量规变化、线性度和偏差当您执行量规线性研究并且“平均”偏差随着您沿着测量范围增加而增加时，您被认为存在量规的“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，那么您就说该仪表没有线性问题。 但是，您可以绘制一个没有“平均”偏差在仪表范围内的线性问题的图表，但是您确实会增加沿刻度进行的多次测量的“变化”？ 换句话说，如果您在刻度上的每个点进行 10 次不同的测量，则图表看起来就像是包含在一个锥形中的测量值。 您是否只是将其称为具有特殊变异原因的量规重复性问题，还是有名称？
Increasing VariationIncreasing Variation增加变化
Non-biasNon-bias无偏见
回复：量规变化、线性度和偏差简短的回答：没有。
长答案：您正在拟合的 ANOVA 可能是随机效应 ANOVA，部分效应是随机的。 也许您还有其他随机术语，例如时间效应、操作员效应、材料、仪表、设置等。也许这些效应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，并且您不必假设方差相等。 如果标称值相距甚远，请考虑对每个范围进行单独分析。 例如，如果您有 10、1000 和 10000 的零件，您可能会执行三个单独的分析。
在 JMP 中，如果您的所有效应都是随机的，您可以使用 EMP 或变异性平台来获取这些变异分量。 如果某些效应是固定的而其他效应是随机的，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、线性度和偏差这是我的问题。 量规 R&R 基于 ANOVA，2 路或 3 路。 方差分析的假设之一是方差相等。 那么，如果方差在测量设备的范围内发生变化，这是否会导致仪表 R&R 结果出现问题？
回复：量规变化、线性度和偏差这是个好问题！ 从技术上讲，您是正确的，在测量标准文件中，线性被定义为由于测量范围内的偏差而没有可变性。 在 MSA 课程的 JMP 课程笔记中，它说“一些作者包括由于测量范围内的可重复性而没有变异性。” 根据我的经验，注意到这个问题的公司称之为线性，而其他公司没有注意到这个问题，所以甚至不要问这个问题。 我还没有听说过它的另一个术语，特别是在 MSA 中。
