MSA培训.pptx

《MSA培训.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MSA培训.pptx（90页珍藏版）》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、测量系统分析Measurement System Analysis,误差及能力分析,纲要,2,1,概念和术语,3,MSA应用,测量系统分析的作用,2/90,1,测量系统分析的作用,数据的质量影响测量数据质量的原因测量系统误差及其影响测量系统分析的目的MSA第四版主要变化,3/90,思考？,什么是测量？将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较为什么我们需要测量数据？我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策。我接受这件产品吗？过程是很好，还是需要进行调整？我们对测量数据有什么期望？准确性：数据必须告诉我们真相！重复性：重复测量必须产生同样的结果！再现性：结果不应该受检

2、验员的影响。什么是测量仪器？用来进行测量的任何仪器。什么是检验员（或者鉴定人）？使用测量仪器进行测量的个人或装置,4/90,数据的质量,二种类型的数据：计量型数据可连续取值的数据（如长度、温度、重量等计数型数据不可连续取值的数据（如不合格品率、废品数、虚焊点数等）数据是测量的结果。数据的作用：合格判定过程分析,5/90,数据的质量,数据发挥应有的作用，需要高质量的数据 数据的质量取决于从处于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特性，如：假设使用某一在稳定条件下操作的测量系统对某一特定特性值进行了几次测量，如果这些测量值均与该特性的参考值（master value）“接近”），那么，数

3、据的质量被称为“高”；同样，如果部份或所有的测量值与参考值相差“很远”，则数据的质量很“低”,6/90,低质量数据的原因和影响,低质量数据的原因之一是测量变差太大一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成测量数据无法利用。 如：具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。,7/90,测量系统的误差,测量系统误差可以分成五种类型： 偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性对大多数测量过程而言，总测量变差通常被描述为正态分布。 事实上，有一些测量系统并不是正态分布，如果仍假设该测量系

4、统为正态分布，MSA的分析方法可能会过高评价测量系统误差;因此应充分识别和评价。,8/90,不好的零件永远视为不好的零件可能做出潜在的错误决定好零件永远被视为好零件“取伪”、“弃真”的过程发生在区域。,测量系统误差的影响,9/90,从位置的角度去考虑，偏倚、线性、稳定性为位置的误差，如图： 针对基准值的位移。 从宽度的角度去考虑，重复性、再现性为宽度的误差。随着 宽度加宽，区域增 大。,测量系统误差的影响,10/90,测量系统共有的统计特性,依据用途，每个测量系统可能要求具备不同的统计特性，但以下几个特性应是所有的测量系统共有的： 1.测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能由

5、普通原因而不是由特殊原因造成； 2.测量系统的变差必须小于制造过程的变差； 3.测量系统的随机变差必须小于过程变差和公差带两者中最小者，一般为其1/10。,11/90,测量系统的接受准则,对测量系统予以接受的通用准则是：低于10%的误差 通常被认为是一个可接受的测量系统。10%到30%的误差根据应用的重要性、测量装置的成本、维修费用等，可能是可接受的。大于30%误差考虑为不可接受，应尽各种力量以改进该测量系统。,12/90,测量系统分析的目的,测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠测量系统分析还可以：评估新的测量仪器将两种不同的测量方法进行比较对可能存在问题的测量方法进行评估确定并解决测

6、量系统误差问题,13/90,MSA第四版的主要变化,与MSA第三版相比，手册的第四版没有发生显著的变化，只是补充提示了某些分析方法，使读者更容易理解，同时也对一些使用者的常犯错误做了重要的观念澄清。 譬如：澄清MSA与校准的关系、更清晰地定义测量决策、改进了偏倚和线性内容、重写了高级的MSA技术（包括破坏性试验）、计数型分析的更新、测量的不确定度和MSA、 APQP和MSA的关系等等。,14/90,2,概念和术语,测量、量具、测量系统分辨率、真值、基准值、偏倚准确度、精确度线性、稳定性重复性、再现性,15/90,测量（Measurement)：被定义为“对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它

7、们对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart(1963)首次提出。赋予数字的过程被定义为测量过程，而指定的数值被定义为测量值。量具（Gage)：是指任何用来获得测量结果的装置。经常是用在工厂现场的装置，包括通/止规（go/no go device)。,概念和术语,16/90,测量系统（Measurement System)：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；也就是说，用来获得测量结果的整个过程。 我们可以将测量过程看成一个制造过程，其产生的输出就是数值（数据）。这样看待一个测量系统是很有用的，会

