枝分かれゲージR&R分析のデータに関する考慮事項

結果が有効であることを保証するために、データを収集し、分析を実行し、結果を解釈するときには次のガイドラインについて考慮します。

データはランダムな順序で収集する必要がある: 部品は測定者内で枝分かれしているため、データは完全にランダム化できません。しかし、データをできるだけランダム化するために、ランダムに測定者を選択し、ランダムに部品を選択し、測定者に部品をランダムな順序で測定するよう指示します。
実際のまたは予想される工程の変動を代表する部品を選択する: 部品間変動の妥当な推定値が得られる可能性を高めるために、工程範囲全体から部品を選択します。たとえば、続けて生産された部品、1つのシフトまたは1つの生産ラインだけサンプリングした部品、不合格になった部品などは測定しないでください。
部品は測定者内で枝分かれしている: 1つの因子の各水準が他の因子の1つの水準のみとともに発生する場合、2つの因子は枝分かれしています。たとえば、2つの測定者が似ているものの異なる2つの部品を測定する場合、部品は測定者で枝分かれするので、部品（測定者）という形で示されます。; 枝分かれ因子に関する詳細は、ゲージR&R分析とWheelerのEMP分析における因子の種類を参照してください。
測定者と部品は変量でなければならない: 因子が変量であるとは、因子が数多くの水準を取り得るけれども、水準のランダムサンプルのみがデータに含まれていることです。; たとえば、部品は変量因子です。分析のために選択された部品は生産工程のすべての可能性のある部品を代表するものであるためです。; 変量因子に関する詳細は、ゲージR&R分析とWheelerのEMP分析における因子の種類を参照してください。