msa人员一致性分析9篇

篇一：msa人员一致性分析篇二：msa人员一致性分析

　　

　　计数型MSA研究方法——假设试验分析（交叉表法）：

　　实例详解

　　计数型MSA研究对象：定性分析测量系统，外观、通止规等

　　常用方法：假设试验分析

　　操作方式：选择50个产品，其中2/3左右合格品和1/3左右不合格品，3个检验人员分别对其进行3次测量，相当于每人150次测量。得出的结果，判定合格记录为1，判定不合格记录为得出以下表格所示的结果：

　　（为便于观察和理解，这里将测量人员判定结果与标准不一致的标成黄色）

　　A-2A-3B-1B-2B-3C-1C-2C-3零件

　　A-1基准

　　12345678910111213141516171819202122232425262728110001110110111111111011001111000111011011111111101101111100001101101011111101110011110001110110111111111011001111000111011011111111011100111100001101101111111110110011110001110110111111110111001111000001011110111111111100111100001101101011111100110111110001110110111111111011001129303132333435363738394041424344454647484951011101101011011011010101110110101100101101010111110010110110110101011101101011011011010101110110101101101101011111111010110110110101011101101011011011010101111100101101101101010111111010110010110101011101101011011011010计数型MSA的指标要求和计算：

　　1、Kappa：判定人员一致性好坏的指标，接收准则：Kappa＞0.751.1人员之间的一致性：

　　A与B一致性，采用交叉表，交叉部分表示同时发生的次数，根据测量结果统计：

　　B判定为0的次数

　　B判定为1的次数

　　A合计

　　A判定为0的次数

　　按照概率会发生的次数（期望的次数）

　　A判定为1的次数

　　按照概率会发生的次数（期望的次数）

　　B合计

　　44（对同一产品A和B都将其判定为不合格）

　　15.63（对同一产品A将其判定为合格，B将其判定为不合格）

　　31.35476（对同一产品A将其判定为不合格，B将其判定为合格）

　　34.3597（对同一产品A和B都将其判定为合格）

　　68.710351015期望发生的次数：根据判定结果的概率，会发生的次数

　　A判定为0的概率=A判定为0的次数/A判定的总次数=（44+6）/150=0.333A判定为1的概率=A判定为1的次数/A判定的总次数=（3+97）/150=0.667B判定为0的概率=B判定为0的次数/A判定的总次数=（44+3）/150=0.313B判定为1的概率=B判定为1的次数/A判定的总次数=（6+97）/150=0.68A判定为0，同时B判定为0的概率=0.333*0.313=0.104A判定为0，同时B判定为1的概率=0.333*0.687=0.229A判定为1，同时B判定为0的概率=0.667*0.313=0.209A判定为1，同时B判定为1的概率=0.667*0.687=0.45A判定为0，同时B判定为0期望的次数=0.104*150=15.6A判定为0，同时B判定为1期望的次数=0.229*150=34.35A判定为1，同时B判定为0期望的次数=0.209*150=31.35A判定为1，同时B判定为1期望的次数=0.458*150=68.Po：A与B判定结果一致的概率=（44+97）/150=0.94Pe：期望结果一致的概率=（15.6+68.7）/150=0.562Kappa=

　　=

　　=0.863Kappa＞0.75，说明A与B一致性较好

　　A与C、B与C按相同方式计算并进行判定

　　1.2人员与标准之间的一致性

　　A与标准的一致性，采用交叉表，根据测量结果统计：

　　标准为0的次数

　　标准为1的次数

　　A判定为0的次数

　　按照概率会发生的次数（期望的次数）

　　A判定为1的次数

　　按照概率会发生的次数（期望的次数）

　　标准合计

　　4516332475349768103A合计

　　51015Po=（45+97）/150=0.947Pe=（16+68）/150=0.56Kappa=（0.947-0.56）/（1-0.56）=0.879Kappa＞0.75，说明A与标准一致性较好

