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Measurement System Analysis 属性型测量系统分析 学习目标 区分MSA研究 评估合格/不合格的测量体系 评估顺序型（计数）测量体系 使用Minitab提供对属性型测量体系分析的支持 对项目数据的健康或好坏做一个“体检”： 识别较差的测量体系 数据确认 操作定义 整定 比较试验 MSA 组件 足够的分辨率 敏感度 与为产品验收决策和工艺过程监控而设计的规格公差相比，变化性较小。 再现性 重复性 不产生过度偏离 整定 / 偏差 / 准确度 相对于时间变异小并且在使用范围内保持一致 稳定性 线性 数据：标量 名义型 “Nom” 表示名字 为了定量描述而无法进行排列 通过/ 失败 好/ 差 短路、开路、裂缝、腐蚀, … 顺序型 (和比率) “Ord” 表示顺序 包含可被排序的数字 极好、很好、好、一般、差 完全同意、同意、不同意、完全不同意 1, 2, 3, 4 … MSA 研究 属性型MSA 好 / 差计数 处理通过 / 失败、缺陷 测量标度1?5, A?E, A?AAA 无规范 －为替代规范, 需要一个真值来确定准确度 情景阐述 为控制提供最小限度的信息 标准度量举例 放行/不放行决定 装配和间隙规 勾缝、凹陷、刻痕的模板 缺陷类别 变量型MSA 物理测量 仪器 传统 Gage RR 研究 相对于规范好坏程度的测量 标准阐述 对工艺能力研究与控制的用处 标准度量举例 测径器 电表 秒表 属性型MSA 人们主观上的分类或评级 通常其特性难以区分或定义 较差的属性型测量体系几乎可追溯于较差的操作定义 要评估分类的一致性，许多单元的评估和分类必须由多人完成 如果评估人之间达成一致，则评级将是正确的 如果一致性较差，则评级的有效性受限 Cooper举例： Monroe 将锻造剪切片分为可修理的、废品和好的零件 Amarillo 根据处理线圈的水平对操作员进行资格评审 Olean 将再研磨制品分为通过/失败 操作定义 教室中有多少人穿蓝色衬衫？ 更好的操作定义 物理标准/样本 额外的培训 评级者认证过程 Minitab 举例 某个教育测试公司正在用12级标准化问答题测试的书面试卷培训5名新评估人 需要对评估人所拥有的与标准相一致评估问答题的能力进行评估 各评估人以五点分制 (-2, -1, 0, 1, 2) 评估15道问答题 公司也要对问答题进行评价并提供“标准得分” 对每个问答题评价两次并获取数据 打开文件并评估评估人表现 Minitab 使用Minitab进行属性型MSA 打开工作表 Essay.mtw 选择StatQuality ToolsAttribute Gage RR Study Minitab 对话框 在Single column中输入Rating：，在Samples中输入Sample：， 在Appraisers中输入Appraiser：，并在Known standard/attribute中输入Attribute： 选中Categories of the attribute data are ordered 点击OK Minitab：准确性的图形分析 Minitab：准确性的数值分析 准确性 = 评估一致性 Minitab：Cooper的范例 – Regrinds in Olean 使用Minitab进行属性型MSA 打开工作表 Regrinds.mtw 选择 StatQuality ToolsAttribute Gage RR Study Minitab 对话框 在Single column中输入Dispo：，在Samples中输入Sample：， 在Appraisers中输入Appraiser：，并在Known standard/attribute中输入True： 点击OK Minitab：图形分析 Minitab：内部的数值分析 评估人内部 = 重复性 Minitab：准确性的数值分析 每个评估人 = 准确性 = 真值 = 标准 Minitab：数值分析 # p/f 百分比 (%) = 假阴性 (人 = 通过; 正确 =失败) # f/p 百分比 (%) = 假阳性 (人 = 失败; 正确 = 通过) # 混合百分比 (%) = 整个试验过程中的评估不同 Minitab：再现性的数值分析 评估人之间 所有评估人相互之间都一致同意 总体的重复性和再现性 Minitab：总体的数