게이지 변동, 선형성 및 바이어스게이지 선형성 연구를 수행하고 측정 범위에 따라 평균 바이어스가 증가하면 바이어스 스케일 그래프의 양의 기울기로 표시된 것처럼 게이지에 "선형성"문제가 있다고합니다. 바이어스 그래프 기울기가 0 인 경우 임의의 바이어스가 발생하면 계기에 선형성 문제가 발생하지 않는다고 말합니다. 그러나 게이지의 범위에 대한 "평균"편차의 선형성 문제가없는 그래프는 무엇이 가능합니까? 그러나 계측기의 여러 측정 값의 "변동"이 증가하고 있습니까? 즉, 눈금을 따라 각 점에서 10 가지 측정을 수행하면 측정 값이 원뿔 모양으로 포함 된 것처럼 그래프가 나타납니다. 당신은 변이의 특별한 원인과 함께 게이지 반복성 문제라고 부르지 않습니까? 아니면 그 이름이 있습니까?
Increasing Variation 증가 변이 
Non-bias 비 편향
제목 : Re : 게이지 변동, 선형성 및 바이어스짧은 대답 : 아니오.
긴 답변 : 당신이 맞추고있는 ANOVA는 Part effect가 무작위 인 무작위 효과 ANOVA 일 것입니다. 어쩌면 시간 효과, 조작자 효과, 재료, 게이지, 설정 등과 같은 다른 임의의 용어도있을 수 있습니다. 아마도 이러한 효과 중 하나가 부품의 공칭 값이어야합니다. 그런 다음 분산을 명목 가치 (및 기타 조건)의 함수로 모델링 할 수 있으며 동등한 분산을 가정 할 필요가 없습니다. 공칭 값이 너무 멀리 떨어져 있으면 각 범위에 대해 별도의 분석을 수행하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 10, 1000 및 10000에 부품이있는 경우 세 가지 개별 분석을 수행 할 수 있습니다.
JMP에서 모든 효과가 무작위 인 경우 EMP 또는 가변성 플랫폼을 사용하여 이러한 분산 구성 요소를 얻을 수 있습니다. 일부 효과가 고정되고 다른 효과가 무작위이면 [분석]> [모형 맞춤]을 사용하여 혼합 모형을 지정하고 분산 구성 요소를 얻습니다.
이게 도움이 되길 바란다!
제목 : Re : 게이지 변동, 선형성 및 바이어스여기에 내 문제가있다. 게이지 R & R은 ANOVA를 기반으로합니다 (2 방향 또는 3 방향). ANOVA의 가정 중 하나는 동등한 분산입니다. 따라서 측정 장치의 범위에 따라 변화가있는 경우 게이지 R & R 결과에 문제가 있습니까?
제목 : Re : 게이지 변동, 선형성 및 바이어스좋은 질문입니다! 기술적으로 측정 표준 문서에서 직선 성은 측정 범위 이상의 바이어스로 인한 가변성의 부재로 정의됩니다. MSA 과정의 JMP 과정 노트에서 "일부 저자는 측정 범위에서 재현성으로 인해 변동성이 없다는 것을 포함합니다."라고 말합니다. 내 경험에 비추어 볼 때이 문제를 알게 된 회사는 선형성이라고 부르며 다른 회사에서는 문제를 알지 못하므로 질문하지 마십시오. 특히 MSA에서 다른 용어에 대해 들어 본 적이 없습니다.
