Az attribútum R&R kifejezetten az attribútumjellemzőkre vonatkozik, azaz azokra a jellemzőkre, amelyeket inkább kategorizálnak, mint számszerűen mérnek. Például az olyan jellemzőket, mint a specifikációnak való megfelelés, a hiba megléte vagy hiánya stb. inkább kategorizálják, mint számszerűen mérik.
La MSA szabvány (Mérési rendszerelemzés), iránymutatást és módszertant nyújt a mérési rendszer megbízhatóságának értékeléséhez és javításához, akár folyamatos, akár attribútummérésekről van szó. Az attribútumjellemzők esetében az MSA konkrét módszereket javasol az ismételhetőség és a reprodukálhatóság értékelésére, különösen a Gage R&R attribútum módszer és a Cohen Kappa mutató alkalmazásával (lásd a részleteket).
Az MSA szabvány szerint a Gage R&R attribútumvizsgálat elvégzéséhez általában a következő lépések javasoltak:
- Attribútumjellemzők kiválasztása Határozza meg az értékelni kívánt attribútumjellemzőket. Példa: Megjelenés
- A kategóriák meghatározása Határozza meg egyértelműen az egyes attribútumjellemzők kategóriáit vagy osztályozásait. (CF/NCF) / (OK/KO) stb...
- Operátorok kiválasztása Válassza ki a méréseket végző operátorokat. Fontos, hogy ezek az operátorok reprezentatívak legyenek azok számára, akik a mérési rendszert a gyakorlatban használni fogják.
- Adatgyűjtés Mérje meg az alkatrészek egy mintájának jellemzőit a szóban forgó mérőrendszerrel. Ehhez a lépéshez a Gage R&R vizsgálat előtt szakértőre van szükség a minták jellemzéséhez. Ezután minden egyes üzemeltetőnek meg kell mérnie minden egyes alkatrészt.
- Adatelemzés Használjon megfelelő statisztikai módszereket a teljes eltérésnek az ismételhetőség (ugyanazon kezelő által okozott eltérés) és a reprodukálhatóság (különböző kezelők által okozott eltérés) összetevőire történő lebontására.
- Az eredmények értelmezése Értékelje a teljes variációnak az ismételhetőségre és a reprodukálhatóságra visszavezethető arányát. Ha a szórás ezen összetevői a jellemző tűréshatárához képest kicsik, a mérőrendszer megbízhatónak tekinthető az attribútum jellemzői tekintetében.
Cohen Kappa
Le Cohen kappa együtthatóA kappa együttható, amelyet gyakran egyszerűen csak "kappaként" emlegetnek, egy olyan statisztikai mérőszám, amelyet két megfigyelő vagy mérési módszer közötti egyezés értékelésére használnak, amikor a tételeket diszkrét kategóriákba sorolják. Széles körben használják az orvosi kutatásban, az epidemiológiában, a pszichológiában és más tudományágakban, ahol a megfigyelők vagy módszerek közötti egyetértés fontos.
A kappa együttható figyelembe veszi mind a megfigyelők közötti tényleges egyezést, mind a véletlenből adódó egyezést. Így a bruttó egyezés egyszerű arányát korrigálja a véletlen egyezés valószínűségének figyelembevételével.
A kappa együtthatót a következő képlettel számítják ki :
Kappa =\frac{P_{0}-P_{e}}{1-P_{e}}
- 𝑃0 a megfigyelők között megfigyelt egyezés aránya.
- 𝑃𝑒 a véletlen miatt várható egyezés aránya.
A kappa együttható -1 és 1 között változhat, ahol :
- Kappa = 1, a megfigyelők közötti tökéletes egyezést jelzi.
- Kappa=0, a véletlenszerűséggel elérhetővel egyenértékű egyezést jelez.
- Kappa=-1, a megfigyelők közötti teljes egyet nem értést jelzi.
Hatékonyság :
Az attribútum mérési módszer hatékonysága a jó döntések arányát számszerűsíti a lehetőségek teljes számából.
Hatékonyság = \frac{text{a helyes döntések száma}}{text{az ellenőrzött alkatrészek száma}}
Hibaarány :
A hibaarány azt fejezi ki, hogy az üzemeltető milyen gyakran tekint egy nem megfelelő alkatrészt tévesen megfelelőnek.
Hibaarány = \frac{\text{a "megfelelő" döntések száma annak tudatában, hogy az alkatrész "nem megfelelő"}}}}{\text{a nem megfelelő alkatrészre vonatkozó lehetőségek száma}}
Hamis riasztási arány :
A hibaarány azt fejezi ki, hogy az üzemeltető milyen gyakran tekint egy megfelelő alkatrészt tévesen nem megfelelőnek.
Hamis riasztások = \frac{\text{a "nem megfelelő" döntések száma annak tudatában, hogy az alkatrész "megfelelő"}}}}{\text{a megfelelő alkatrészre vonatkozó lehetőségek száma}}