在 Gage RR 中 NDC=0大家好，我接手一个MSA后，NDC（不同类别）得分为零。我怀疑是因为各部分的分布范围太窄。
能否请哪位帮忙解读一下这些数据，并告诉我这些数据是否仍然有助于评估该方法的有效性？请见附件。
L 类别值决定了不同的测试集，因此数据应该按 L 分组。
能否采取一些措施来改进，例如通过在不同层级上进行新的运行来扩充数据？我知道 NDC=1.44xPV/GRR，所以我猜只能改变 PV，但 NDS 真的能达到足够高的水平吗，比如 5？
我不想重做实验，因为据说我们走到今天这一步已经花费了很长时间。
基础数据分析与建模回复：Gage RR 中的 NDC=0该测试是嵌套的（每个测试只包含一个部分），规格限值按 L 值排列如下。我认为我们使用的 sigma 乘数是 k=4。正如我所说，分组是按 L 值进行的（根据不同的规格限值）：
L0：1.9-2.3
L1：10.8-14.0
L2：4.23-5.53
L3：18.3-24.3
L4：24.7-38.7
