1、Prepared by: fjhuangApr 05, 2015第六章 计数型测量系统分析测量系统分析培训 教程六-2-第六章 计数型测量系统分析计数型数据（ Attributes Data）与计量型数据（ Variables Data ）相对 , 可以被分类用来记录和分析的定性数据 . Go-No Go数据模式 .人为因素 主导 ， 情况复杂 统计模型多种多样 ,统计学上各家争鸣 ， 尚无定论 实践中采用何种形式 ， 取决于实例与统计模型的接近程度对于以 ”是 ”和 ”不是 ”为计数基础的定性数据 ， 其 GR&R考察的概念是与定量数据一样的 。 但方法上完全不同 .定性数据测量系统的能力取
2、决于操作员判断的有效性 ， 即将 ”合格 ”判断成合格 ， 将 ”不合格 ”判断成不合格的程度 .-3-第六章 计数型测量系统分析NO-GO GOOperator 2Operator 1ARR-定性数据 (Attribute Data)的 R&R是一种测量数值为一有限的分类数据的测量系统 ， 和获得一连串数值结果的计量型测量系统不同 。通 /止规是最常用的量具 ， 它只有两种结果；测量的零件是被接受或是拒收-4-第六章 计数型测量系统分析ARR分析方法1.假设性试验分析 -Kappa分析法假设性试验分析方法属于大样法 ， 也叫 Kappa分析法 。 一般使用交叉表格 (cross-tabula
3、tions)来比较每个评价者与其它人的结果 .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 .-5-第六章 计数型测量系统分析P observed 评价者一致同意的单元的比率 =评价者一致判定为 ” 好 ” 的比率 +判定员一致判定为 ” 坏 ” 的比率P chance预期偶
4、然达成一致的比率 =（评价者 A判定为 ” 好 ” 的比率 *评价者 B判定为 ” 好 ” 的比率） +（评价者 A判定为 ” 坏 ” 的比率*评价者 B判定为 ” 坏 ” 的比率） 注意： 上述等式适用于两类分析，即 ” 好 ” 或 ” 坏 ”c h a n c ec h a n c eo b s e r v e dPPPK1什么是 Kappa?Kappa 用来分析操作者之间的一致性 ,但不说明真实的对错假设性试验分析 -Kappa分析法-6-第六章 计数型测量系统分析 有效性 Effectiveness(E) - 即判断 “ 合格 ” 与 “ 不合格 ” 的准确性E= 实际判断正确的次数
5、/可能判断正确的机会次数 . 漏判的几率 Probability of miss(P-miss) - 将 “ 不合格 ” 判为合格的机会P(miss)=实际漏判的次数 /漏判的总机会数 . 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 . 偏倚 Bias(B) - 指漏判或误判的偏向 . B=P(false alarm) / P(miss)B=1,无偏倚B1,偏向误判B1.5公式Kappa法 -ARR判断所用的相关指标标准Kappa判断标准 :当 Kappa=
6、1, 表示完全一致当 Kappa0.75, 表示有很好的一致性当 Kappa1,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=0.53. 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 . dUSL=被所有评价者接受的最后一个零件与被所有评价者拒收的第一个零件之间的距离 .(上限 ) dLSL=被所有评价者接受的最后一个零件与被所有评价者拒收的第一个零件之间的距离 .(下限 )-16-第六章 计数型测量系统分析 d=平均值 ( dUSL, dLSL)信号探测理论法 计算方法dUSL=0.566152-0.542704=0.023448dLSL=0.470832-0.446697=0.024135例如 : d=0.0237915此为区域 II宽度的估计值 , 且 GRR的估计值为 6* GRR
