kappa-AttributeMSA黑带资料

测量系统分析–属性数据属性数据Kappa操作定义属性测量系统指导列联表分级员之间的KappaMinitab例子练习W4-4AttributeMSA-26改进过程确认小目标，确认业务机会定义目前状态收集并陈列基础数据确认并定义关键需求决定过程能力确定可能的根本原因利用收集的静态数据寻找因果关系研究可能的根本原因阐明问题陈述缩小潜在的KPIV’sKPOV’s确认根本原因提出潜在的解决方法主动确认根本原因决定最优方案文书将来的过程估计财务收益提出执行计划提出控制计划/SOP监测性能提出沟通计划确定并提出替代及标准机会提出项目停止计划研究附加机会流程图SIPOC集思广义名义小组技术亲合力图表Pareto图表因果图表因果模型检查单移动图表s控制图表量表R&R过程能力QFD绘图工具/技巧抽样策略概率假设检验简单回归变异成分多变量图FMEA（失效模式分析）过程绘制多元主观评价Kappa/ICC多元回归单向方差分析双向方差分析全因素实验部分因素实验对表面设计的反应财务基础过程绘图FMEA过程能力绘图工具/技巧CUSUM控制图EWMA控制图过程控制计划执行计划沟通计划Poka-Yoke5SKaizen可能工具目标改进控制分析测量阶段W4-4AttributeMSA-3学习目标概念上理解如何评估“通过/失败”测量系统和顺序测量系统认识到各种Kappa方法的存在练习使用Minitab支持属性测量系统数据的分析认识到低质量测量系统带来的问题W4-4AttributeMSA-4能为我做什么?是评估属性测量系统的可重复性和再现性的一种简单方法能够辨别你的属性测量系统中的弱操作定义W4-4AttributeMSA-5属性测量系统大多数物理测量系统都使用能够提供连续数据的测量装置对于连续数据测量系统分析，我们可以使用控制图或量具R&R方法属性/顺序测量系统使用了接受/拒绝标准或分级，例如，用(1-5)确定是否达到可以接受的质量水平Kappa技术可以用来评估这些属性和顺序测量系统W4-4AttributeMSA-6你真的拥有太多的属性数据吗?很多检验过程能够收集连续数据并选择属性数据以简化检验员的任务例如，很多功能测验将连续地评估一项产品（温度、压力降低、电压降低、维量、硬度等等）并以通过/失败记录其结果设法获取连续数据W4-4AttributeMSA-7属性和顺序测量属性和顺序测量经常依靠主观分类或分级例子包括：把部件特征分级为好或坏在品尝之后分级葡萄酒的香味和口感从1到5给雇员的表现分级给体操打分在利用这些测量系统在6工程中决策之前，我们应该评估它们吗？不评估它们的后果是什么呢？W4-4AttributeMSA-8测量系统分析–属性数据什么方法适于评估属性测量系统？属性系统－同等处理所有误分类的Kappa技术顺序系统－考虑误分类等级的Kappa技术例如，如果我们从1到5判断一油漆产品的等级，检验员A把它评为1级，检验员B评为5级，比起检验员A把它评为4级而检验员B评为5级来，具有更大的误分类W4-4AttributeMSA-9数据:Scales常态:包含不具有排序基础或可以分别出量的差别的数字例(如，标签)例子:一公司中:A部门、B部门、C部门一车间中:机器1、机器2、机器3运输的类型:船、火车、飞机顺序:包含可以分等级的数字。但是不能根据该标度推断出数字之间差别的程。例子：产品性能:优秀、很好、好、一般、差沙司品尝试验：味淡、辣、很辣、辣得难受客户调查：强烈同意、同意、反对、强烈反对W4-4AttributeMSA-10Kappa技术Kappa适用于非定量系统，如好或坏通过/不通过区分声音(嘶嘶声、叮当声、重击声)通过/失败W4-4AttributeMSA-11Kappa技术适用于属性数据的Kappa同等处理所有误分类不假定分级是平均分布于可能的范围要求单元之间相互独立，并且判定员或分级员是独立作出分级的要求评估类别是相互排斥的W4-4AttributeMSA-12小练习课堂上有多少人穿白色衬衫？W4-4AttributeMSA-13操作定义存在着一些质量特点，或者难以定义或者定义很耗费时间要一致地评估分类，几个单元必须由一个以上的评估人或判定人作出分类如果评估员之间达成足够的一致，那么就有可能，尽管不能保证，分级是正确的如果评估员不能达成足够的一致，那么分级的可用性就很有限了差劲的属性测量系统几乎总是可以归咎于差劲的操作定义W4-4AttributeMSA-14属性测量系统中的α和β风险α风险/生产者风险合格产品被拒绝不必要的碎片/返工的原因被人为削减的过程性能β风险/消费者风险接受了不合格产品太多的保证要求不满意的客户夸大的过程性能W4-4AttributeMSA-15假设（重要性）测验中的风险我们的决策“不拒绝Ho”真Ho真(无变化)Ha真(变化)I类错误风险)假正II类错误风险)假负正确正确“拒绝Ho”结果?结果?你已经漏掉一个重要的效应你已经“发现”一些实际不存在的东西！W4-4AttributeMSA-16结果?哪些是重要的应关心的问题？如果检验员之间和内部不能达成很好的一致，会有什么风险呢？次品正在流向下一步操作或客户吗？优质品正在被返工或处理掉吗？评估的标准是什么？如何度量一致性？评估的操作定义是什么呢？