{"id":2664,"date":"2024-10-09T11:02:27","date_gmt":"2024-10-09T09:02:27","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=ressource-pedagogiqu&#038;p=2664"},"modified":"2024-10-24T15:52:31","modified_gmt":"2024-10-24T13:52:31","slug":"attributo-gage-rr","status":"publish","type":"ressource-pedagogiqu","link":"https:\/\/ellistat.com\/it\/ressource-pedagogiqu\/gage-rr-attribut\/","title":{"rendered":"Attributo R&amp;R del calibro"},"content":{"rendered":"<p>La R&amp;R degli attributi si riferisce specificamente alle caratteristiche degli attributi, cio\u00e8 alle caratteristiche che sono categorizzate piuttosto che misurate numericamente. Ad esempio, caratteristiche come la conformit\u00e0 a una specifica, la presenza o l'assenza di un difetto, ecc.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La <a href=\"https:\/\/competences.afnor.org\/actualites\/le-msa-measurement-system-analysis-de-quoi-sagit-il\">Standard MSA<\/a> (Measurement System Analysis), fornisce linee guida e metodologie per valutare e migliorare l'affidabilit\u00e0 di un sistema di misura, sia per misure continue che per attributi. Per le caratteristiche degli attributi, la MSA propone metodi specifici per valutare la ripetibilit\u00e0 e la riproducibilit\u00e0, in particolare utilizzando il metodo degli attributi Gage R&amp;R con l'indicatore Kappa di Cohen (vedi dettagli).\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Secondo lo standard MSA, per eseguire uno studio di attribuzione Gage R&amp;R, in genere si raccomandano le seguenti fasi:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Selezione delle caratteristiche degli attributi<\/strong> Identificare le caratteristiche dell'attributo che si desidera valutare. Esempio: aspetto\u00a0\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Definizione di categorie<\/strong> Definire chiaramente le categorie o le classificazioni per ogni caratteristica dell'attributo. (CF\/NCF) \/ (OK\/KO) ecc...\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Selezione degli operatori<\/strong> Scegliere gli operatori che effettueranno le misurazioni. \u00c8 importante che questi operatori siano rappresentativi di coloro che utilizzeranno il sistema di misurazione nella pratica.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Raccolta dati<\/strong> Misurare le caratteristiche degli attributi di un campione di pezzi utilizzando il sistema di misura in questione. Questa fase richiede che un esperto caratterizzi i campioni prima dello studio Gage R&amp;R. Poi ogni operatore deve misurare ogni pezzo.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Analisi dei dati<\/strong> Utilizzare metodi statistici appropriati per scomporre la variazione totale in componenti attribuibili alla ripetibilit\u00e0 (variazione dovuta allo stesso operatore) e alla riproducibilit\u00e0 (variazione dovuta a operatori diversi).\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Interpretazione dei risultati<\/strong> Valutare la percentuale di variazione totale attribuibile alla ripetibilit\u00e0 e alla riproducibilit\u00e0. Se queste componenti della variazione sono piccole rispetto all'intervallo di tolleranza della caratteristica, il sistema di misura \u00e8 considerato affidabile per le caratteristiche dell'attributo.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Kappa di Cohen<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Le <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Kappa_de_Cohen\">Coefficiente kappa di Cohen<\/a>Il coefficiente kappa, spesso indicato semplicemente come \"kappa\", \u00e8 una misura statistica utilizzata per valutare l'accordo tra due osservatori o metodi di misurazione nella classificazione di elementi in categorie discrete. \u00c8 ampiamente utilizzato nella ricerca medica, nell'epidemiologia, nella psicologia e in altre discipline in cui l'accordo tra osservatori o metodi \u00e8 importante.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Il coefficiente kappa tiene conto sia dell'accordo effettivo tra gli osservatori sia dell'accordo che potrebbe essere dovuto al caso. Corregge quindi il semplice tasso di accordo lordo tenendo conto della probabilit\u00e0 di accordo dovuta al caso.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Il coefficiente kappa viene calcolato con la formula :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><span class=\"wp-katex-eq\" data-display=\"false\">Kappa =\\frac{P_{0}-P_{e}}{1-P_{e}}<\/span><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\ud835\udc430 \u00e8 la percentuale di accordo osservata tra gli osservatori.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>\ud835\udc43\ud835\udc52 \u00e8 la percentuale di concordanza attesa dovuta al caso.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il coefficiente kappa pu\u00f2 variare da -1 a 1, dove :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kappa = 1, indica un perfetto accordo tra gli osservatori.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kappa=0, indica un accordo equivalente a quello che si potrebbe ottenere per caso.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kappa=-1, indica un completo disaccordo tra gli osservatori.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Efficienza :<\/strong>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>L'efficacia di un metodo di misurazione degli attributi quantifica il tasso di decisioni corrette rispetto al numero complessivo di opportunit\u00e0.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><span class=\"wp-katex-eq\" data-display=\"false\">Efficienza = \\frac{testo{numero di decisioni corrette}}{testo{numero di parti ispezionate}}<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Tasso di errore :<\/strong>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Il tasso di errore esprime la frequenza con cui un pezzo non conforme viene erroneamente considerato conforme dall'operatore.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><span class=\"wp-katex-eq\" data-display=\"false\">Tasso di errore = \\frac{{testo{numero di decisioni \"conformi\" sapendo che il pezzo \u00e8 \"non conforme\"}}}{{testo{numero di opportunit\u00e0 per un pezzo non conforme}}.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Tasso di falsi allarmi :<\/strong>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Il tasso di errore esprime la frequenza con cui una parte conforme viene erroneamente considerata non conforme dall'operatore.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><span class=\"wp-katex-eq\" data-display=\"false\">Falsi allarmi = \\frac{{testo{numero di decisioni \"non conformi\" sapendo che la parte \u00e8 \"conforme\"}}}{{testo{numero di opportunit\u00e0 per una parte conforme}}.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"featured_media":909,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-ressource-pedagogique":[26],"class_list":["post-2664","ressource-pedagogiqu","type-ressource-pedagogiqu","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","menu-ressource-pedagogique-2-gage-rr"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - 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