　　B、C与标准的一致性按相同方式计算并进行判定

　　2、有效率、漏判率、错判率：判定单个人员好坏的指标

　　有效率：完全判定正确的零件个数/总零件个数

　　漏判率：将不合格判定为合格的次数/标准为不合格的次数（Ⅱ类风险，顾客风险）

　　错判率：将合格判定为不合格的次数/标准为合格的次数（Ⅰ类风险，工厂风险）

　　接收准则：

　　有效率

　　漏判率

　　错判率

　　评价人员满足要求

　　评价人员满足要求

　　可能需要改进

　　≥90%≥80%≤2%≤5%＞5%≤5%≤10%＞10%评价人员不满足要求

　　＜90%需要改进

　　根据数据计算结果：

　　人员A有效率=42/50=84%人员A漏判率=3/48=6.25%人员A错判率=5/102=4.9%结果表明，人员A有效率位于可接受边缘，漏判率不接受，错判率接受。综合判定，该人员不可接受

　　人员B、C按照相同方式计算并判定

　　最终测量系统的结果由Kappa和有效率、漏判率、错判率综合进行判定，其中一项不可接收即需要进行改进

篇三：msa人员一致性分析篇四：msa人员一致性分析篇五：msa人员一致性分析篇六：msa人员一致性分析篇七：msa人员一致性分析

　　

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　　计数型测量系统分析（MSA）

　　计数型测量系统的最大特征是其测量值是一组有限的分类数，如合格、不合格、优、良、中、差、极差，等等。当过程输出特性为计数型数据时，测量系统的分析方法会有所不同，一般可以从一致性比率和卡帕值两个方面着手考虑计数型测量系统分析。

　　计数型测量系统分析——一致性比率

　　一致性比率是度量测量结果一致性最常用的一个统计量，计算公式可以统一地概括为：

　　一致性比率=一致的次数/测量的总次数

　　根据侧重点和比较对象的不同，又可以分为4大类。

　　1.操作者对同一部件重复测量时应一致，这类似于计量型测量系统的重复性分析。每个操作者内部的计数型测量系统都有各自的一致性比率。

　　2.操作者不但对同一部件重复测量时应一致，而且应与该部件的标准值一致（若标准值已知），这类似于计量型系统的偏倚分析。将每个操作者的计数型测量系统的结果与标准值相比较、分析，又有各自不同的一致性比率。

　　3.所有操作者对同一部件重复测量时应一致，这类似计量型测量系统的再现性分析，操作者计数型测量系统分析之间有一个共同的一致性比率。

　　4.各操作者不但对同一部件重复测量时应一致，而且应与该部件的标准值一致（若标准值已知）。通常，使用这种一致性比率来衡量计数型测量系统的有效性。一般说来，一致性比率至少要大于80%，最好达到90%以上。当值小于80%，应采取纠正措施，以保证测量数据准确可靠。

　　计数型测量系统分析——卡帕值（k）

　　K（希腊字母，读音kappa，中文为卡帕）是另一个度量测量结果一致程度的统计量，只用于两个变量具有相同的分级数和分级值的情况。它的计算公式可以统一的概括为：

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　　以上公式中，P0为实际一致的比率；Pe为期望一致的比率。K在计算上有两种方法：Cohen的k和Fleiss的k。

　　K的可能取值范围是从-1到1，当k为1时，表示两者完全一致；k为0时，表示一致程度不比偶然猜测好；当k为-1时，表示两者截然相反，判断完全不一致。通常，k为负值的情况很少出现，下表归纳了常规情况下k的判断标准。在计数型测量系统中研究一个测量员重复两次测量结果之间的一致性，一个测量员的测量结果与标准结果之间的一致性，或者两个测量员的测量结果之间的一致性时，都可以使用k。

　　K大于0.9介于0.7—0.9小于0.7测量系统能力

　　良好

　　可接受

　　不合格

　　计数型测量系统分析的合格标志

　　对于测量系统的分析，用户最终要得出测量系统是否合格的结论。如果可以认定测量系统合格，测量系统分析工作可以结束。但如果测量系统不合格，则要进一步分析，查找出问题，并迅速解决问题。本文主要介绍的是特殊的但是在某些行业非常适用的计数型测量系统分析方法，这将帮助企业相关人员更全面深入的理解测量系统分析（MSA）。

篇八：msa人员一致性分析篇九：msa人员一致性分析

　　

　　2009年第10期

　　（总第122期）

　　大

　　众

　　科

　　技

　　DAZHONGKEJI

　　No.10，200(CumulativelyNo.122)

