量規變化、線性度和偏差當您執行量規線性研究並且“平均”偏差隨著您沿著測量範圍增加而增加時，您被認為存在量規的“線性”問題，如偏差比例圖中的正斜率所示。 如果偏差圖的斜率為零，即隨機偏差，那麼您就說該儀表沒有線性問題。 但是，您可以繪製一個沒有“平均”偏差在儀表範圍內的線性問題的圖表，但是您確實會增加沿刻度進行的多次測量的“變化”？ 換句話說，如果您在刻度上的每個點進行 10 次不同的測量，則圖表看起來就像是包含在一個錐形中的測量值。 您是否只是將其稱為具有特殊變異原因的量規重複性問題，還是有名稱？
Increasing VariationIncreasing Variation增加變化
Non-biasNon-bias無偏見
回复：量規變化、線性度和偏差簡短的回答：沒有。
長答案：您正在擬合的 ANOVA 可能是隨機效應 ANOVA，部分效應是隨機的。 也許您還有其他隨機術語，例如時間效應、操作員效應、材料、儀表、設置等。也許這些效應之一應該是零件的標稱值。 然後，您可以將方差建模為名義值（和其他項）的函數，並且您不必假設方差相等。 如果標稱值相距甚遠，請考慮對每個範圍進行單獨分析。 例如，如果您有 10、1000 和 10000 的零件，您可能會執行三個單獨的分析。
在 JMP 中，如果您的所有效應都是隨機的，您可以使用 EMP 或變異性平台來獲取這些變異分量。 如果某些效應是固定的而其他效應是隨機的，請使用分析 > 擬合模型來指定混合模型並獲取方差分量。
我希望這有幫助！
回复：量規變化、線性度和偏差這是我的問題。 量規 R&R 基於 ANOVA，2 路或 3 路。 方差分析的假設之一是方差相等。 那麼，如果方差在測量設備的範圍內發生變化，這是否會導致儀表 R&R 結果出現問題？
回复：量規變化、線性度和偏差這是個好問題！ 從技術上講，您是正確的，在測量標准文件中，線性被定義為由於測量範圍內的偏差而沒有可變性。 在 MSA 課程的 JMP 課程筆記中，它說“一些作者包括由於測量範圍內的可重複性而沒有變異性。” 根據我的經驗，注意到這個問題的公司稱之為線性，而其他公司沒有註意到這個問題，所以甚至不要問這個問題。 我還沒有聽說過它的另一個術語，特別是在 MSA 中。
