[分享]GR&R中平均值全距法和變異數分析法的差異

量測數據的品質
量測數據的品質和所運用的量測系統是否是在穩定狀態下取得多個數據的統計性質有關。

假設，有一個處於穩定狀態下的量測系統被用來取得某一品質特性值的數個量測值，假如所量測的數據都〝接近〞該一品質特性值的中心值，那麼我們會說這些數據的品質是『好的』。假如這些數據有一些或是全部都〝偏離〞該一品質特性值的中心值，那麼我們會說這些數據的品質是『壞的』。

最常被用來區分數據品質好壞的統計性質是偏性和變異。
被稱為偏性的性質是指出數據對應於中心值的位置所在。(最常用的表示是中心值)
被稱為變異的性質室指出數據散佈的情況。(最常用的表示是標準差)
數據品質是『壞的』最常見的原因是量測數據的變異過大

一些MSA的小常識
在評估某個量測系統時它的第一步是先確認或辨識出所要量測的品質特性值到底是什麼？接下來的第二步是決定該量測系統必須具備什麼樣的統計性質才能被接受？

通常將評估量測系統區分為兩個面向稱之為：Phase 1和 Phase 2
在Phase 1時，我們所想要知道的是了解量測程序並探討它是否能滿足我們所需
在Phase 2時，我們所想要知道的是一旦量測系統被接納後是否能持續地保有適當的統計性質(通常成為公司裡儀器校正計劃、儀器保養計劃的一環)

量測系統分析通常被分為5類：偏性、再現性、再生性、穩定性、線性

在進行量測系統評估時，有3個基本的議題一定要加以探討：

[]量測系統是否具有足夠的鑑別力？[/][]此一量測系統是否有統計上的穩定性不隨時間而變化？[/][]各統計性質是否在預期的範圍內具有一致性同時可被作為製程分析與管制之用？[/]

當量測系統無法分辨出製程的變異時則不能用此量測系統進行分析，若量測系統無法分辨出變異的特定原因時則此依量測系統不得用來作為管制之用

MSA中最常被用到的是GR&R，而其中
再現性(Repeatability)係指量測系統的變異，其誤差來自量測器本身和量測定位
再生性(Reproduciblity)係指受測者間的變異

平均值全距法與變異數分析法的差異

平均值全距法
它是一種數學的方法，它提供了對某量測系統再現性與再生性的估計值。它讓量測系統分解成兩個部分-再現性&再生性-但不含其交互作用。

變異數分析法
它是一種標準的統計技術，可以被用來分析量測誤差以及某量測系統在調查研究時其他來源的變異資料。在變異數分析法中，變異可被分為4個部分：
受測零件、受測者、受測零件與受測者之間的交互作用以及來自量測具的重複誤差

兩法之間的差異
和平均值全距法相比，變異數分析法的優點是：

[]它有能力處理任何一種設定的量測實驗[/][]它能更精確地估計出各種的變異[/][]由量測數據中能解析出更多的資訊 [/]

和平均值全距法相比，變異數分析法的缺點是：

[]數值運算需要借助電腦協助[/][]使用者必須具備一定程度的知識，才能解說與詮釋各項分析結果 [/]

結論
當沒有電腦軟體可用時，建議使用平均值全距法(AVERAGE & RANGE)
有電腦軟體可用時-(例如minitab)，建議使用變異數分析法(ANOVA)

不管你是否使用電腦軟體分析或是採用任何一種方法，當進行完GR&R後，重點在於會看結果報告，所以當報告出爐後：
首先，看總合分析(%R&R)，當(%R&R)出現：
低於10%誤差時→意味著量測系統是可接受的
介於10%~30%之間時→依據特性值的重要度、量具的成本、維修成本可能可以接受
高於30%的誤差時→意味著量測系統必須加以改良

其次，進一步細看，當出現再現性>再生性時，可能的原因是：

[]量具需要保養[/][]量具應加以重新設計，使量具更穩定[/][]量測位置或夾持需加以改善[/][]零件之間的變異過大[/]

或者，當出現再生性>再現性時，可能的原因是：

[]受測者必須接受有關如何使用量測具以及如何讀取量測值方面的訓練[/][]量測具的校正不正確[/][]可能需要某種治具來幫助受測者讓其能更一致性地使用量具[/]

註
當使用像是minitab這類的軟體或是正統的MSA的GR&R時，在分析報告中可能會出現一個製程分配的數據類型(Categories)的值(通常以Categories=X表示)


類型值 |作為管制之用 | 作為分析之用
1 |下列情況才能作為管制之用：|‧不得作為估計製程參數或指標之用
|‧和規格相比製程變異是小的|‧只能做為指出製程結果是否製造合格品用
|‧製程變異主因會造成平均值移動
2~4 |勉強可做管制圖之用 | 只能提供粗略的估計值
5或更多| 作為管制圖之用 | 被推薦的