作者iebonso (阿宝)
看板Statistics
标题[问题] MSA 与 DOE关联性？
时间Thu May 12 13:34:52 2022
过去有学过 DOE课程，目前又有接触 MSA学习，其中 MSA 里面人员量测误差跟重复性量
测确认，其中是否这个关连是否可以跟 ANOVA 或实验设计变异数分析有所关联。
因为 MSA判定差异的方式又跟 DOE不太一样，在统计方面联想的时候，又有想到这个问题
。
DOE偏向学术会用到，MSA 在实务方面又有碰到但此方面找不到与实验设计变异资讯，目
前连结不起来，为什麽不用实验设计进行判断呢？人的误差/设备误差/产品误差
NDC(量测系统有效解析度)=1.41*(PV零件变异_制造零件实际变异/GR&R量具变异_量测过
程变异)。一般NDC要达於5为可接受量测设备。 结论:量具误差需少於零件误差。
判定指标：
GR&R等於系统内部和系统外部方差的总和
‧GR&R＜10%，说明测量系统是可以接受的；
‧10%＜ GR&R＜30%，说明测量系统可能可以接受，但是需要进行改进；
‧GR&R＞30%，说明测量系统是不能被接受的。
NDC=1.41（PV/GRR）NDC必须 5.，NDC需取整数位
Kappa值是针对评价人之间一致性的测量值(GO/NOGO)，只考虑他们一致与否，不考虑一致
的程度(数据)。Kappa是评价测量系统好坏的重要指标，要求如下：
Kappa>0.75,表示一致性好，可以接受；
Kappa<0.4，表示一致性差，不能接受；
0.4<Kappa<0.75,表示需对一致性进行改进。
感谢各位解惑，谢谢
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1F：推 tmtm39: GRR计算方式是量测变异占总变异的几%，DOE本质上是不同水 05/24 21:14
2F：→ tmtm39: 准或交互作用的组间组内变异去计算p-value，两者的原理本 05/24 21:14
3F：→ tmtm39: 就不相同 05/24 21:14
4F：推 tmtm39: 要用p-value评估量测系统好坏也不是不行，例如使用同一样 05/24 21:17
5F：→ tmtm39: 本在不同量具量测再用paired t test确认是否显着差异；相 05/24 21:17
6F：→ tmtm39: 同概念可以延伸出更多个因子来做DOE，不过实务上不会这样 05/24 21:17
7F：→ tmtm39: 做，参考AIAG的MSA文件已经足矣 05/24 21:17