計数ゲージ分析(分析法)の主要な結果の解釈

計数ゲージ分析を解釈するには、次の手順を実行します。主要な出力には、偏りの基準、モデル適合の指標、およびゲージの性能曲線などがあります。

ステップ1: 測定システムに偏りが存在するかどうかを評価する

偏りは、測定システムの正確性の測度です。偏りは、参照部品の既知の標準値と観測された平均測定値の差として計算されます。偏り値が低い場合、計数ゲージによる部品の測定値が参照値に近いことを示します。

測定システムの偏りが統計的に有意かどうかを決定するには、p値と有意水準を比較します。通常、0.05の有意水準(αまたはアルファと呼ばれる)は適切です。0.05の有意水準は、有意な偏りがないときに偏りが存在すると結論付ける確率が5%あることを示しています。

主要な結果: p値

この例では、偏りは0.0097955で、p値は0.0000021です。p値が有意水準の0.05より小さいため、偏りが0に等しいという帰無仮説を棄却します。この測定システム内の偏りは統計的に有意であると結論付けます。

デフォルトの設定を変更し、AIAG法ではなく回帰法を使用すると、p値がわずかに異なる場合があります。

ステップ2: 適合線プロットを評価する

正規確率プロットには参照値ごとの合格の割合が表示されます。偏りと繰り返し性の推定に使用できるゲージからの実際の測定値がないので、計算された合格の確率とすべての部品の既知の参照値を使用して正規分布曲線を適合することにより偏りと繰り返し性を計算します。

測定値エラーが正規分布に従う場合、計算された確率は直線に分布します。回帰線は確率に適合されます。

適合回帰線のR二乗(R2)の値は、回帰モデルで説明される合格応答の確率の分散の割合を示しています。R2の範囲は0~100%です。通常、R2の値が高くなるほど、モデルのデータ適合度も高まります。90%より大きいR2の値は、データが非常に良好に適合していることを示しています。

主要な結果: R二乗

この例では、R二乗は0.969376です。適合線は非常に良好にデータに適合し、モデルは分散の約97%を占めます。

ステップ3: ゲージの性能曲線を評価する

ゲージの性能曲線には、推定された合格の確率が項目の参照値の関数として表示されます。垂直参照線は、分析に入力した限界を示しています。

このデータでは、–0.020の下側許容限界のときに項目を許容する確率は相対的に高い(約0.84)です。ただし、合格率は許容限界以下の値でも相対的に高いです。下側許容限界が重要な場合は、若干の改善が必要です。

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