　　认同一致性

　　MSA分析在检验过程中的运用

　　黄晓京

　　（广西出入境检验检疫协会，广西

　　南宁

　　530000）

　　【摘

　　要】文章通过对一家企业的一次测量系统分析，探讨认同一致性MSA分析在检验过程中的运用，为今后指导检验

　　产品工作提供理论依据，提高检验人员的检验水平。

　　【关键词】离散型数据测量系统；测量系统分析（MSA）；认同一致性

　　【中图分类号】TS07【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2009)10-0111-02通

　　常

　　我

　　们

　　提

　　到

　　测

　　量

　　系

　　统

　　分

　　析

　　(MeasurementSystemAnalysis)主要是运用在实验室，针对被测量连续型数据的测

　　量系统进行分析。但对于针对离散型数据的测量系统分析，由于该种测量主要为人员主观评价，每个人对判定标准的理

　　解不同往往分歧会很大，而且一般较难量化分析，故适用此

　　类情况的方法则较少。笔者根据自身工作经历介绍一个可行

　　的方法进行分析，可用于如分等级检验、合格判定等离散性

　　测量系统的分析，此方法可用于分析检验检疫人员检验商品

　　合格与否的判断能力的高低，从而提高检验人员对检验标准

　　的理解，减少不同检验员之间产品不同判定的风险，降低检

　　验检疫出证风险。

　　检测样品：为

　　22件各级别产品（1～2级、3级、4级、内

　　4级、5级）。

　　测试方法：接受测试人员上下午各进行一次分级测试，上午

　　9：30-10：30；下午

　　14：30-15：30。

　　测试地点：包装仓库。

　　表2测试记录表

　　1.测量系统分析（MSA）—用于分析测量系统对量化测量

　　值的影响

　　2．认同一致性——测试人员对样品分等级/合格判定能

　　力一致性的能力

　　认同一致性MSA的要求：测量系统的认同一致性目标为

　　100%，也就是说每个人前后两次分级的结果均要一致并与结

　　果相同。通常测量系统的认同一致性≥90%，则测量系统可用；

　　如

　　90%＞测量系统的认同一致性≥80%，则测量系统视情况可

　　采用；如测量系统的认同一致性＜80%，则测量系统不可用。

　　所用分析软件为

　　MINITAB14版本。

　　占

　　占

　　关

　　关

　　林

　　林

　　李

　　李

　　占

　　占

　　邓

　　邓

　　李

　　李

　　张

　　张

　　黄

　　黄

　　李

　　李

　　张

　　张

　　朱

　　朱

　　标

　　李

　　李

　　李

　　李

　　编

　　翠

　　翠

　　小

　　小

　　荣

　　荣

　　秀

　　秀

　　丽

　　丽

　　萍

　　萍

　　春

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　　捷

　　捷

　　善

　　善

　　琼

　　琼

　　小

　　小

　　秀

　　秀

　　准

　　玲

　　玲

　　荣

　　荣

　　莲

　　莲

　　芳

　　芳

　　英

　　英

　　娟

　　娟

　　新

　　新

　　金

　　金

　　结

　　号

　　玉

　　玉

　　兰

　　兰

　　青

　　青

　　萍

　　萍

　　萍

　　萍

　　珍

　　珍

　　果

　　（一）背景信息

　　31.测试人员自身前后两次测量一致性的分析

　　认同一致性在

　　80%以下一人，需要进行提高；认同一致性

　　在

　　80%～90%之间两人，视情况进行提高。

　　其中占丽萍在

　　3级品分级的P(vs>0)=0.0648＞0.05，【收稿日期】2009-【作者简介】黄晓京（1955－），男，广西宾阳人，广西出入境检验检疫协会常务副会长，ISO9001国家注册审核员，研究

　　生，从事管理体系认证，产品认证管理研究。

　　-111-

　　DateoA10AAssessme

　　ppraiser95fstudy.0%?CI:

　　vs

　　Reported

　　nt

　　Agreement

　　Percentby:

