La R&R de atributos se refiere específicamente a características de atributos, es decir, características que se categorizan en lugar de medirse numéricamente. Por ejemplo, características como el cumplimiento de una especificación, la presencia o ausencia de un defecto, etc., se categorizan en lugar de medirse numéricamente.
La Norma MSA (Análisis de Sistemas de Medición), proporciona directrices y metodologías para evaluar y mejorar la fiabilidad de un sistema de medición, ya sea para mediciones continuas o de atributos. Para las características de atributos, el MSA propone métodos específicos para evaluar la repetibilidad y la reproducibilidad, en particular utilizando el método de atributos Gage R&R con el indicador Kappa de Cohen (véanse los detalles).
Según la norma MSA, para llevar a cabo un estudio de atributos Gage R&R, se recomiendan generalmente los siguientes pasos:
- Selección de las características de los atributos Identifique las características de los atributos que desea evaluar. Ejemplo: Aspecto
- Definición de categorías Definir claramente las categorías o clasificaciones para cada característica de atributo. (CF/NCF) / (OK/KO) etc...
- Selección de operadores Elija a los operarios que realizarán las mediciones. Es importante que estos operarios sean representativos de los que utilizarán el sistema de medición en la práctica.
- Recogida de datos Medir las características de los atributos de una muestra de piezas utilizando el sistema de medición en cuestión. Este paso requiere que un experto caracterice las muestras antes del estudio Gage R&R. A continuación, cada operario debe medir cada pieza.
- Análisis de datos Utilizar métodos estadísticos adecuados para desglosar la variación total en componentes atribuibles a la repetibilidad (variación debida al mismo operario) y a la reproducibilidad (variación debida a diferentes operarios).
- Interpretación de los resultados Evaluar la proporción de la variación total atribuible a la repetibilidad y la reproducibilidad. Si estos componentes de la variación son pequeños en relación con el intervalo de tolerancia de la característica, el sistema de medición se considera fiable para las características del atributo.
Kappa de Cohen
Le Coeficiente kappa de CohenEl coeficiente kappa, a menudo denominado simplemente "kappa", es una medida estadística utilizada para evaluar la concordancia entre dos observadores o métodos de medición a la hora de clasificar elementos en categorías discretas. Se utiliza mucho en investigación médica, epidemiología, psicología y otras disciplinas en las que la concordancia entre observadores o métodos es importante.
El coeficiente kappa tiene en cuenta tanto el acuerdo real entre observadores como el acuerdo que podría deberse al azar. Por tanto, corrige el índice simple de acuerdo bruto teniendo en cuenta la probabilidad de acuerdo debido al azar.
El coeficiente kappa se calcula mediante la fórmula :
Kappa =\frac{P_{0}-P_{e}}{1-P_{e}}
- 𝑃0 es la proporción de acuerdo observada entre los observadores.
- 𝑃𝑒 es la proporción de concordancia esperada debida al azar.
El coeficiente kappa puede variar de -1 a 1, donde :
- Kappa = 1, indica un acuerdo perfecto entre observadores.
- Kappa=0, indica una concordancia equivalente a la que podría obtenerse por azar.
- Kappa=-1, indica un desacuerdo total entre los observadores.
Eficacia :
La eficacia de un método de medición de atributos cuantifica la tasa de buenas decisiones sobre el número total de oportunidades.
Eficacia = \frac{texto{número de decisiones correctas}}{texto{número de piezas inspeccionadas}}
Tasa de error :
La tasa de error expresa la frecuencia con la que una pieza no conforme es considerada erróneamente por el operario como conforme.
Tasa de error = {{número de decisiones "conformes" sabiendo que la pieza es "no conforme"}} {{número de oportunidades para una pieza no conforme}}.
Tasa de falsas alarmas :
El porcentaje de error expresa la frecuencia con la que una pieza conforme es considerada erróneamente por el operador como no conforme.
Falsas alarmas = {{número de decisiones "no conformes" sabiendo que la pieza es "conforme"}} {{número de oportunidades para una pieza conforme}}.