W4-4AttributeMSA-17什么是Kappa?Pobserved判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率Pchance预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定为优良的比率）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员B判定为优良的比率）注意：上述等式适用于两类分析，即优良或次劣chancechanceobservedPPPK1W4-4AttributeMSA-18Kappa要达成完全一致，Pobserved=1且K=1一般说来，如果Kappa值低于0.7，那么测量系统是不适当的如果Kappa值为0.9或更高，那么测量系统是优秀的Kappa的下限为0到-1如果Pobserved=Pchance那么K=0因而Kappa值为0表示达成一致和随机偶然预期达成的一致是一样的chancechanceobservedPPPK1W4-4AttributeMSA-19属性测量系统指导在选择研究的部件时，要考虑以下几方面因素：如果你只有两个类别，优良和次劣，你至少应该选择20个优良品和20个次劣品最多可选择50个优良品和50个次劣品尽量保持大约50%的优良品和50%的次劣品选择不同程度的优良和次劣如果只选择优良品进行研究，那么P-chance会如何呢?W4-4AttributeMSA-20属性测量系统指导如果你的类别超过2种，其中一类是优良，其它类别是不同的缺陷方式，那么你至少应该选择大约50%的优良品和和每重缺陷方式中的最少为10%的产品你可以把一些缺陷方式合并称为“其它”这些类别应该互相排斥，否则它们应该合并起来W4-4AttributeMSA-21分级员内部/可重复性考虑让每个分级员至少两次判定同一单元为每个分级员建立独立的Kappa表，计算他们的Kappa值如果某个分级员的Kappa测量值很小，那么该分级员自己没有很好地重复判定如果分级员自己没有很好地重复判定，那么他也不能和其它分级员很好的做重复判定，这将掩盖其它分级员内部重复判定的好坏根据每个分级员的首次判定建立一个Kappa表，计算不同分级员之间的Kappa值不同分级员之间的Kappa值将进行两两对比(A和B,B和C,A和C)W4-4AttributeMSA-22Kappa例子#1BillBlackbelt正在努力改进一个具有高退货率的油漆过程在工程早期，由于很明显的检验员之间和检验员内部的差别，所以测量系统就是一个关注的问题下一页的数据是在测量系统研究中收集的。需要计算每个操作员的Kappa和操作员之间的KappaW4-4AttributeMSA-23考虑下列数据FirstMea.SecondMea.FirstMea.SecondMea.FirstMea.SecondMea.PartRaterARaterARaterBRaterBRaterCRaterC1GoodGoodGoodGoodGoodGood2BadBadGoodBadBadBad3GoodGoodGoodGoodGoodGood4GoodBadGoodGoodGoodGood5BadBadBadBadBadBad6GoodGoodGoodGoodGoodGood7BadBadBadBadBadBad8GoodGoodBadGoodGoodBad9GoodGoodGoodGoodGoodGood10BadBadBadBadBadBad11GoodGoodGoodGoodGoodGood12GoodGoodGoodBadGoodGood13BadBadBadBadBadBad14GoodGoodBadGoodGoodGood15GoodGoodGoodGoodGoodGood16BadGoodGoodGoodGoodGood17BadBadBadGoodBadGood18GoodGoodGoodGoodGoodGood19BadBadBadBadBadBad20BadGoodGoodBadBadBadW4-4AttributeMSA-24分级员A的应急表GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasure在每个单元格中填入收集到的信息W4-4AttributeMSA-25GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasure应急表第一格代表分级员A在第一次和第二次测量中判定为优良的次数W4-4AttributeMSA-26应急表第二格代表分级员A在第一次测量中判定一个单元为次劣，在第二次测量中判定为优良的次数GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasureW4-4AttributeMSA-27应急表第三格代表分级员A在第一次测量中判定一个单元为优良，在第二次测量中判定为次劣的次数GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasureW4-4AttributeMSA-28应急表第四格代表分级员A在第一次测量和第二次测量中判定一个单元为次劣的次数GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasureW4-4AttributeMSA-29GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasure应急表边格的数字代表行和列的总和W4-4AttributeMSA-30应急表-比例GoodBadGood0.50.10.6Bad0.050.350.40.550.45RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasure分级员A比例下表代表上表的数据，其中每个单元格用总数的百分比来表示代表10/20GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasureW4-4AttributeMSA-31GoodBadGood0.50.10.6Bad0.050.350.40.550.45RaterAFirstMeasureRaterASecondMe