儀表 R&R - 再現性公式<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好！！
有人請告訴我 JMP 中 GRR 研究中用於重複性和再現性的確切公式嗎？ 我認為，在情況變異性圖表量規 R&R（公差的百分比）中，使用了錯誤的公式來計算再現性。 我嘗試將其與 MSA-4 版書進行比較，發現 JMP 的結果有所不同。 我正在考慮變化（6* std dev）。
提前致謝...
回覆：儀表 R&R - 再現性公式我建議您閱讀 Donald Wheeler 博士關於該主題的白皮書（位於 JMP 網站的“白皮書”下）。他的解釋和例子非常豐富。
回覆：儀表 R&R - 再現性公式親愛的勞拉/邁克爾,
感謝您的回覆。 這就是我想證明MSA和JMP方法在計算方式上有差距的地方。 甚至可以看到差異再現性：
JMP 公差百分比 = 76.13%
Excel 公差百分比 = 28.06%
很大。 現在應該認為哪一個是正確的？ 這實在令人困惑。 假設我們認為 JMP 最好，並開始將變異從 76.13% 減少到 40.0%。 在這種情況下，它仍然高於 20% 至 30% 的令人滿意的水平。 但實際上，根據 MSA，該比例可能低於 20%。 大混亂
您能否告訴我 JMP 中用於重複性和再現性的確切公式？
對於 MSA，使用以下公式：
重複性： (Rbarbar) x (K1) x (6 Sigma)
重現性：
| (6 Sigma) x SQRT{(Xbar diff x K 2)^2 - (EV/[(# 零件) x (# 試驗)])} |
謝謝
阿肖克
回覆：儀表 R&R - 再現性公式在這個特定的 2 因素交叉示例中，方法之間的 EV 和 AV 估計之間的巨大差異主要是由於以下事實：評估者-零件交互。 平均值和範圍方法不會檢測到這一點，但 JMP 使用的變異數分析方法會檢測到這一點。 查看互動的一種方法（多種方法之一）是運行測量系統分析 > 平行圖。
這種情況在 MSA 手冊的 p103 中有詳細說明：
平均和範圍方法（X＆R）是一種提供
測量的重複性和再現性的估計
系統。
但是，分析中未考慮由於評估員和零件/量具之間的交互作用而產生的變化
變異數分析方法可用於確定量具和評估者之間的交互作用（如果存在）。
麥可
回覆：儀表 R&R - 再現性公式你好，
在 Excel 中查看 2 因子交叉範例與 AIAG 結果的 pdf 後，看來此處使用的方法與第 119 頁手冊中使用範圍的方法相同。JMP 不使用此方法來計算變異數分量和量表結果，因此 JMP 的結果與此範例相符。例如，Excel 檔案將設備變異計算為 0.3131，而 JMP 將其計算為 0.3860052。由於容差百分比是使用這些值計算的，因此它們會有所不同。
公差百分比 = 100*變化/公差
JMP 公差百分比 = 100 * 0.3860052 / 0.6 = 64.33%
Excel 公差百分比 = 100 * 0.3131 / 0.6 = 52.183%
這兩種方法都不是“不正確的”，只是估計統計數據的方式不同而已。然而，大多數人認為最好使用 ANOVA 方法（也在 AIAG 中）和 JMP 中的其他方法，因為它們能夠提供更好的估計。
我希望這有幫助。
回覆：儀表 R&R - 再現性公式親愛的邁克爾，
再次感謝您的回复，我完全同意您在上面的回復中所顯示的內容，但我擔心的不是標準差或方差分量百分比。 我真正擔心的是公差百分比成分。 在這些計算過程中，值不符。 請查看所附文件。 我嘗試與 JMP 資料庫中的範例進行相同的比較 - ” 2 因子交叉」。
回覆：儀表 R&R - 再現性公式請執行較大的附加 JMP 資料表中嵌入的一個或兩個腳本。 捲動到底部查看 GRR 報告，並與 MSA 手冊第 127 和 129 頁上報告的結果進行比較。 您將看到附加的第二個 JMP 資料表中包含的 JMP 報表。
您將看到結果與 MSA 手冊第 127 和 129 頁上的範例顯示的結果一致。
特別是（第 127 頁）：
JMP GRR = 0.302373（與 MSA std dev (GRR) 一致）
JMP 重複性 = 0.039973（與 MSA 變異數估計 (EV) 一致））
JMP 再現性 = 0.051455（與 MSA 變異數估計 (AV) 一致）
麥可
回覆：儀表 R&R - 再現性公式親愛的議員，
非常感謝您的回复，但很抱歉在這種情況下我已經嘗試過與2 因子交叉JMP 的範例，規格限制為 0.5 到 1.1
我發現在以下情況下結果完全不同公差% 。 以下是我的發現：
使用 JMP ：
重複性：64.33%
重現性：76.13%
儀表 R&R：99.68%
附有 MSA 手冊第 4 版：
重複性：52.18%
重複性：28.067%
儀表 R&R：59.250%
如果您讓我知道電子郵件 ID，我可以向您發送文件和我的計算結果。 我覺得我的做法是對的。
此外，在 JMP 中，專門用於 GRR 的公式（公差百分比計算不正確）
這些是 JMP 和 MSA 方式之間的巨大差異。 該相信什麼？
請幫忙
回覆：儀表 R&R - 再現性公式至少有兩個原因，比較 R&R 分析的 2 種不同實作可能會非常令人困惑。
1. 分析方法有多種，結果略有不同。 JMP 可以使用 EMS、REML 或貝葉斯方法進行分析。
2. 報告結果的方式有多種。
無論如何，JMP並沒有「錯」。 您只需對結果進行同類比較即可。
我將 MSA 第 4 版第 118 頁上的範例匯入到 jmp 中，因此它看起來像這樣：
ID 鑑定師試用 Y 部分
1A 1 1 0.29
1 A 1 2 -0.56
1A 1 3 1.34
1A 1 4 0.47
1 A 1 5 -0.8
1A 1 6 0.02
1A 1 7 0.59
1A 1 8 -0.31
1A 1 9 2.26
1A 1 10 -1.36
2A 2 1 0.41
ETC。
然後我運行（先以互動方式）這個腳本：
變異圖(
Y（：Y），
X（：評估師，：零件），
模型（“交叉”），
最大迭代次數( 100 ),
轉化限制( 0.00000001 ),
數積分橫座標( 128 ),
數字函數評估( 65536 ),
分析類型（使用REML分析），
歷史西格瑪( 0 ),
標準差圖表( 1 ),
壓力表 RR( 6, 0, 0, 0 ),
儀表 RR 報告( 1 )
）；
然後我將報告的 R&R 部分與第 129 頁的 MSA 報告進行了比較，發現與「Anova」方法的結果一致。
請注意，我強制使用 REML 方法，但對於本例，EMS 會產生相同的結果。
或者您可以使用此腳本執行相同的操作：
EMP 測量系統分析（
Y（：Y），
X（：評估師），
部分（：部分），
模型（“交叉”），
色散圖類型（範圍），
電磁脈衝結果( 1 ),
EMP 測量儀 RR 結果( 1 ),
平均圖表( 1 ),
色散圖( 1 ),
最大迭代次數( 100 ),
轉化限制( 0.00000001 ),
發送至報告（
派遣（
{“平均圖表”}，
「1」,
秤盒，
{旋轉標籤(“自動”)}
),
Dispatch( {"範圍圖表"}, "1", ScaleBox, {旋轉標籤( "自動" )} )
）
）；
希望這可以幫助。
麥可
