en la edición anterior "JMP Análisis del sistema de medición (MSA) serie uno En , presentamos el proceso de análisis del sistema de medición metrológica tradicional de nivel de entrada, y cuando las características de salida del proceso son datos de conteo, es decir, el valor de medición es un conjunto limitado de números de clasificación, el más común como calificado / Producto de primera clase no calificado / segunda clase / tercera clase /… Los métodos de análisis para tales sistemas de medición obviamente serán diferentes. En la actualidad, para el sistema de medición de conteo, la relación de consistencia y Kappa valor para analizar, el enfoque de este artículo es presentar cómo aplicar JMP para ayudar en la evaluación.
Entre ellos, el índice de consistencia es el más comúnmente utilizado para medir la consistencia de los resultados de medición de la clasificación, y también es la estadística más fácil de entender.Se describe mediante la fórmula:
y kappa valor ( kappa ) es otra estadística que mide la consistencia de los resultados de medición de clasificación, y la más común es Cohen κ, que es adecuado para medir el grado de concordancia cuando dos variables tienen el mismo número de intervalos y valores de intervalo. Descrito con una fórmula que es:
En la fórmula, P 0 es la relación realmente consistente; PAG mi De acuerdo con las expectativas ( conjetura al azar ) El radio.
si te sientes kappa Si la fórmula es algo difícil de entender, es posible que desee entenderla cualitativamente de la siguiente manera. Supongamos que queremos evaluar a dos evaluadores contra 30 La consistencia de los resultados de la medición de si una parte está calificada o no, imagine que incluso si dos calificadores no siguen estrictamente el procedimiento operativo estándar, solo los dan a voluntad. 30 Un resultado de medición de calificación, luego la consistencia de los dos también se puede obtener hasta cierto punto, luego, el llamado kappa El valor es el resultado consistente después de deducir esta parte de los componentes aleatorios inciertos, por lo que es relativamente más preciso. Aquí, como aplicador, no tenemos que estar demasiado enredados. Kappa proceso de cálculo de valor, porque en JMP Con la ayuda del moderno software de análisis estadístico, los resultados de los cálculos correspondientes se pueden dar directamente, y solo necesita explicar y juzgar los resultados. En general, -1 ≤κ≤ 1 , cuando k =1 Cuando , significa que los dos son completamente consistentes; cuando κ =-1 Cuando , significa que los dos son completamente opuestos; cuando κ =0 Cuando , significa que el grado de concordancia entre ambos es similar al de la ceguera. Además, en MSA AIAG En el manual, los estándares de referencia recomendados se muestran en la tabla -1 mostrado.
Tabla-1 Kappa Criterios generales de juicio para el valor
A continuación, para evitar desacuerdos innecesarios, citamos directamente el AIAG MSA manual ( No. 4 versión, versión en inglés ) , Capítulo tercero, Sección C , Estudio de Sistemas de Medición de Atributos , P131-140 El caso en el documento demuestra el proceso de operación del análisis del sistema de medición de conteo y analiza brevemente los resultados de salida.
"50 una parte representativa, 3 calificadores, cada componente probado 3 Los datos de conteo de tiempos se resumen en la tabla. -2 mostrado.
- "1 ” indica que la parte está calificada o aceptada
- "0 ” indica que la pieza es rechazada o rechazada
- Los detalles de muestreo de partes representativas son en realidad bastante críticos, como el 50% Los componentes izquierdo y derecho deben provenir de " gris " zona ( Es decir, la zona crítica cerca de los límites superior e inferior de la especificación. ) , y las partes restantes deben ser productos calificados claros y la mitad de productos no conformes
- El evaluador debe realizar una prueba a ciegas para evitar factores subjetivos humanos que afecten la autenticidad de los datos de medición”
Tabla 2 Conjunto de datos de análisis del sistema de medición de atributos
JMP Los pasos de la operación de análisis para el sistema de medición de conteo en este ejemplo:
- Primero, cuando los datos de origen se importan a JMP Después de eso, la estructura de datos se puede convertir fácilmente en el gráfico utilizando la plataforma de apilamiento y un poco de limpieza. -1 El formulario que se muestra y el tipo de variable final deben establecerse en variables nominales.
Figura 1 Entrada y clasificación de datos de análisis del sistema de medición de conteo
- De acuerdo con la Figura-2 Configuración, inicie "Análisis > calidad y proceso > variabilidad / Plataforma de tabla de indicadores de conteo".
Figura 2 "Variabilidad / Configuración de la plataforma de lanzamiento "Diagrama de calibre de conteo"
- Después de hacer clic en Aceptar, el principal trabajo de seguimiento es analizar la serie de informes de salida de análisis de los sistemas de medición de conteo, según AIAG MSA La directriz del manual, que incluye principalmente los siguientes aspectos:
- Basado en Kappa Valor, para evaluar si hay buena consistencia entre los evaluadores, los resultados se muestran en la figura -3 mostrado. De esto se puede deducir que debido a Kappa valorar todo >0,75 , por lo que existe un buen acuerdo entre los evaluadores.
imagen 3 entre evaluadores Kappa resumen de valor
- Basado en Kappa valor, para evaluar si existe un buen acuerdo entre el evaluador y el estándar de referencia, los resultados se muestran en la Fig. -4 mostrado. De esto se puede deducir que debido a Kappa valorar todo >0,75 , por lo que también existe un buen acuerdo entre los evaluadores y el estándar de referencia.
