綜合 GR&R大家好，
我正在使用交叉 6-sigma 流程進行 GaugeR&R 分析，
我的設定是 5 個單位、3 名員工和 3 個站點。
當我計算一個旨在獲得統一單一結果的組合設定時，我如何知道變異數成分是什麼？
（使用 JMP 18）
先感謝您
進階統計建模品質與工藝工程回覆：合併 GR&R您需要提供一些有關您進行的實驗的確切結構的更詳細資訊以及一些額外的背景資訊。例如，回應是數字、序數還是分類/屬性。築巢？穿越？您提到了「交叉」…但是在結構中在哪裡？重複測量的次數。還有模型嗎？
我不是經典 AIAG Gage R&R 方法的忠實粉絲（如果您是這個意思的話），原因有很多，我就不在這裡細說了……尤其是涉及到方差分量分析的時候。可以在 JMP 中進行此類分析...但 JMP 明確引導您採用 Don Wheeler 的 EMP 方法...因此，一旦您進行了實驗並收集了回應，我建議從 JMP 文件中開始，以獲得基於 EMP 的合理分析工作流程：
JMP中的EMP
回覆：合併 GR&R在我看來，Gage R&R 的問題與分析關係不大，而與資料收集策略關係更大。問題包括：
- 量具 R&R 偏向測量系統組件（多層是測量系統源的組件；例如，量具和操作員，其中一層用於比較樣本變異）
- 人們沒有認識到選擇研究樣本的重要性。 這些樣本代表了什麼變化？由於您正在將測量變化與樣本變化進行比較，如果您選擇相似的樣本（例如，5 個連續樣本）與可能變化很大的樣本（例如，隨機樣本），您可能會得出關於測量系統能力的完全不同的結論。
- 不幸的是，人們傾向於採用量具 R&R 並將測量系統「命名為」永遠好的系統。研究結果應用於推理空間之外。
- 混合模型（交叉和嵌套），難以評估測量系統的穩定性。控製圖不適用於交叉研究。
Don Wheeler 就此主題撰寫了一些優秀的論文：
Wheeler, Don (2006) “一項誠實的R&R測量研究”，2006 ASQ/ASA 秋季技術會議，第189期
Wheeler, Donald (2020) “量規 R&R 方法比較：ANOVA、AIAG 和 EMP 方法有何不同？”， ASQ 統計分部通訊，第 39 卷，第 1 期
回覆： Combined GR&R這是交叉 GRR 驗證中的變異數分析結果。
GRR 使用變異數分量的值，變異數分量的值來自 ANOVA。