8、使我们明白已经说明的所有的概念、原理和工具。,概念和术语,17/90,测量系统：不仅指量具。测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、及所有这些因素的相互作用。测量总偏差：总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差,概念和术语,分辨力Discrimination、可读性Readability、分辨率Resolution别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限或探测的最小极限。由设计所确定的固有特征。一个仪器测量或输出的最小刻度单位。通常被显示为测量单位。10比1的比例法则。,概念和术语,19/90,测量仪器分辨率（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过

9、程误差的10%）,测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。,部件A,部件B,部件A,部件B,A=2.0B=2.0,A=2.25B=2.00,因为上面刻度的分辨率比两个部件之间的差异要大，两个部件将出现相同的测量结果。,第二个刻度的分辨率比两个部件之间的差异要小，部件将产生不同的测量结果。,20/90,测量系统的有效分辨率（ discrimination）,要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一零件之间的差异必须大于最小测量刻度极差控制图可显示分辨率是

10、否足够看控制限内有多少个数据分级不同数据分级(ndc)的计算为 零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受,21/90,分辨率不足的表现,在过程变差的SPC极差图上可看出：当极差图中只有一、二或三种可能的极差值在控制界限内时。如果及差图显示有四种可能的极差值在控制界限内，且超过1/4以上的极差值为零。,22/90,基准值（Reference value)某一物品的可接受数值。需要一个可操作的定义。常被用来替代真值使用。真值(True value)理论上正确的值 国际度量衡标准,概念和术语,23/90,准确度（Accuracy)与真值或可接受的基准值“接近“的程度。测

11、量的平均值是否与真值吻合? 偏倚（Bias)观测到的测量值的平均值与基准值之间的差值。,概念和术语,24/90,精确度（Precision) 每个重复读数之间的“接近”程度。是测量系统的随机误差所构成。,概念和术语,25/90,准确度和精确度,量具 A,量具 B,量具 C,A 具有最佳准确度B 具有最佳精确度C 的准确度好于B比较A和C的表现,量具 A的均值,量具 B的均值,量具 C的均值,26/90,稳定性(Stability)随时间变化的偏倚值。一个稳定的测量过程在位置方面处于统计上受控状态。 别名：漂移（drift)线性(linearity)在量具正常工作量程内的偏倚变化量。多个独立的偏

12、倚误差在量具工作量程内的关系。是测量系统的系统误差所构成。,概念和术语,27/90,重复性(Repeatability)一个评价者使用一种测量仪器，对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差。是在固定的和已定义的测量条件下，连续（短期内）多次测量中的变差。通常被称为E.V设备变差 。(Eguipment Variation)反映了设备（量具）能力或潜能。属系统内部变差。,概念和术语,28/90,再现性(Reproducibility) 不同评价者使用相同的量具，测量同一个零件的同一个特性的测量平均值的变差。通常被称为A.V.评价者变差(Appraiser Variation)。系统之间（条件）的

13、 误差。,概念和术语,29/90,量具的重复性和再现性(Gage &R)量具的重复性和再现性：测量系统重复性和再现性的联合估计值。测量系统能力：取决于所用的方法，可能包括或不包括时间的影响。,概念和术语,30/90,Gage R&R分析是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动（误差）的大小和类型。将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过程。任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量系统误差的总和。,概念和术语,31/90,过程变差剖析,长期,过程变差,短期,抽样产生的变差,实际过程变差,稳定性,线性,重复性,准确度,量具变差

14、,操作员造成的变差,测量误差,过程变差观测值,“重复性” 和 “再现性” 是测量误差的主要来源,再现性,过程变差,32/90,3,MSA应用,偏倚、线性、稳定性、校准重复性、再现性及其原因MSA计划计量型MSA计数型MSA,33/90,BIAS 测量结果的平均值与参考值的差异. 参考值（reference-value）是一个预先认定的参考标准. 该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例如：高一级计量室),观测平均值,参考值,偏倚BIAS,34/90,X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mmX4=0.8mmX9=0.75mm

15、X5=0.65mmX10=0.7mm,同一操作者对同一工件测量10次,如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm,= 0.75,Bias = 0.75-0.8= -0.05,% Bias=1000.05/0.70=7.1%,表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS,偏倚BIAS 实例:,35/90,偏倚也可以与过程的容差相比较判断准确度的简单标准为.小于过程变差或容差的 1%, 可认为是精确的.大于过程变差或容差的 1% 则需要研究和调整测量系统, 或者临时用补偿值来修正以后的测量值偏倚的研究还可以通过作图的方式来进行, 即作出直方图, 然后根据经验判断是否可以接受.偏倚的研究还