　　Nameofpro

　　duct:M8isc:642表明她在对3级品的分级前后一致性有待提高；张小新在2级品分级的P(vs>0)=0.5434＞0.05、在

　　3级品分级的P(vs

　　tnecreP>0)=0.0786＞0.05，表明她在对2、3级品的分级前后一

　　致性有待提高，本次测试不需要判定是否有2级品。表明她

　　们在该级别产品的重复性不好。

　　2.测试人员个人对标准结果认同一致性的分析

　　表

　　认同一致性在

　　80%以下两人，需要进行提高；认同一致性

　　在

　　80%～90%之间

　　3人，视情况进行提高。

　　其中黄善英在4级品分级的P(vs>0)=0.1046＞0.05，表明她在对4级品的分级能力有待提高，要加强对标准的理

　　解。

　　3.受测试人员上、下午测试对标准认同一致性的分析

　　AD1Aate0p95proraf.

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　　produc64tnecreP测试序号

　　姓名

　　测试结果（%）

　　1占翠玉

　　100.002关小兰

　　90.913林荣青

　　95.454李秀萍

　　100.005占丽萍

　　81.826邓萍珍

　　81.827李玲

　　95.457李春莲

　　95.459张捷芳

　　86.3610黄善英

　　77.2711李琼娟

　　90.9112李荣

　　95.4513张小新

　　77.2714朱秀金

　　100.00图1上午测试分析图

　　测试序号

　　姓名

　　上午测试结果（%）

　　下午测试结果（%）

　　1占翠玉

　　100.00100.002关小兰

　　90.9195.453林荣青

　　95.45100.004李秀萍

　　100.00100.005占丽萍

　　86.3695.456邓萍珍

　　81.82100.007李玲

　　95.45100.007李春莲

　　95.45100.009张捷芳

　　86.3695.4510黄善英

　　77.2781.8211李琼娟

　　90.91100.0012李荣

　　95.45100.0013张小新

　　77.2795.45表

　　414朱秀金

　　100.00100.0ttnneeccrreePP由此可以看出，下午测试结果的分值整体要比上午高很

　　多，表明受测试人员对测试有了一定适应能力。

　　其中上午张捷芳在4级品分级的P(vs>0)=0.0648＞0.05，表明她在对4级品的分级能力有待提高；黄善英在4级

　　品分级的P(vs>0)=0.2400＞0.05，表明她在对4级品的分

　　级能力有待提高；张小新在1级品分级的P(vs>0)=0.0648＞0.05，在2级品分级的P(vs>0)=0.5434＞0.05，表明

　　她在对1-2级品的分级能力有待提高。下午黄善英在4级品分

　　级的P(vs>0)=0.1424＞0.05，表明她在对4级品的分级能

　　力有待提高。

　　-112-图2下午测试分析图

　　4.被测试整体之间的认同一致性及整体对标准的认同一

　　致性分析

　　本次测试结果反映测试人员的认同一致性有待提高，在

　　测试的22个样品中，14个人一致认同的产品数只有

　　11个，认同一致性为

　　50%（Percent50.00），对标准的认同一致性也

　　为

　　50%，这样我们有

　　95%的把握认定被测试小组的认同一致性

　　能力最高为

　　71.78%。此次测量结果

　　P(vs>0)＜0.05，表明

　　整个被测试小组认真接受测试，没有敷衍了事，测量结果准

　　确有效。由此可见，烧成一车间编级班组

　　14名编级人员的测

　　量系统还需要较大提高。其中上午被测试整体对标准的认同

　　一致性为

　　50%，下午为

　　68.18%。

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　　rodardy

　　:

　　d

　　u

　　ct:Misc:

　　虽然受测试人员整体认同前后一致性及个人与标准的认

　　同一致性比较好，但是整体对标准理解不同，造成整体之间

　　的认同一致性和对标准的认同一致性不高。要加强大家对分

　　级标准的理解，提高大家对标准共同认识。产生分歧较大的主要是：第

　　1、6、12、13、14、15号样品，主要分歧级别

　　3、4、内四、5。

　　图3测试综合分析图

　　本次测试不需要判定

　　2级品，故无法分析出测试整体对

　　2级品的分辨能力。

　　（三）总结

　　认同一致性MSA分析可广泛运用于提高检验检疫人员及

　　工厂检验人员的检验能力方面，加深检验检疫与工厂对产品

　　出口检验标准的理解提高检验监管的力度，减少出口风险，切实把好国门关，切实帮助外贸出口企业扩大出口。

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