：稳定性之判定一般之方式和控 制图之判定方式是一致的，(一)不可以有点子 超出控制界限，(二)不可有连续七点在控制图 之同一侧，(三)不可以有连续七点持续上升或 下降之情形（含相等的相邻点）；（四）明显 的非随机图形；（五）相对中心线，数据过于 集中或分散。如果有以上之情形，代表仪器已 不稳定，须做维修或调整，维修及调整完后须 再做校正以及稳定性之分析 。
这里介绍常用的均值——极差法，用来 研究测量系统的双性：R & R。它也称大 样法(Long Method)。
研究R & R的前提是测量系统已经过校准， 而且其偏倚、线性及稳定性已经过评价 并认为可接受。
以下举一典型情况说明此方法
1 确定M名操作者A、B、C……，选定N个被 测零件，按1、2、……，编号。被选定零件尽 可能反映整个过程的变差。
( x)2
n百度文库
y2
( y)2
n
线性=(斜率 X(过程变差)
%线性=100%{线性／过程变差}
❖判定 :
❖针对重要特性其线性度%<5% ❖一般特性其线性度%<10% ❖线性度%>10%以上者判为不合格，此项之仪
器不适合使用。
如果测量系统为非线性，查找 以下可能原因：
在工作范围内上限或下限内仪器没有正 确校准
国际标准
国际实验室
国家标准 地方标准
国家实验室 国家认可的校准机构
企业标准 企业标准
内部实验室 生产现场
检测设备制造厂
（计量）标准的传递
校准程序：把测量从它的标准值传递到其它测量 系统，用来传递测量的程序被称为“校准”。 通过校准程序，有助于减少有时生产者和顾客 之间的测量结果不一致时而产生的矛盾。
在检验、测量、试验过程中误判的可能性。
影响测量结果的因素
测量系统所应具有之统计特性
❖测量系统必须处于统计控制中，这意味 着测量系统中的变差只能是由于普通原 因而不是由于特殊原因造成的。这可称 为统计稳定性 。
❖测量系统的变差必须比制造过程的变差 小。
❖变差应小于公差带 。
测量系统所应具有之统计特性
❖ 将测量(数据)值标记在X-R CHART 或X–S CHART上.
❖ 计算控制界限, 确定每个曲线的控制限并按标 准图判断失控或不稳定状态
❖计算标准差, 并与测量过程偏差相比较, 以评估测量系统的重复性是否适于应用. 不可以发生此项之标准大于过程标准差 之现象，如果有发生此现象，代表测量 之变异大于过程变异，此项仪器是不可 接受的 。
测量系统的定义、目的
❖ 测量系统：用来获得表示产品或过程特性的数值的系 统，称之为测量系统。测量系统是与测量结果有关的 仪器、设备、软件、程序、操作人员、环境的集合。
❖ 分析的目的：使用数理统计和图表的方法对测量系统 的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数 来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。通 过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变 差，并对不合格的量具进行分析、改进，提高检验、 测量、试验数据的真实性和报告的准确性；减少产品
❖ 当再现性(AV)变差值大于重复性(EV)时 .
• 作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教 育, 作业标准应再明确订定或修订 .
• 可能需要某些夹具协助操作员, 使其更具一致性的 使用量具 .
• 量具与夹具于入厂校验及送修纠正后须再做测量系 统分析, 并作记录 .
测量系统R & R分析(均值—— 极差法)
ISO/TS 16949：2002技术规范培训
五本参考手册之一
测量系统分析——MSA
讲师：黄建平
日期：2006-12-30
北京中标联企业管理顾问有限公司
计量、检定的定义、目的
计量检定:是指为评定计量器具的计量性 能、确定其是否合格所进行的全部工作。
目的:是确保量值的统一，确保量值的溯 源性。主要评定的是计量器具的计量性 能，确定其误差大小、准确程度、寿命、 安全等，结论是确定该计量器具合格与 否，并具有法制性。计量检定本身是国 家对测量的一种监督。
0.70
X=
Σx 10
=
7.5 10
=
0.75mm
偏倚=0.75-0.8=-0.05
偏倚占过程变差百分比=0.05/0.70=7.1%
判定:针对偏倚之部份，判定之原则为：
–重要特性部份其偏倚%须<=10%； –一般特性其偏倚%须<30%；应依据仪器之使
用目的来说明其接受之原因。
–其偏倚%大于30%者，此项仪器不适合使用。
R&R之分析
❖ 针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使 用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格 公差较小者; 如: 过程中所需量具读数的精确 度 是 0 . 0 1 m/m, 则 测 量 应 选 择 精 确 度 为 0.001m/m), 以避免量具的鉴别力不足，一般 之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品 公差的1/5。
❖计算偏倚 :
•偏倚= 观察平均值 – 基准值 •过程变差= 6σ
❖绘图 :
–X轴=基准值 –Y轴= 偏倚 –其方程式为: y=a+bx –再分别计算其截距，斜率，拟合优度，线性，
线性%等
公式
斜率=a=
xy
(
x
n
y
)
x2
( x)2
n
截距=b=
y n
a
(
x n
)
拟合优度= R2
xy
x
n
y
2
x2
• 在16949标准中7.6.1 测量系统分析 在 控制计划中提及的测量系统进行统计研 究。
• 在PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、 测量和试验设备应参考MSA手册进行变差 研究。
• APQP手册中，MSA为“产品/过程确认”阶 段的输出之一。
• SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
（计量）标准的传递
R&R之分析 （重复性和再现性）
❖ 决定研究主要变差形态的对象 . ❖ 于过程中随机抽取被测定材料需属统一过程 . ❖ 选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合
格的量具分别对10个零件进行测量, 测试人员 将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及 再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)，同 时评估量具及对不同操作员熟练度.
