こんにちは、みんな
誰かがいくつかの提案をすることができると思います。離散データ型のMSA調査を実行したいです。MSAのサンプルサイズはどうしたらよいのでしょうか。データ型は離散的であるため、サンプルサイズをどの程度にする必要がありますか。
ありがとう、
'離散データ型'とは、個別の製品評価者が特性を評価するためのカテゴリ型の応答（合格/不合格など）を意味し、評価者がその決定に対してどの程度一貫しているかを確認することに主眼が置かれます。
もしそうであれば、私はいくつかの一般的なガイダンスを提供することに刺します。通常、サンプルサイズは、MSAを構築するときに考える最後のことの1つです。あらゆる構造化された効率的な測定システム評価研究の中心は、特別な形式の計画実験です。私の提案は、要因の特定、交差やネスティングなどの問題などの観点から、DOEの観点から当面の実際的な問題を検討することから始めることです。これは究極のデザインを決定し、それが今度は必要な観測数を決定します。
私の実際の経験では、ほとんどの場合、リソースまたは実験的な実行の制約により、実験のコンテキスト内で収集できる観測値の数が制限されることがわかります。仮説検定タイプのフレームワークではありません。
デザインのセットアップに関しては、私が主催するこのJMPオンデマンドウェビナーのパート1の最初の11分（私は一般的なMSAの概念とこれらの研究の重要なDOEの側面のいくつかを紹介します）を見たいと思うかもしれません。
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/evaluating-and-monitoring-your-process-using-msa-and-spc.html
実験の結果を分析するために、JMPオンライン文書のこの部分を事前に読むことをお勧めします。
http://www.jmp.com/support/help/13/Attribute_Gauge_Charts.shtml#