16、可以通过计算置信区间来判断是否可以接受,36/90,偏倚研究的分析,如果偏倚在统计上不等于0，检查是否存在以下原因：基准件或参考值有误检查确定标准件的程序仪器磨损维修仪器所测量的特性有误仪器没有经过适当的校准对校准程序进行评审评价者使用仪器的方法不正确对测量指导书进行评审,37/90,偏倚的调整,如果偏倚不等于零，应采用硬体修正法和软体修正法对量具进行重新校准以达到零偏倚；如果偏倚不能调整为零，通过变更程序（每个读值根据偏倚进行修正）还可继续使用该测量系统。由于存在评价误差这一高度风险，因此这种方法只能在取得顾客同意后方可使用。,38/90,线性,在量具正常工作量程内的偏倚变化量多个独立的偏倚

17、误差在量具工作量程内的关系是测量系统的系统误差构成,39/90,线性的探测通常在校准时进行 线性的好坏可以通过作图来显示 线性的研究也可以通过数据分析来进行, 即用最小二乘法来计算最佳的拟合直线, 再用假设检验来验证其线性是否可以接受.,线性分析,40/90,线性误差的原因,造成线性误差的可能原因如下：仪器需要校准，缩短校准周期仪器、设备或夹具的磨损维护保养不好空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁基准的磨损或损坏，基准的误差最小/最大,41/90,在一段时间内，测量结果的分布无论是均值还是标准偏差都保持不变和可预测的通过较长时间内，用被监视的量具对相同的标准或 标准件的同一特性进行测量的

18、总变异来监视可用时间走势图进行分析,稳定性（Stability）,量值,42/90,稳定性分析,确定参考值长期测量：例如每班5次测20个班做出稳定性的X-R控制图如测量过程处于稳定状态，没有明显的特殊原因结果发生，则判定稳定性合格。,43/90,造成不稳定的可能因素,仪器需要校准，缩短校准周期仪器、设备或夹具的磨损正常的老化或损坏维护保养不好：空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁基准的磨损或损坏，基准的误差不适当的校准或使用基准设定,44/90,造成不稳定的可能因素,仪器质量不好设计或符合性仪器缺少稳健的设计或方法不同的测量方法作业准备、载入、夹紧、技巧变形（量具或零件）环境变化温度、湿

19、度、振动、清洁错误的假设，应用的常数不对应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）,45/90,校 准,对比一个已知的真实值检查测量系统或相对于一个已知的标准调整量具以至读数正确。所有的测量系统需要校准：校准时可参考量具制造者的建议。定期对操作员培训考核。相关软件。,46/90,精确性（重复性和再现性）,精确性描述了测量系统的偏差可重复性偏差由量具本身造成；（测量系统内部变差）可再现性偏差由测量者的技巧造成；（测量系统之间或条件之间的变差）测量系统精确性=重复性+再现性,47/90,测量系统内在的变异性基于重复测量的数据，用分组后组内的标准偏差来估算 小于测量系统的总变差,

20、精确度：重复性,48/90,造成重复性的可能原因,零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好标准内部：质量、等级、磨损方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳,49/90,造成重复性的可能原因,环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动错误的假设稳定，适当的操作缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好量具误用失真（量具或零件）、缺乏坚固性应用零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）,50/90,精确度：再现性,测量系统中操作员产生的变异基于不同操

21、作者的测量数据，按操作员分组，通过组平均值的差来估。 应扣除量具的因素（组内变差）比测量系统总变差小,51/90,造成再现性误差的潜在原因,零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零件类型时的平均差异仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值差异。注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差。标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。,52/90,造成再现性误差的潜在原因,方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能

22、和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。,53/90,造成再现性误差的潜在原因,环境之间：在经过1、2、3等时段所进行的测量，由于环境周期所造成的平均值差异。这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。研究中的假设有误缺乏稳健的仪器设计或方法。操作者培训的有效性。应用零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）,54/90,测量系统分析计划,55/90,MSA计划选择测量系统,控制计划中的所有测量系统同一类测量系统可选择代表性的做：同样测量设备且有同样的精度一样的测量特性接近的量程,56/90,确定要测量的对象确定评价人的人数，抽样零件的数

