dans le numéro précédent "JMP Analyse du système de mesure (MSA) première série Dans , nous avons introduit le processus d'analyse du système de mesure métrologique traditionnel d'entrée de gamme, et lorsque les caractéristiques de sortie du processus sont des données de comptage, c'est-à-dire que la valeur de mesure est un ensemble limité de numéros de classification, les plus courants tels que qualifiés / Produit non qualifié de première classe / seconde classe / troisième classe /… Les méthodes d'analyse de tels systèmes de mesure seront évidemment différentes. À l'heure actuelle, pour le système de mesure de comptage, le rapport de cohérence et Kappa valeur à analyser, l'objectif de cet article est de présenter comment appliquer JMP pour aider à l'évaluation.
Parmi eux, le ratio de cohérence est le plus couramment utilisé pour mesurer la cohérence des résultats de mesure de la classification, et c'est aussi la statistique la plus facile à comprendre. Il est décrit par la formule :
Et Kappa valeur ( kappa ) est une autre statistique qui mesure la cohérence des résultats de mesure de la classification, et la plus courante est Cohen κ, qui convient pour mesurer le degré d'accord lorsque deux variables ont le même nombre de cases et de valeurs de cases. Décrit avec une formule qui est :
Dans la formule, P 0 est le rapport réellement cohérent ; P e Conforme aux attentes ( deviner au hasard ) Le rapport.
si tu te sens kappa Si la formule est quelque peu difficile à comprendre, vous souhaiterez peut-être la comprendre qualitativement comme suit. Supposons que nous voulions évaluer deux évaluateurs par rapport à 30 La cohérence des résultats de mesure du fait qu'une pièce soit qualifiée ou non, imaginez que même si deux calibreurs ne suivent pas strictement le mode opératoire standard, ils se contentent de les donner à volonté. 30 Un résultat de mesure de notation, alors la cohérence des deux peut également être obtenue dans une certaine mesure, alors, le soi-disant kappa La valeur est le résultat cohérent après déduction de cette partie des composantes incertaines aléatoires, elle est donc relativement plus précise. Ici, en tant qu'applicateur, nous n'avons pas à être trop empêtrés Kappa processus de calcul de la valeur, car dans JMP Avec l'aide d'un logiciel d'analyse statistique moderne, les résultats de calcul correspondants peuvent être directement donnés, et il vous suffit d'expliquer et de juger les résultats. En général, -1 ≤κ≤ 1 , quand κ =1 Lorsque , cela signifie que les deux sont complètement cohérents ; lorsque κ =-1 Quand , cela signifie que les deux sont complètement opposés ; quand κ =0 Lorsque , cela signifie que le degré de cohérence entre les deux est similaire à celui de la cécité. De plus, dans AIAG MSA Dans le manuel, les normes de référence recommandées sont indiquées dans le tableau -1 montré.
Tableau-1 Kappa Critères généraux de jugement pour la valeur
Ensuite, pour éviter tout désaccord inutile, nous citons directement l'AIAG MSA manuel ( Non. 4 version, version anglaise ) , Chapitre III, Section C , Étude des systèmes de mesure des attributs , P131-140 Le cas dans le document démontre le processus de fonctionnement de l'analyse du système de mesure de comptage et analyse brièvement les résultats de sortie.
"50 une partie représentative, 3 évaluateurs, chaque composant testé 3 Les données de comptage des temps sont résumées dans le tableau -2 montré.
- "1 ” indique que la pièce est qualifiée ou acceptée
- "0 ” indique que la pièce est rejetée ou rejetée
- Les détails d'échantillonnage des pièces représentatives sont en fait assez critiques, comme 50% Les composants gauche et droit doivent provenir " gris " zone ( Autrement dit, la zone critique près des limites supérieure et inférieure de la spécification ) , et les parties restantes doivent être des produits qualifiés clairs et la moitié des produits non conformes
- Le testeur doit effectuer un test en aveugle pour éviter les facteurs subjectifs humains affectant l'authenticité des données de mesure »
Tableau 2 Ensemble de données d'analyse du système de mesure des attributs
JMP Les étapes de l'opération d'analyse pour le système de mesure de comptage dans cet exemple :
- Tout d'abord, lorsque les données source sont importées dans JMP Après cela, la structure de données peut être facilement convertie en graphique en utilisant la plate-forme d'empilement et un peu de rangement -1 Le formulaire affiché et le type de variable final doivent être définis sur des variables nominales.
Figure 1 Saisie et tri des données d'analyse du système de mesure de comptage
- Selon la Figure-2 Paramètres, lancez "Analyse > qualité et processus > variabilité / Plate-forme "Comptage Gauge Chart".
Figure 2 "Variabilité / Configuration de la plate-forme de lancement du diagramme de la jauge de comptage
- Après avoir cliqué sur OK, le travail de suivi principal consiste à analyser la série de rapports de sortie d'analyse des systèmes de mesure de comptage, selon AIAG MSA La ligne directrice du manuel, qui comprend principalement les aspects suivants :
- Basé sur Kappa Valeur, pour évaluer s'il y a une bonne cohérence entre les évaluateurs, les résultats sont présentés dans la figure -3 montré. On peut en déduire qu'en raison de Kappa valoriser tout >0,75 , il y a donc un bon accord entre les évaluateurs.
image 3 entre évaluateurs Kappa récapitulatif des valeurs
- Basé sur Kappa valeur, pour évaluer s'il y a un bon accord entre l'évaluateur et la norme de référence, les résultats sont présentés dans la Fig. -4 montré. On peut en déduire qu'en raison de Kappa valoriser tout >0,75 , de sorte qu'il y ait également un bon accord entre les évaluateurs et la norme de référence.
