作者iebonso (阿寶)
看板Statistics
標題[問題] MSA 與 DOE關聯性？
時間Thu May 12 13:34:52 2022
過去有學過 DOE課程，目前又有接觸 MSA學習，其中 MSA 裡面人員量測誤差跟重複性量
測確認，其中是否這個關連是否可以跟 ANOVA 或實驗設計變異數分析有所關聯。
因為 MSA判定差異的方式又跟 DOE不太一樣，在統計方面聯想的時候，又有想到這個問題
。
DOE偏向學術會用到，MSA 在實務方面又有碰到但此方面找不到與實驗設計變異資訊，目
前連結不起來，為什麼不用實驗設計進行判斷呢？人的誤差/設備誤差/產品誤差
NDC(量測系統有效解析度)=1.41*(PV零件變異_製造零件實際變異/GR&R量具變異_量測過
程變異)。一般NDC要達於5為可接受量測設備。 結論:量具誤差需少於零件誤差。
判定指標：
GR&R等於系統內部和系統外部方差的總和
‧GR&R＜10%，說明測量系統是可以接受的；
‧10%＜ GR&R＜30%，說明測量系統可能可以接受，但是需要進行改進；
‧GR&R＞30%，說明測量系統是不能被接受的。
NDC=1.41（PV/GRR）NDC必須 5.，NDC需取整數位
Kappa值是針對評價人之間一致性的測量值(GO/NOGO)，只考慮他們一致與否，不考慮一致
的程度(數據)。Kappa是評價測量系統好壞的重要指標，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,表示需對一致性進行改進。
感謝各位解惑，謝謝
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1F：推 tmtm39: GRR計算方式是量測變異佔總變異的幾%，DOE本質上是不同水 05/24 21:14
2F：→ tmtm39: 準或交互作用的組間組內變異去計算p-value，兩者的原理本 05/24 21:14
3F：→ tmtm39: 就不相同 05/24 21:14
4F：推 tmtm39: 要用p-value評估量測系統好壞也不是不行，例如使用同一樣 05/24 21:17
5F：→ tmtm39: 本在不同量具量測再用paired t test確認是否顯著差異；相 05/24 21:17
6F：→ tmtm39: 同概念可以延伸出更多個因子來做DOE，不過實務上不會這樣 05/24 21:17
7F：→ tmtm39: 做，參考AIAG的MSA文件已經足矣 05/24 21:17