Figura 4 entre diferentes evaluadores y estándares de referencia Kappa resumen de valor
- Después de evaluar el acuerdo entre evaluadores y entre evaluadores y estándares de referencia, la validez de la medición de cada evaluador, la tasa de falsos positivos y la tasa de falsos negativos también se pueden evaluar en función de las proporciones de acuerdo.
Primero, como se muestra en la Figura-5 se muestra en la MSA AIAG En el manual, esta sección evalúa lo siguiente 4 Aspectos:
- En todas las medidas, la propia consistencia del evaluador
- Coherencia de todas las medidas y estándares de referencia para los evaluadores
- Coherencia entre todos los evaluadores y otros evaluadores
- Coherencia entre todos los evaluadores y otros evaluadores, y con los estándares de referencia
Figura 5 AIAG MSA Tabla resumen de estudios de validez analítica para sistemas de medición de atributos del manual
Y en JMP , el informe de salida correspondiente se muestra en la figura -6 mostrado. Vale la pena mencionar que en JMP En , la efectividad del ítem de evaluación II se define como la relación entre el número de decisiones correctas y el número total de oportunidades de decisión. Como ejemplo, supongamos que el evaluador A por una parte 3 segunda calificación, con 1 Si una decisión es incorrecta (por ejemplo, aprobado, aprobado, suspenso), las otras dos decisiones aún se cuentan como correctas. Esta definición de validez difiere de MSA AIAG manual, porque en MSA AIAG Como se define en el manual, los evaluadores A todas las partes 3 Todas las decisiones serán contadas como incorrectas. De hecho, no hay ningún bien o mal absoluto entre estas dos definiciones En términos relativos, el cálculo de todas las decisiones de calificación por sí solo puede proporcionar más información sobre todo el proceso de medición. Para los resultados de los ítems de evaluación IV, JMP Aunque no se da directamente, tampoco se encontró que MSA AIAG El manual establece estándares de referencia claros para este elemento de evaluación.
Figura-6 JMP Informe de salida relevante para la investigación de la efectividad del análisis del sistema de medición de atributos
En segundo lugar, en términos de la tasa de falsos positivos y la tasa de falsos negativos de diferentes evaluadores, los resultados resumidos se muestran en la Figura-7 mostrado. La tasa de falsos positivos y la tasa de falsos negativos aquí se refieren a:
Figura-7 Informe resumido de tasas de falsos positivos y falsos negativos para diferentes evaluadores
En última instancia, en el AIAG MSA En el manual se dan ejemplos de estándares de referencia para algunos indicadores cuantitativos en este enlace de evaluación, como se muestra en la Tabla -3 Como se muestra, y el resumen de los resultados reales de la evaluación de los evaluadores en este enlace, como se muestra en la tabla -4 mostrado.
Tabla 3 Ejemplos de estándares de referencia de tasa de eficacia del evaluador, falso negativo y falso negativo
Tabla 4 Resumen de los resultados de la evaluación de la eficacia del evaluador, la tasa de falsos negativos y la tasa de falsos negativos
A través de la comparación, no es difícil ver que si se utilizan como base los estándares de referencia de efectividad del calificador actual, tasa de falsos negativos y tasa de falsos positivos, entonces ningún calificador está en los 3 es perfectamente aceptable en esta dimensión, y ningún evaluador es 3 Es completamente inaceptable en esta dimensión.El problema radica principalmente en la evaluación del indicador de la tasa de falsos negativos, que parece ser algo diferente de la anterior Kappa Las conclusiones estadísticas son contradictorias. Por lo tanto, como grupo de investigación para el análisis de este sistema de medición, por un lado, puede volver a examinar si la definición estándar actual de validez, tasa de falsos negativos y tasa de falsos negativos es razonable, o si los evaluadores necesitan una mejor capacitación. ( especialmente los representantes de los evaluadores C) , el sistema de medición necesita mejoras adicionales? Por otro lado, también es posible comunicarse y discutir con clientes internos y externos, ¿cómo ven los resultados del análisis actual, cuáles son sus expectativas y requisitos, y si las dos partes pueden asumir conjuntamente los riesgos del sistema de medición actual reflejados? Debido a todos los resultados del análisis, el sistema de medición actual no es incondicionalmente aceptable.
Asimismo, además de lo anterior con el AIAG MSA Además del contenido analítico correspondiente al manual, JMP También se dan algunos otros gráficos de visualización, como la Fig. -8 Se muestra la gráfica de conteo de gage. En la tabla de conteo de instrumentos, tampoco tiene que estar demasiado enredado Y La fuente del valor del eje se puede aclarar primero en la primera figura, " Porcentaje de consistencia " Cuanto menor sea el valor de la parte, más inconsistentes los evaluadores dieron los resultados de la medición; en la segunda gráfica, el " Porcentaje de consistencia " Cuanto más bajo sea el valor del evaluador, menos consistente será con otros evaluadores o con los resultados de la autoevaluación. Eso es para señalar la dirección para que usted analice más a fondo el sistema de medición de tipo de conteo, y también se puede corroborar mutuamente con otros resultados de análisis.
Figura-8 JMP Tabla de conteo de calibres
Lo anterior es todo el contenido del análisis de los sistemas de medición de conteo que vamos a presentar en este número, espero que este artículo pueda ayudarlo a aprender más sobre JMP. existir MSA aplicaciones específicas en el campo.