Figure 4 entre différents évaluateurs et normes de référence Kappa récapitulatif des valeurs
- Après avoir évalué l'accord entre les évaluateurs et entre les évaluateurs et les normes de référence, la validité de la mesure de chaque évaluateur, le taux de faux positifs et le taux de faux négatifs peuvent également être évalués sur la base des ratios d'accord.
Tout d'abord, comme le montre la figure 5 montré dans AIAG MSA Dans le manuel, cette section évalue les éléments suivants 4 Aspects:
- Dans toutes les mesures, la propre cohérence de l'évaluateur
- Cohérence de toutes les mesures et normes de référence pour les évaluateurs
- Cohérence entre tous les évaluateurs eux-mêmes et les autres évaluateurs
- Cohérence entre tous les évaluateurs eux-mêmes et les autres évaluateurs, et avec les normes de référence
Figure 5 AIAG MSA Tableau récapitulatif des études de validité analytique pour les systèmes de mesure des attributs du manuel
Et dans JMP , le rapport de sortie correspondant est illustré dans la figure -6 montré. Il convient de mentionner que dans JMP Dans , l'efficacité de l'élément d'évaluation II est définie comme le rapport entre le nombre de décisions correctes et le nombre total d'opportunités de décision. Par exemple, supposons que l'évaluateur UN pour une partie 3 deuxième note, avec 1 Si une décision est incorrecte (par exemple, réussite, réussite, échec), les deux autres décisions sont toujours considérées comme correctes. Cette définition de la validité diffère de AIAG MSA manuel, car dans AIAG MSA Comme défini dans le manuel, les évaluateurs UN Toutes les pièces 3 Toutes les décisions seront comptées comme incorrectes. En fait, il n'y a pas de vrai ou de faux absolu entre ces deux définitions.. Relativement parlant, le seul calcul de toutes les décisions de notation peut fournir plus d'informations sur l'ensemble du processus de mesure. Pour les résultats des items d'évaluation IV, JMP Bien que cela ne soit pas donné directement, il n'a pas non plus été constaté que AIAG MSA Le manuel établit des normes de référence claires pour cet élément d'évaluation.
Figure 6 JMP Rapport de sortie pertinent pour la recherche sur l'efficacité de l'analyse du système de mesure des attributs
Deuxièmement, en termes de taux de faux positifs et de taux de faux négatifs des différents évaluateurs, les résultats récapitulatifs sont présentés à la figure 7. montré. Le taux de faux positifs et le taux de faux négatifs se réfèrent ici à :
Figure-7 Rapport récapitulatif des taux de faux positifs et de faux négatifs pour différents évaluateurs
Enfin, à l'AIAG MSA Dans le manuel, des exemples de normes de référence pour certains indicateurs quantitatifs dans ce lien d'évaluation sont donnés, comme indiqué dans le tableau -3 Comme indiqué, et le résumé des résultats d'évaluation réels des évaluateurs dans ce lien, comme indiqué dans le tableau -4 montré.
Tableau 3 Exemples de normes de référence pour l'efficacité de l'évaluateur, les taux de faux négatifs et de faux négatifs
Tableau 4 Résumé des résultats de l'évaluation de l'efficacité de l'évaluateur, du taux de faux négatifs et du taux de faux négatifs
Grâce à la comparaison, il n'est pas difficile de voir que si les normes de référence actuelles sur l'efficacité de l'évaluateur, le taux de faux négatifs et le taux de faux positifs sont utilisées comme base, alors aucun évaluateur n'est dans les 3 est parfaitement acceptable sur cette dimension, et aucun évaluateur n'est 3 C'est totalement inacceptable dans cette dimension.Le problème réside principalement dans l'évaluation de l'indicateur du taux de faux négatifs, qui semble quelque peu différent du précédent. Kappa Les conclusions statistiques sont contradictoires. Par conséquent, en tant que groupe de recherche pour l'analyse de ce système de mesure, d'une part, il peut réexaminer si la définition standard actuelle de la validité, du taux de faux négatifs et du taux de faux négatifs est raisonnable, ou si les évaluateurs ont besoin d'une meilleure formation ( en particulier les représentants des évaluateurs c) , le système de mesure doit encore être amélioré ? D'autre part, il est également possible de communiquer et de discuter avec les clients internes et externes, comment perçoivent-ils les résultats d'analyse actuels, quelles sont leurs attentes et leurs exigences, et si les deux parties peuvent supporter conjointement les risques du système de mesure actuel reflétés ? En raison de tous les résultats d'analyse, le système de mesure actuel n'est pas inconditionnellement acceptable.
Aussi, en plus de ce qui précède avec l'AIAG MSA En plus du contenu analytique correspondant au manuel, JMP Quelques autres graphiques de visualisation sont également donnés, tels que la Fig. -8 Le tracé de comptage de jauge affiché. Dans le tableau du nombre de jauges, vous n'avez pas non plus besoin d'être trop empêtré Oui La source de la valeur de l'axe peut être d'abord clarifiée dans la première figure, " Pourcentage de cohérence " Plus la valeur de la pièce est faible, plus les évaluateurs ont donné des résultats de mesure incohérents ; dans le deuxième graphique, la " Pourcentage de cohérence " Plus la valeur de l'évaluateur est faible, moins les résultats d'autres évaluateurs ou d'auto-évaluation sont cohérents. C'est pour vous indiquer la direction à suivre pour analyser plus en détail le système de mesure de type comptage, et cela peut également être mutuellement corroboré avec d'autres résultats d'analyse.
Figure 8 JMP Tableau de compte de jauge
Ce qui précède est tout le contenu de l'analyse des systèmes de mesure de comptage que nous allons présenter dans ce numéro. J'espère que cet article pourra vous aider à en savoir plus sur JMP exister MSA applications spécifiques dans le domaine.