由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件 测量10次. 并计算出平均值, 此值为 “观 测平均值” .
❖ 计算偏倚 :
– 偏倚= 观察平均值 – 基准值
– 过程变异= 6σ
– 如果需要一个指数，把偏倚乘以100再除以 过程变差(或公差)，就把偏倚转化为过程 变差(或公差)的百分比，偏倚占过程变差 的百分比计算如下：
❖ 确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此 项必须在使用前进行 。（是否稳定？）
❖ 发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响，例 如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境 。 （是否在正确的使用环境中？）
❖第二阶段的评定 （在使用过程中对测量 系统进行研究）
❖目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可 行的，应持续具有恰当的统计特性 。
盲测法、向传统观念挑战
在实际测量环境下，在操作者事先不知 正在对该测量系统进行评定的条件下， 获得测量结果。
长期存在的把测量误差只作为公差范围 百分率来报告的传统，是不能面临未来 持续改进的市场挑战。
测量系统建议的可视分辨率
小于测量过程变差的1/10，不是公差宽度 的1/10。
分辨率的定义：测量系统检出并如实指 出被测定特性微小变化的能力。
❖测量精度应高于过程变差和公差带两者 中精度较高者，一般来说，测量精度是 过程变差和公差带两者中精度较高者的 十分之一 。（精度要高）
❖测量系统统计特性可能随被测项目的改 变而变化。若真的如此，则测量系统的 最大的变差应小于过程变差和公差带两 者中的较小者 。（变差要小）
MSA与16949标准及其它配套 手册的联系
如果偏倚较大，查找以下可能的原 因：
标准或基准值误差，检验校准程序。 仪器磨损，主要表现在稳定性分析上，应制定
维护或重新修理的计划。 制造的仪器尺寸不对。 仪器测量了错误的特性。 仪器校准不正确，复查校准方法。 评价人员操作仪器不当，复查检验方法。 仪器修正计算不正确。
线性分析之执行(Linear)
各项定义
❖基准值：也叫标准值，是一个基准。它 可以通过采用更高级别的测量设备（例 如，计量实验室或全尺寸检验设备）进 行多次测量，取其平均值来确定的。
❖量具: 任何用来获得测量结果的装置， 包括用来测量合格/不合格的装置 。
分析时机
❖新生产之产品PV(零件间变差）有不同时 ❖新仪器，EV（重复性）有不同时 ❖新操作人员，AV（再现性）有不同时 ❖易损耗之仪器必须注意其分析频率 。
各项定义
❖ 稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一 基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
各项定义
量具重复性：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）的变差
各项定义
量具再现性：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 值的变差。
– 偏倚%=100[(偏倚)/过程变差]
– 偏倚占公差百分比采用同样方法计算，式 中用公差代替过程变差。
偏倚(Bias)分析实例
已知：基准值=0.8mm，零件过程变差=0.7mm 一位评价人对样件测量10次结果（以mm为单位）
0.75
0.75
0.80
0.80
0.65
0.80
0.75
0.75
0.75
❖ 独立取样法 :
– 针对产品所须使用之范围，利用标准件或 产品样本(一般区分为五个等分，其范围须 包括产品之规格公差之范围)来做仪器之线 性分析，如果是采用标准件须有真值，如 果是使用产品样本时，则这些的产品样本 须先经精密测量十次以上，再予以平均， 以此当做是「真值」或「基准值」 。
– 由一位作业者以常规方式对每个样本或标 准件测量10次. 并计算出平均值, 此值为 “观察平均值” .
偏倚分析之执行 (Bias)
❖ 独立取样法 :
获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值, 若无样本则可从生产线中取一个落在中心 值域的零件, 当成标准值。（且应针对预 期测试值的最低值、最高值及中程数的标 准各取得样本或标准件，每个样本都要求 单独分析，并对每个样本或标准件测量10 次, 计算其平均值, 将其当成 “基准 值” .）
各项定义
❖偏倚:指同一操作人员使用相同量具，测 量同一零件之相同特性多次数所得平均 值与采用更精密仪器测量同一零件之相 同特性所得之平均值之差，即测量结果 的观测平均值与基准值的差值，也就是 我们通常所称的“准确度”
各项定义
偏倚 (Bias)
各项定义
❖线性：指测量系统在预期的工作范围内 偏倚的变化。