ゲージの変動、直線性、偏りゲージの直線性調査を実行し、測定範囲に沿って増加するにつれて「平均」バイアスが増加する場合、バイアススケールグラフの正の勾配によって示されるように、ゲージに「直線性」の問題があると言われています。 バイアス グラフの傾きがゼロ (ランダム バイアス) の場合、ゲージに直線性の問題はないと言えます。 しかし、ゲージの範囲全体で「平均」バイアスの線形性の問題がなくても、スケールに沿って取得した複数の測定値の「変動」が増加しているグラフを作成するにはどうすればよいでしょうか? つまり、スケールに沿って各ポイントで 10 の異なる測定値を取得すると、グラフは測定値が円錐形に含まれるように見えます。 変動の特別な原因を伴うゲージの再現性の問題と呼んでいますか、それとも名前がありますか?
Increasing VariationIncreasing Variationバリエーションの増加
Non-biasNon-bias非偏見
Re: ゲージの変動、直線性、偏り短い答え：いいえ。
長い答え: フィッティングしている ANOVA は、おそらくランダム効果 ANOVA であり、部分効果はランダムです。 時間効果、オペレーター効果、材料、ゲージ、セットアップなど、他のランダム項もあるかもしれません。おそらく、これらの効果の1つが部品の公称値である必要があります。 次に、公称値 (およびその他の項) の関数として分散をモデル化することができ、分散が等しいと仮定する必要はありません。 公称値が非常に離れている場合は、範囲ごとに個別の分析を行うことを検討してください。 たとえば、パーツが 10、1000、および 10000 の場合、3 つの個別の解析を実行できます。
JMP では、すべての効果がランダムである場合、EMP または変動性プラットフォームを使用してそれらの分散コンポーネントを取得できます。 一部の効果が固定され、他の効果がランダムである場合は、[分析] > [モデルの適合] を使用して混合モデルを指定し、分散成分を取得します。
これが役立つことを願っています！
Re: ゲージの変動、直線性、偏りこれが私の問題です。 ゲージ R&R は、2 方向または 3 方向の ANOVA に基づいています。 ANOVA の仮定の 1 つは等分散です。 では、分散が測定デバイスの範囲にわたって変化する場合、これはゲージ R&R の結果に問題を引き起こしますか?
Re: ゲージの変動、直線性、偏りいい質問です！ 技術的には、測定標準文書では、直線性は測定範囲の偏りによる変動がないこととして定義されています。 MSA コースの JMP コース ノートには、「一部の著者は、測定範囲にわたる再現性のために変動性がないことを含めています」と記載されています。 私の経験では、この問題に気付いた企業はそれを直線性と呼び、他の企業は問題に気付いていないので、質問することさえしないでください。 特にMSAでは、別の用語を聞いたことがありません。