23、量重复测量的次数评价人的选择样件的选择仪器有足够的分辨率盲测,MSA计划准备工作,57/90,测量系统分析的两个阶段,阶段一：理解测量过程，确定它是否满足要求？第一阶段是验证测量系统是否满足其设计规范要求。此外验证是否存在任何与测量相互依赖的重要环境问题。第一阶段验证的结果可能说明操作环境不会对整个测量系统变差产生重大影响。另外，与重复性和再现性要素相比较，测量装置的偏倚和线性影响应该较小。,58/90,阶段二：随着时间推移，测量系统是否能持续满足要求？从阶段一所得到知识应该被用于改进第二阶段的测量。例如，如果在整个测量系统变差中，重复性和再现性的影响很大，那么在第二阶段中可能要周期性简单地进

24、行这两个因素的统计实验。第二阶段是对变差的主要原因提供持续的监控，从而说明测量系统是持续可信的，或随着时间的推移，测量系统是否出现变坏的信号。,测量系统分析的两个阶段,59/90,连续变量测量系统分析,极差法：短期方法，快速的近似值均值极差法：长期方法，将变差分解为重复性和再现性、但不确定两者的相互作用。ANOVA分析法：标准的统计技术，可将变差分为四类：零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量具造成的重复误差。,60/90,平均范围 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 1.4量具误差 = 5.15 / *d =5.15 / 1.19 * = 4.33 * = 4.33

25、 * 1.4 = 6.1% Gage R&R = 量具误差Gage Error / 允差Tolerance = 6.1 / 20 * 100 % = 30.5%,快速GR&R（极差法/短期模式）,d常数表,允差Tolerance = 20,= 最大值-最小值,61/90,短期模式练习,Average range = R = ( + + + + )/_ = _ / _Gage Error = 5.15 / d * R = 5.15 /_ * R = _ * R = _ * _ = _% Gage R&R = Gage Error / Tolerance = _ / _ * 100 %) = _%

26、,Spec range = 185 - 215,2,5,1,4,3,3,12.99,43.3,62/90,量具 R&R 或 GRR,量具R&R是重复性和再现性合成变差的一个估计。换句话说，GRR等于系统内部和系统之间的方差的总和。,63/90,计量型数据的 均值-极差法,均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，步骤如下：1 选择三个测量人（A, B,C）和10个测量样品。 测量人应有代表性，代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员 10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重影响研究结果。2 校准量具3 测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进

27、行测试，每个样品每人测量 三次，将数据填入表中。试验时遵循以下原则： 盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮后，由其他人对这10个样品进行随机的重新编号后再测，避免主观偏向。 盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。4 计算,64/90,计算A测的所有样品的总平均值XA。,同样方法计算RB, XB, RC, Xc,对每个样品由三个人所测得的9个测试值求平均值，计算这些均值的极差Rp,计算A对每个样品三次测试结果的极差，然后计算10 个样品的极差的均值RA,65/90,R=(RA+RB+RC)/3XDIFF=MaxXA,XB,XC-MinXA,XB,XC重复性-设备变差 EV

28、=RK1 再现性-测验人变差 AV= (XDIFF K2)2-(EV2/nr)过程变差 PV=RP K3R&R= (EV2+AV2)总变差 TV= (R&R2+PV2)%EV=EV/TV%AV=AV/TV%R&R=R&R/TV%PV=PV/TVP/T=R&R/Tolerance,n=样品个数r=每个人对每个样品的试验次数,r,K1,23,4.563.05,K2,23,3.652.70,测试人数,n,K3,78910,1.821.741.671.62,K1=5.15/d*2,*AV计算中，如根号下出现负值，AV取值0,66/90,67/90,68/90,% R&RResults 30%测量系统需

29、要改进,Gage R&R 判断原则,69/90,如果重复性大于再现性，原因可能是：,仪器需要维修可能需要对量具进行重新设计，以获得更好的严格度需要对量具的夹紧或固定装置进行改进零件内变差太大,70/90,如果再现性大于重复性，原因可能是：,需要更好的对评价人进行如何使用和判读该量具仪器的培训量具校准，刻度不清晰某种夹具帮助评价人更一致地使用量具。,71/90,短期与长期方法的比较,短期模式用生产设备 用生产操作员快速 - 只需几个样品(5)无反复（replicates）估计总的变差(Total Gage R&R)不能区分 AV 和EV不能指导改进的方向可用于破坏性测试,长期模式用生产设备 用生

