【MSA】偏倚及確定偏倚的方法
偏倚通常被稱為“準確度”。由于“準確度”有多種意思，建議不要用準確度來代替偏倚。
偏倚是指對相同零件上同一特性的觀測平均值與真值(參考值)的差異。
偏倚是測量系統的系統誤差。它會增進所有已知或未知的變差來源所共同影響的總偏差，這促使在某一測量時期內重復地應用相同測量過程時，以總偏差趨向去恒定和預測地補償所有的結果。
造成過大的偏倚的可能原因有：
● 儀器需要校準
● 儀器、設備或夾具磨損
● 基準的磨損或損壞，基準偏差
● 不適當的校準或使用基準設定
● 儀器質量不良-設計或符合性
● 線性誤差
● 使用了錯誤的量具
● 不同的測量方法-作業準備、加載、夾緊、技巧
● 測量的特性不對,變形(量具或零件)
● 環境 - 溫度、濕度、振動、清潔
● 錯誤的假設，應用的常數不對
● 應用零件數量、位置、操作者技能、疲勞、觀測誤差(易讀性、視差)
在校準過程所使用的測量程序(如：使用“基準”)，應該盡可能地與正常操作的測量程序一致。
校驗報告中會給出不同值的偏倚量。偏倚為負，說明觀察值比參考值小，偏倚為正，說明觀察值比參考值大。前提是測量系統的偏倚量是可重復的。
確定偏倚是否可接受的獨立樣本方法采用假設試驗：
H0bias=0
H1bias≠0
評估計算的平均偏倚來確定這個偏倚是否是由于隨機(取樣)變差而產生的。
一般來說，如果相對于它的重復性，它在統計上并不是顯著不同于零，則測量系統的偏倚或線性誤差是可接受的。因此，重復性與過程變差比較時必須是可接受的，以便讓這個分析是有用的。
取得一個樣件，并且建立其與可追溯到相關標準的參考值。如果不能得到這參考值，選擇一件落在生產測量范圍中間的生產件，并將它指定為偏倚分析的基準件。在工具室里測量該件n≥10次，并計算n個讀值的平均值。將該平均值視為“參考值”。
也許會希望擁有位于期望測量結果的下限、中間及上限位置的基準樣件，如果可做到這樣，可以使用線性研究來分析這些數據。
讓一個評價者以正常方式測量樣件n≥10次。
結果分析-繪圖
確定每個讀數的偏倚
偏移：= xi-參考值
繪制出偏倚數據相對于參考值的柱狀圖。評審柱狀圖，運用學科知識以確定是否有特殊原因或異?，F象存在。如果沒有，則繼續進行分析。當n < 30時，則應特別小心
結果分析 - 數值
計算n個讀數的平均偏倚
計算重復性標準偏差(看下面的量具研究和極差法)
如何GRR研究可以得到(并有效)，那么重復 性標準偏差的計算就應該基于GR的研究結果進行計算。
通過計算%EV確定此重復性是否可以被接受
%EV = 100 [EV/TV]=100[σ重復性/TV]
這里的總變差(TV) 是基于預期的過程差(首選)或規格范圍除6。(見 下面的GRR研究)
如果%EV是大的，那么這個測量系統的變差可能不被接受。因為偏倚分析假定重復性是可以接受，所以繼續運用一個%EV值大的測量系統進行分析會導致誤導與混淆的情況。
確定偏倚的t值；
如果符合以下兩種情況,那么偏倚就可在a水平被接受(統計意義上的0值)。
● P值相對于tbias是小于ɑ的。
● 基于偏倚值，0落在1-ɑ的偏差置信區間內：
所使用的ɑ水準取決于敏感度的水準，敏感度水準對評價/控制過程是必要的，并且與產品/過程的損失函數(敏感度曲線)有關。如果ɑ置信度水準不是使用默認值0.05 (95%置信度)，則應該得到顧客的同意。
偏倚 - 范例
一個制造工程師評價了一個用于過程監控的新測量系統。測量設備的一項分析證明該測量系統應該沒有線性誤差的考量，所以該工程師只需對測量系統的偏倚進行評價。他基于一份已文件化的過程變差描述，在這測量系統操作范圍內選取了一個零件；通過對該零件進行了全尺寸測量來確定它的參考值,然后由主要操作者測量該零件15次。
通過使用散布圖和統計軟件，檢驗員得到了直方圖和數值分析結果(參見圖III-B2和表II-B2)
此柱狀圖并未顯示出任何需要額外分析和評審的異?，F象或異常值。
將0.2120的重復性與預期的過程變差(標準差) 2.5 進行比較。由于%EV = 100(. 2120/2.5) = 8. 5%，所以這個重復性是可以接受的，偏倚分析也能繼續進行。
由于0落在偏倚置信區間內(-0.1107，0. 1241)，該工程師可假設這測量的偏倚是可接受的，即在實際使用時，將不會帶來額外的變差來源。
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