量规变化，线性度和偏差当您执行量规线性研究时，随着您在测量范围内的增加，“平均值”偏差会增加，您会认为该量规存在“线性”问题，如偏差比例图中的正斜率所示。 如果偏差图的斜率为零，即随机偏差，则表示该量规没有线性问题。 但是，对于在量规范围内没有“平均”偏差的线性问题却又在刻度上进行多次测量的“变化”却越来越大的图表，您能做什么呢？换句话说，如果沿刻度的每个点进行10次不同的测量，则该图形看起来像是将测量结果包含在圆锥形中。 您是否只是将其归因于具有特殊变化原因的量规可重复性问题，还是有一个名称？
变化越来越大
非偏见
回复：量规变化，线性和偏差简短的回答：不。
长答案：您要拟合的方差分析可能是随机效果方差分析，零件效果是随机的。也许您还有其他随机术语，例如时间效应，操作者效应，材料，量规，设置等。也许这些影响之一应该是零件的标称值。然后，您可以将方差建模为名义值（和其他项）的函数，而不必假设方差相等。如果标称值确实相距甚远，请考虑对每个范围进行单独的分析。例如，如果零件的数量分别为10、1000和10000，则可以执行三个单独的分析。
在JMP中，如果所有效果都是随机的，则可以使用EMP或Variability平台获取这些差异分量。如果某些效果是固定的而其他效果是随机的，请使用“分析”>“拟合模型”来指定混合模型并获取方差分量。
我希望这有帮助！
回复：量规变化，线性和偏差这是我的问题。 量规R＆R基于ANOVA（2向或3向）。 方差分析的假设之一是方差相等。 因此，如果方差在测量设备的整个范围内变化，这会导致仪表R＆R结果出现问题吗？
回复：量规变化，线性和偏差这是一个好问题！从技术上来说，您是正确的，在测量标准文档中，线性定义为不存在由于测量范围内的偏差而引起的可变性。在MSA课程的JMP课程笔记中，它说：“有些作者认为，由于在整个测量范围内都具有可重复性，因此没有变异性。”以我的经验，注意到此问题的公司将其称为线性度，而其他公司则未注意到该问题，因此甚至不问这个问题。我还没有听说过它的另一个术语，特别是在MSA中。
