Spurabweichung, Linearität und BiasWenn Sie eine Linearitätsstudie des Messgeräts durchführen und die „mittlere“ systematische Abweichung mit zunehmendem Messbereich zunimmt, spricht man von einem „Linearitätsproblem“ mit dem Messgerät, wie durch die positive Steigung im Diagramm der systematischen Abweichungsskala angezeigt wird. Wenn die Steigung des Bias-Diagramms Null ist, zufällige Bias, dann hat man kein Linearitätsproblem mit dem Messgerät. Aber was können Sie ohne Linearitätsproblem der "durchschnittlichen" Abweichung über den Bereich des Messgeräts grafisch darstellen, aber Sie haben eine zunehmende "Variation" der mehreren Messungen, die Sie entlang der Skala vornehmen? Mit anderen Worten, wenn Sie an jedem Punkt entlang der Skala 10 verschiedene Messungen vornehmen, sieht das Diagramm so aus, als wären die Messungen in einer Kegelform enthalten. Nennen Sie es einfach ein Problem mit der Reproduzierbarkeit von Messgeräten mit einer besonderen Abweichungsursache, oder gibt es einen Namen dafür?
Increasing VariationIncreasing VariationZunehmende Variation
Non-biasNon-bias Nicht voreingenommen
Betr.: Messvariation, Linearität und BiasKurze Antwort: nein.
Lange Antwort: Die ANOVA, die Sie anpassen, ist wahrscheinlich eine ANOVA mit zufälligen Effekten, wobei der Teileffekt zufällig ist. Vielleicht haben Sie auch andere zufällige Begriffe wie Zeiteffekte, Bedienereffekte, Materialien, Messgeräte, Setups usw. Vielleicht sollte einer dieser Effekte der Nennwert des Teils sein. Dann können Sie die Varianz als Funktion des Nominalwerts (und anderer Terme) modellieren und müssen nicht von gleichen Varianzen ausgehen. Wenn die Nennwerte wirklich weit auseinander liegen, sollten Sie für jeden Bereich eine separate Analyse durchführen. Wenn Sie beispielsweise Teile bei 10, 1000 und 10000 haben, können Sie drei separate Analysen durchführen.
Wenn alle Ihre Effekte in JMP zufällig sind, können Sie die EMP- oder Variabilitätsplattformen verwenden, um diese Varianzkomponenten zu erhalten. Wenn einige Effekte fest und andere zufällig sind, verwenden Sie Analysieren > Modell anpassen, um das gemischte Modell anzugeben und die Varianzkomponenten zu erhalten.
Ich hoffe das hilft!
Betr.: Messvariation, Linearität und BiasHier ist mein Problem. Ein Messgerät R&R basiert auf ANOVA, entweder 2-Wege oder 3-Wege. Eine der Annahmen der ANOVA sind gleiche Varianzen. Wenn sich also die Varianz über den Bereich des Messgeräts ändert, führt dies zu einem Problem mit den R&R-Ergebnissen des Messgeräts?
Betr.: Messvariation, Linearität und BiasEs ist eine gute Frage! Sie haben Recht, dass Linearität in den Messstandarddokumenten technisch als das Fehlen von Variabilität aufgrund von Verzerrungen über den Messbereich definiert ist. In den JMP-Kursnotizen für den MSA-Kurs heißt es: „Einige Autoren schließen das Fehlen von Variabilität aufgrund der Reproduzierbarkeit über den Messbereich ein.“ Meiner Erfahrung nach nennen es Unternehmen, die dieses Problem bemerken, Linearität, und andere Unternehmen bemerken das Problem nicht, also stellen Sie die Frage nicht einmal. Ich habe noch keinen anderen Begriff dafür gehört, insbesondere in MSA.
