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1）获取一个样本零件数n＞5，应代表实际的或期望的过程变差范围。 2）选择评价人为A，B，C等。零件的号码从1到n，评价人不能看到零件编号。 3）如果是正常测量系统程序的一部分，应校准量具。让评价人A以随机顺序测量n个零件，将测量结果输入第一行。 4）让评价人B和C测量同样的n个零件，而且他们之间不能看到彼此的结果。输入数据到第6和11行。 5）用不同的随机测量顺序重复该循环。输入数据到第2，7，12行。在适当的列记录数据。例如如果第一个测量的是第7号零件，那么将记录在标示着零件7的列。如果需要试验3次，重复循环并输入数据到3，8，13行。 6）当零件数量很大或同时多个零件不可同时获得时，测量步骤4，5可能改变如下是需要的： 让评价人A测量第一个零件并在第1行记录读数。 让评价人B测量第一个零件并在第6行记录读数。 让评价人C测量第一个零件并在第11行记录读数。 √让评价人A重复测量第一个零件并记录读数于第2行， 让评价人B重复测量第一个零件并记录读数于第7行， 让评价人C重复测量第一个零件并记录读数于第12行， 如果试验需要进行3次，重复这个循环将数据记录在 第3，8，13行。 7）如果评价人不属于不同的班次，可以使用一个替代方法。让评价人A测量所有的10个零件输入数据于第1行，然后评价人A以不同的顺序读数，记录结果于第2，3行，让评价人B，C同样做。 结果分析-作图法 作图工具的应用是很重要的。所用的特定作图工具取决于用于数据收集的实验设计。在使用任何其他统计分析之前应先用作图工具将明显的变差特殊原因数据进行系统地筛选。 下面是一些经证明很有用的技术（参见方差分析方法） 从测量系统分析得到的数据可以用控制图显示出来。用控制图的思想回答测量系统相关问题的方法已经在WesternElectric 得到应用（见参考清单中ATT统计质量控制手册）。 均值图 每个评价人对每个零件多个读数的均值由评价人画于图中，并标以零件号码为代码，这样可以帮助我们确定评价人之间的一致性。 通过极差均值确定的全部均值和控制限可以画出。均值图结果提供了测量系统的“可用性”指示。 控制限内部区域表示的是测量灵敏度（“噪声”）。因为研究中使用的零件子组代表过程变差，大约一半或更多的均值应落在控制限以外。如果数据显示出这种图形，那么测量系统应该能够充分探测零件-零件之间的变差并且测量系统能够提供对过程分析和过程控制有用的信息。如果少于一半的均值落在控制限外边，则测量系统缺乏足够的分辨率或样本不能代表期望的过程变差。 从图中看出测量系统对由样本零件代表的过程变差有足够的分辨率。没有明显的评价人-评价人之间的差别。 极差图 极差控制图用于确定过程是否受控。理由是无论测量系统误差有多大，控制限都会允许到这个误差。这就是为什么我们要在测量研究完成之前识别并去除特殊原因。 在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控，则所有评价人的工作状态是相同的。 如果一个评价人不受控，说明他的方法与其他人不同。 如果所有评价人都不受控，则测量系统对评价人的技术很敏感，需要改善以获得有用的数据。 两个图都不应显示出与评价人或零件有关的数据模式。 极差是无序数据。即使图中各点用线连接起来也不能用普通的控制图趋势分析。 稳定性由一个或多个超过控制限的点，评价人之间或零件间的图形来确定。稳定性分析应该考虑实际和统计显著性。 极差图可以帮助我们确定： ● 与重复性相关的统计控制 ● 测量过程中评价人之间对每个零件的一致性。 链图 所有评价人的各自读数逐一按零件画出（见图17），进而可以深入了解以下项： ● 单个零件对变差一致性的影响 ● 分离点显示（如：异常读数） 散点图 读数逐一按评价人-零件画出（见图18）进而可深入了解以下项： ● 评价人之间的一致性 ● 显示可能的分离点 ● 零件-评价人交互作用 评审图18，没有指示出任何显著的分离点，但指示出评价人C的读数低于其他评价人。 震荡图 在震荡图中，画出高和低的数据值及零件-评价人均值（见图表19），以便深入了解： ● 评价人之间的一致性 ● 显示分离点 ● 零件-评价人的交互作用 评审图19，没胡显示出任何显著的分离点，但是指出评价人B的变异性可能最大。 误差图 从测量系统分析得到的数据可以通过运行到可接受的基准值偏差的“误差图”来分析（见图表20）。单个零件的偏差或误差计算如下： 误差=观察值