30、产操作员较多样品 (5)要求反复 Replicates (3)估计总的变差 (Total Gage R&R)可以区分 AV 和EV为测量系统的改进提供指导,72/90,R&R 对产品决策的影响,下限,上限,上限,下限,或,或,第II型错误：漏判，将不合格的判断成合格的,第I型错误：误判，将合格的判断成不合格的,73/90,R&R 对过程变差计算的影响,观测到的过程变差,实际的过程变差,测量系统的变差,74/90,R&R 对过程能力计算的影响,70%,60%,50%,40%,30%,10%,观察到的,实际的,75/90,练习：选取一个实际案例，进行R&R研究,76/90,NO-GO,GO,定性数

31、据(Attribute Data)的R&R,77/90,Go-No Go 数据模式人为因素主导，情况复杂 统计模型多种多样 统计学上各家争鸣，尚无定论 实践中采用何种形式，取决于实例与统计模型的接近程度,计数型测量系统能力分析,78/90,对于以“是”和“不是”为计数基础的定性数据，其 GR&R考察的概念是与定量数据一样的。但方法上完全不同.定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有效性，即将“合格”判断成合格，将“不合格”判断成不合格的程度.,计数型测量系统能力分析,79/90,有效性 Effectiveness(E) - 即判断“合格”与“不合格”的准确性 E= 实际判断正确的次数/可能判

32、断正确的机会次数. 漏判的几率 Probability of miss(P-miss) - 将“不合格”判为合格的机会 P(miss)=实际漏判的次数 / 漏判的总机会数.误判的几率 Probability of false alarm(P-FA) - 将“合格”判为不合格的机会. P(false alarm)=实际误判次数 / 误判的总机会数.偏倚 Bias(B) - 指漏判或误判的偏向. B=P(false alarm) / P(miss) B=1, 无偏倚 B1, 偏向误判 B1, 偏向漏判,计数型测量系统能力分析,80/90,样品大小的规定样品的选择 由专家或可作标准的人员选定样品 1

33、/3 合格 1/3 不合格 1/3 模糊 (50% 接近合格， 50% 接近不合格) 随机地给操作员检验.,81/90,实例: 由主管选取14 个样品（其中 8 个合格， 6 个不合格） 三个操作员对每个样品测三次 记录中 A= 接受（accept）， R= 拒收（reject）,82/90,计算判断的指标,检验结果总结,83/90,测量系统好坏的判据 E, P(FA), P(miss) and B,84/90,Kappa-如果不知道标准样品,Kappa 用来分析操作者之间的一致性, 但不说明真实的对错,Kappa=(Pobserved-Pchance)/(1-Pchance),Pobserv

34、ed为操作员实际判断一致的比例=(Pass Pass+Fail Fail)/总的检验次数,Pchance 为在随机状态下操作员判断一致的机会=(Pass Pass+Fail Pass)*(Pass Pass+Pass Fail/总检验次数之平方+(Pass Fail+Fail Fail)*(Fail Pass+Fail Fail)/总的检验次数之方,对于两个操作员,85/90,例如两个检验员目测12来料样品,P代表合格, F代表不合格,Pobserved=(8+3)/12=11/12,Pchance=(8+0)*(8+1)/144+(1+3)*(0+3)/144=7/12,Kappa=(11-

35、7)/(12-7)=0.9,一般要求Kappa 大于0.75, 小于0.4则表示很差,86/90,计数型量具研究（小样法）,所谓计数型量具就是把每个零件同一个特定的限定值进行比较。如果零件满足限定值就接受这个零件，反之拒绝这个零件。多数这种类型的量具以一套标准零件为基础进行设定接收与拒绝。与计量型量具不同的是，这个计数型量具不能指出一个零件有多好或多坏，只能指出零件可接受或拒绝。 小样研究是通过选取20个零件来进行的。然后两位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件。在选取的20个零件中，一些零件会稍许低于或高于规范限值。如果所有的测量结果（每个零件四次）一致，则接受该量具，否则应改进或重新评价该量具。如果不能改进该量具，则不能接受并且应找到一个可接受的替代测量系统。下面介绍一个计数型量具研究小样法的表格：,87/90,橡胶软管内径 通过/不通过塞规,计数型量具研究（小样法）,88/90,练习：选取一个实际案例，进行Kappa研究,89/90,THANK YOU !,