Gage R&R (확장) 연구에 대한 옵션 지정

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연구 변동

측정값의 변동을 추정하기 위해 표준 편차에 곱할 상수를 입력합니다. 기본 승수는 6으로, 이 값은 측정값의 99.73%를 포함하는 데 필요한 표준 편차의 개수입니다.

하나의 규격만 제공하고 측정값의 99.73%를 포함하려는 경우 6을 3으로 변경하지 않아도 됩니다. 이 계산을 위해 Minitab에서 상수를 2로 나눕니다.

공정 공차

측정 시스템 변동을 고객 규격과 비교하려면 규격 한계 또는 공차 범위를 입력합니다. 규격 한계 또는 공차 범위를 입력하면 Minitab에서 표와 변동 성분 그래프에 %공차 열을 표시합니다. %공차 열에는 측정 시스템 변동이 차지하는 공차의 백분율이 표시됩니다.

하나 이상의 규격 한계 입력: 측정 시스템 변동을 고객 규격과 비교하려면 측정값에 대한 하나 또는 두 개의 규격 한계를 입력합니다.
참고
하나 이상의 개별 규격 한계를 입력하면 Minitab에서 제품 오분류 확률을 계산할 수 있습니다.
- 규격 하한: 규격 하한을 입력합니다.
- 규격 상한: 규격 상한을 입력합니다.
규격 상한 - 규격 하한: 규격 상한과 규격 하한이 모두 있고 제품 오분류 확률을 계산하지 않으려면 이 옵션을 선택합니다. 규격 한계 간의 차이를 입력합니다. 이 값은 공차 범위로도 알려져 있습니다.

과거 표준 편차

전체 변동(부품-대-부품 변동 + 측정 시스템 변동)에 대해 알려진 값을 입력합니다. 과거의 표준 편차를 사용하여 공정 변동을 추정할지, 연구에 포함된 부품을 사용하여 공정 변동을 추정할지 여부를 지정하려면 드롭다운을 사용하십시오.

연구에 포함된 부품을 사용하여 공정 변동 추정을(를) 선택하면 Minitab에서 표와 분산 성분 그래프에 %공정 열을 표시합니다. %공정 열에는 각 분산 성분이 차지하는 공정 표준 편차의 백분율이 표시됩니다.

교호작용 항을 제거하기 위한 알파

모형에서 교호작용 항을 제거하기 위해 사용되는 알파 값(유의 수준이라고도 함)을 입력합니다.

일반적으로 0.05의 유의 수준이 좋습니다. 0.05의 유의 수준은 사실은 그렇지 않은데 교호작용 항의 변동성이 유의하다는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.

교호작용을 모형에 유지할 가능성을 높이려면 0.10 또는 0.25와 같은 더 높은 알파 값을 사용합니다. 교호작용을 모형에 유지할 가능성을 낮추려면 0.01과 같은 더 낮은 알파 값을 사용합니다.

기여율 표시 안 함

기여율을 표시할지 여부를 지정합니다.

연구 변동율 표시 안 함

연구 변동율을 표시할지 여부를 지정합니다.

제목

Gage 연구에 대해 사용자 정의 제목을 입력할 수 있습니다.