균형 잡힌 교차 반복 연구
교차 무작위 효과 게이지 R&R ANOVA
모멘트법 이원 분산분석(ANOVA)을 사용하여 부품, 작업자, 작업자×부품 상호작용 및 반복성에 대한 분산 성분을 추정합니다. 자동 합격/불합격 판정은 수행하지 않습니다.
분산 성분 추정치
| 소스 | SS | df | MS | 분산 추정치 |
|---|---|---|---|---|
| 부분 | - | - | - | - |
| 작업자 | - | - | - | - |
| 부품×작업자 | - | - | - | - |
| 반복성 | - | - | - | - |
균형 잡힌 교차 무작위 효과 모델
σ²e=MSe
σ²PO=max[(MSPO−MSe)/r,0]
σ²O=max[(MSO−MSPO)/(pr),0]
σ²P=max[(MSP−MSPO)/(or),0]
σ²GRR=σ²e+σ²O+σ²PO
p, o 및 r은 각각 부품, 운영자 및 시험 횟수입니다. 구성 요소는 측정 단위의 제곱 단위로 표현되며, 표시된 σ 값은 이들의 제곱근입니다. 음의 모멘트법 구성 요소 추정치는 참고 사항에 보고되며, 결합된 음이 아닌 분산 표시를 위해 0으로 잘립니다.
공개 통계 자료
NIST/SEMATECH e-Handbook §3.2.3.2 균형 잡힌 교차 2원 모델 및 부품, 운영자, 상호작용 및 잔차에 대한 제곱합을 제공합니다. NIST/SEMATECH e-Handbook §7.4.4 무작위 효과, 기대 평균 제곱 및 모멘트법 분산 구성 요소를 설명합니다.
표준 및 수락 기준
ISO5725-1:2023,edition2 정확도 및 정밀도에 대한 일반 원칙 및 정의를 제공하며, 계산 방법은 다른 부분에서 명시된다고 명시합니다. 이 계산기는 ISO5725을 구현한다고 주장하지 않습니다. AIAG MSA 4th edition 별도 라이선스가 부여된 매뉴얼입니다. 전체 라이선스된 방법이 이 감사에 사용 가능하지 않았기 때문에, 이전의 10/30% 라벨, ndc 계수/임계값 및 최소 연구 주장은 구현되거나 검증된 것으로 제시되지 않습니다.
해석
GRR/전체 연구 변동 및 분산 기여도는 샘플링된 부품 모집단에 대한 설명적 지표이며, 선택된 부품을 변경하면 변경될 수 있습니다. 이들은 공차의 퍼센트가 아니며 합격/경고/불합격 등급이 할당되지 않습니다. 측정 시스템 결정을 내리기 전에 연구 설계, 가정, 고객 요구사항 및 적용 가능한 라이선스된 절차를 확인하십시오.
