Ermitteln Sie anhand des Diagramms „Systematische Messabweichung vs. Referenzwert“, wie die Werte der systematischen Messabweichung für die einzelnen Teile variieren. Die blauen Punkte stellen die Werte der systematischen Messabweichung für die einzelnen Referenzwerte dar. Das rote Quadrat stellt den Durchschnittswert der systematischen Messabweichung für die einzelnen Referenzwerte dar. Die Linie ist die mit einer Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate an die durchschnittlichen Abweichungen angepasste Linie.
Im Idealfall liegen die Abweichungen für jedes Teil nahe 0, und die Anpassungslinie ist horizontal.
Die Koeffizienten sind die Zahlen aus der Gleichung für die Regressionslinie im Diagramm der systematischen Messabweichung im Vergleich mit dem Referenzwert.
Die Gleichung für die Linie der Regression kleinster Quadrate weist die folgende allgemeine Form auf:
Der Term b stellt den konstanten Koeffizienten dar. Er gibt den Schnittpunkt der Anpassungslinie mit der y-Achse an.
Der Term a stellt den Steigungskoeffizienten dar. Die Steigung einer Linie gibt deren Steilheit an; hierbei handelt es sich um die Änderung auf der y-Achse gegenüber der Änderung auf der x-Achse.
Bei einem sehr kleinen Steigungskoeffizienten ist die Steigung nahezu horizontal. Damit ist die systematische Messabweichung für alle Referenzwerte relativ konstant, und die Linearität stellt kein signifikantes Problem dar. Größere absolute Werte des Steigungskoeffizienten |a| geben eine steilere Steigung der Linie an. Ist der p-Wert der Steigung kleiner als Alpha, so ist die Linearität signifikant.
Wenn keine signifikante Linearität vorliegt, geben größere absolute Werte des konstanten Koeffizienten |b| eine größere systematische Messabweichung an. Wenn eine signifikante Linearität vorhanden ist, müssen Sie die einzelnen Werte für die systematische Messabweichung untersuchen.
Der Standardfehler des Schätzwerts eines Regressionskoeffizienten misst, wie präzise das Modell den unbekannten Wert des Koeffizienten schätzt. Der Standardfehler des Koeffizienten ist immer positiv.
Verwenden Sie den Standardfehler des Koeffizienten, um die Präzision des Schätzwerts für den Koeffizienten zu ermitteln. Je geringer der Standardfehler ist, desto präziser ist der Schätzwert. Durch Dividieren des Koeffizienten durch seinen Standardfehler wird ein t-Wert berechnet. Wenn der zum t-Wert gehörende p-Wert kleiner als das α-Niveau ist, können Sie schlussfolgern, dass sich der Koeffizient signifikant von 0 unterscheidet.
S und R-Qd (R2) sind Maßzahlen dafür, wie gut das Modell an die Daten angepasst ist.
S ist ein Schätzwert von σ, der Standardabweichung um die Regressionslinie.
R-Qd (R2) stellt den Anteil der Streuung in der systematischen Messabweichung dar, der durch die lineare Beziehung zwischen den systematischen Messabweichungen und den Referenzwerten erklärt wird.
Kleinere Werte von S verweisen auf eine geringere Streuung in den Schätzwerten für die systematische Messabweichung. R2 kann im Bereich von 0 bis 100 % liegen. Im Allgemeinen gilt: Je höher der R2-Wert, desto besser ist das Modell an die Daten angepasst.
Mit der Linearität wird der Unterschied der durchschnittlichen systematischen Messabweichungen über den erwarteten Betriebsbereich des Messsystems bewertet. Die Linearität gibt an, ob das Messgerät für alle Referenzwerte die gleiche Genauigkeit (die gleiche systematische Messabweichung) aufweist.
„%Linearität“ ist die als Prozentsatz der Prozessstreuung ausgedrückte Linearität.
Um die Linearität Ihrer Daten zu interpretieren, ermitteln Sie, ob sich die systematische Messabweichung über die Referenzwerte hinweg ändert. Wenn die Daten in einem Streudiagramm keine horizontale Linie ergeben, liegt Linearität vor. Im Idealfall ist die Anpassungslinie horizontal, und sie liegt nah bei 0.
Bei einem Messgerät, das für alle Teile beständige Messwerte liefert, liegt „%Linearität“ nahe 0.
Die systematische Messabweichung wird als Differenz zwischen dem bekannten Standardwert eines Referenzteils und dem beobachteten Durchschnittsmesswert berechnet.Die systematische Messabweichung ist ein Maß für die Genauigkeit eines Messsystems.
%systematische Messabweichung ist die systematische Messabweichung ausgedrückt als Prozentsatz der Prozessstreuung.
Bei einem Messgerät, das präzise misst, ist %systematische Messabweichung gering.