大家好，
请问有人能解释一下为什么上面提到的两份报告在运算符和部件的主效应的 F 比率上给出了不同的结果，但在运算符*部件的交互效应的 F 比率上给出了一致的结果吗？
数据文件：变异性数据/2因子交叉.jmp（JMP示例数据文件。请在JMP中使用“帮助”>“示例数据文件夹”获取）
测试#1：
我完成了 JMP 示例。
https://www.jmp.com/support/help/en/19.0/index.shtml#page/jmp/example-of-a-variability-chart.shtml#ww332851
在变异性测量分析报告中，方差分量以如下方式显示：
测量变异性量规分析 > 方差分量
附件“Variance Components from Variability Gauge Analysis Report.png”显示了我得到的结果。
测试#2：
我使用“拟合模型”进行了类似的计算，模型项为操作员、零件号和操作员*零件号。
（见附件：用于拟合模型的模型规格.png）
附件“Variance Components from Fit Model Report.png”显示了“方差分析”和“效应检验”的结果截图。
我原本希望确认第一次测试的结果。
两份报告中大部分方差分析结果一致——在两张图片中均用绿色矩形框标出。
然而，两份报告中 F 比率的一些结果有所不同——在两张图片中均用红色矩形标记。
对观察到的差异的描述
我记得 ANOVA 通过将每个模型项的均方 (MS) 除以 MS 误差来计算每个模型项的 F 比率，这似乎与拟合模型报告中显示的所有模型项的 F 比率结果一致。
F 比率 = MS（项）/ MS（误差）
假设 MS(Within) 项对应于 MS(Error) 项，则变异性测量分析报告似乎应用了类似的公式来计算交互项 Operator*part# 的 F 比率。
F 比率（操作员*零件号）= MS（操作员*零件号）/ MS（组内）= 0.02087039 / 0.00413887 = 5.04253335
但是，我无法使用 MS(Within) 重现 Operator 和 part# 的主效应的 F 比率所显示的值。
MS(运算符) / MS(内部) = 0.0274444 / 0.00413887 = 6.6308920 (不等于 1.3150)
MS(part#) / MS(Within) = 0.2926204 / 0.00413887 = 70.7005535 (不等于 14.0209)
变异性量具分析报告似乎使用类似的公式来计算操作员和零件号主要效应的 F 比率，但使用的是 MS(操作员*零件号) 而不是 MS(组内)。
MS(操作员) / MS(操作员*零件号) = 0.0274444 / 0.02087039 = 1.3149922（类似于给出的 F 比率）
MS(零件号) / MS(操作员*零件号) = 0.2926204 / 0.02087039 = 14.0208401（类似于给出的 F 比率）
附件中还包含 JMP 示例数据文件的副本，以及两个用于重现我上面所做测试的脚本。
请问有人能就此差异发表评论，并解释一下为什么 Gauge R&R 中的 F 比率是这样计算的吗？
非常感谢您的帮助。
嗨@DOEMonkey ：问得好，欢迎加入社区！我会分两部分回答你的问题：
1. 请问有人能解释一下这个差异吗？
差异源于您在“拟合模型”平台中没有将所有效应都指定为“随机”（正如“变异性测量分析”中所假设的那样）。如果您这样做，并选择“EMS（传统）”作为方法，您将得到相同的结果。
2. 解释为什么在量具 R&R 中 F 比率是这样计算的。
请参阅此处第 6 页： https://homepages.math.uic.edu/~wangjing/stat481/Stat481-LectureNote-10.pdf
如您所见，在零假设 (H0) 下，A 和 B 的适当误差项为 MSAB（即，使相应的 F 比率 =1）。
有任何问题请随时提出。
您好 MRB3855，
非常感谢您的热情欢迎、快速回复，以及您提供的链接，这对我很有帮助。我会仔细阅读，以便更好地理解错误术语。如果之后还有疑问，我会考虑您的好意。
