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量具线性和偏倚研究

介绍

使用 量具线性和偏倚研究 可评估测量设备操作范围内的精确度。选择覆盖量具操作范围的部件。每个部件必须有一个参考值。
例如,某工程师要评估量具的线性和偏倚。该工程师选择 5 个表示测量预期极差的部件。每个选中的部件均通过布局检查进行测量以确定其主要测量值。一个操作员使用量具随机测量每个部件 12 次。
 

GageLinearBias1

参数设置

  • 部件号:在数据页签上表格列名称
  • 参考值:在数据页签上表格列名称
  • 测量数据:在数据页签上表格列名称
  • 过程变异:如果分析前使用方差分析法执行了交叉量具 R&R 研究,确定的该总研究变异值或者6倍历史标准差。
  • 重复性标准差估计方法:系统提供样本极差 和样本标准差两种方法。
     

量具线性和偏倚研究数据注意事项:

  • 每个参考部件必须具有已知测量值

参考值是参考部件的已知标准测量值。在测量系统分析过程中,将参考值用作主值进行比较。例如,您使用已知重为 0.015 g 的参考部件校准天平。

  • 应按随机顺序收集数据

如果不随机收集数据,分析结果可能会有误导性。

  • 选择表示测量实际或预期极差的部件

跨测量实际或预期极差选择部件,可以评估您的量具是否对量具测量的所有部件大小具有相同准确度。

  • 一个操作员应执行所有测量

单个操作员应测量所有部件和所有仿行,这样来自不同操作员的量具变异才不会成为因子。
 

GageLinearBias2

量具线性

一般而言,拟合线的斜率越接近于零,量具的线性将越好。理想情况下,拟合线将为水平线且接近于 0。

使用拟合线斜率(量具线性斜率)的 p 值来确定线性是否有统计意义。如果 p 值大于 0.05,则可以推断线性不存在且可以评估偏倚。使用平均偏倚的 p 值评估平均偏倚是否显著不同于 0。

如果 p 值小于或等于 0.05,则可以推断出存在线性问题。您可以评估每个单独参考值的偏倚而非整体偏倚。当存在显著线性时将无法评估整体偏倚,因为不同参考值上的偏倚是不同的。换句话说,当线性具有显著统计意义时,将仅解释单个参考水平的偏倚 p 值。

 

量具偏倚

偏倚是部件的参考值与操作员的部件测量值之差。检查每个参考值的偏倚百分比和平均偏倚百分比。平均偏倚百分比是表示为过程变异性百分比的偏倚。

理想情况下,偏倚值接近 0。0 以外的值表示以下内容:正偏倚表示量具测量值高。

负偏倚表示量具测量值低。

对于可以准确测量的量具,偏倚百分比值也很小。

使用 P 值可以检验对于每个参考值和平均值偏倚是否有偏倚 = 0。