属性值测量系统分析的方法研究与应用

摘要

在六西格玛改进活动中，测量系统分析是极为关键的一环。从提高效率的角度而言以及属性值测量值本身的特性要求，对属性值测量系统分析的研究十分紧迫。但是，同连续型测量系统相比，目前对属性值测量系统的研究相对比较少，而且在企业中的应用存在着一些问题。 本文首先通过对热敏电阻器的玻璃封装过程进行属性值测量系统分析，对一致性比率以及Kappa.统计量的方法做一个较为详细的介绍，并对该方法在实际使用当中存在的误区进行解释：然后对其他领域应用较为广泛的一致性评价的方法进行研究，试图将其应用到属性值测量系统的评价当中：接着通过MATLAB进行编程制定出合理的抽样方案，即对于一个属性值测量系统，其所选取的零件数一般不能低于20，特别是对于一些中等一致(例如p=50％)的测量系统，更应该加大其样本量，样本容量至少应该选取40；最后针对现有的企业中使用的评价准则中不切合实际的地方，对二进制的测量系统，提出一种旨在降低生产者风险以及消费者风险的新的评价方法，并通过实例验证了其有效性。此外，为了解决属性值测量系统分析中数据计算复杂的问题，开发了一个软件，可以方便地进行属性一致性分析，计算四种一致性比率以及Cohen的Kappa统计量以及Fleiss的Kappa统计量。

目录

文摘

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声明

第一章绪论

1.1问题的提出

1.2本文的研究目的及意义

1.3国内外研究现状综述

1.4本文技术路线

第二章属性值测量系统分析的基本理论

2.1测量系统分析基本概念及作用

2.1.1测量系统分析概述

2.1.2测量系统分析在六西格玛改进中的作用

2.2分类数据分析的概念及研究方法概述

2.3目前属性值测量系统的研究方法

2.4一致性分析

2.4.1一致性比率

2.4.2 Cohen的Kappa统计量

2.4.3 Fleiss的Kappa统计量

2.4.4组内相关系数

第三章案例研究

3.1操作者内部的属性一致性分析(Within Appraisers)

3.1.1操作者内部的属性一致性比率

3.1.2计算操作者内部的Cohen的Kappa统计量

3.1.3计算操作者内部的Fleiss的Kappa统计量

3.2每个操作者与基准值相比的属性一致性分析(Each appraiser vs.Standard)

3.2.1每个操作者与基准值相比的属性一致性比率

3.2.2计算每个操作者与基准值相比的Cohen的Kappa统计量

3.2.3计算每个操作者与基准值相比的Fleiss的Kappa统计量

3.3操作者之间的属性一致性分析(Between Appraisers)

3.3.1操作者之间的属性一致性比率

3.3.2计算操作者之间的Cohen的Kappa统计量

3.3.3计算操作者之间的Fleiss的Kappa统计量

3.4所有操作者与基准值相比的属性一致性分析(Each appraiser vs.Standard)

3.4.1所有操作者与基准值相比的属性一致性比率

3.4.2计算所有操作者与基准值相比的Cohen的Kappa统计量

3.4.3计算所有操作者与基准值相比的Fleiss的Kappa统计量

第四章属性值测量系统的应用探讨

4.1一致性比率及Kappa统计量在工程中的适用范围及注意事项探讨

4.2属性值测量系统中样本量的选取

第五章一种简单有效的评价二进制测量系统的新方法

5.1案例背景

5.2 A公司初始测量系统结果分析

5.3一种基于降低生产者风险以及消费者风险的新方法

5.4解决方案

5.5六西格玛改进结果

第六章结论及未来研究方向

6.1研究结论

6.2未来研究方向

参考文献

附录 第四章属性值测量系统样本量选取中MATLAB代码

发表论文和科研情况说明

致 谢