JMP GRR计算公式具体问题！

phinikes

各位大神，请帮忙分析一下下面的问题：

      我在审核供应商过程发现供应商使用MSA手册4th P188~189页的公式计算一个直接的GRR，GRR% 和NDC 都特别好，我用JMP分析差别很大。我查阅手册发现里面公式没有体现操作员与部件间的交叉作用，把交叉作用直接归结到产品的变异，而JMP是有考虑交叉作用的. 我的疑问是：
1）手册上的公式是否可靠？我用手册上的P188~189案例数据放JMP处理，%GRR和NDC都跟手册基本一致了
2） JMP软件处理这些数据的背后的公式是否和手册上的一样？
3） 手册上的公式如何体现交叉作用的。

因为不知道怎么上传数据，就没办法将供应商的原始数据放上了，大家可以用MSA手册上的数据进行分析。

xuzhan

您好，以下回复供参考。


我在审核供应商过程发现供应商使用MSA手册4th P188~189页的公式计算一个直接的GRR，GRR% 和NDC 都特别好，我用JMP分析差别很大。按照您的描述，翻阅了下MSA Manual_4th英文原版（因为经历过太多次各种中文译本的纰漏），P188-189对应的章节是Section H - Pooled Standard Deviation Approach to GRR，以下回复假定您所提及的是同一章节内容。
我查阅手册发现里面公式没有体现操作员与部件间的交叉作用，把交叉作用直接归结到产品的变异，而JMP是有考虑交叉作用的. 我的疑问是：
首先，需要强调的是，任何统计或者说分析方法都会有其适用场景和局限性，所以应先理解Section H所谓的合并标准差方法的适配场景，个人理解，特别是注意以下截图“标黄处”：


由于此场景描述的恰恰是很多情况下测试员和所测试部件“并非交叉关系”（因为各种现实原因不可操作），即实际上A测试的10个部件并非B测试的10个部件（尽管在P189的数据表中标号相同）...，此时部件因素嵌套(Nested)在测试员因素下，因此，不评估测试员和部件因素的交互作用。

1）手册上的公式是否可靠？我用手册上的P188~189案例数据放JMP处理，%GRR和NDC都跟手册基本一致了
a. 基于背景描述，个人认为此处与其说可靠与不可靠，不如说场景适配不适配您所考核的供应商，而这非方法本身所能回答的问题，需要由您自行判断。
b. 如背景截图所述，合并标准差只是“一种”可选的适配此场景的方法（含其若干前提假设），也就是说还有其他方法适配。
c. 而JMP的“变异性/计数量具图”基于混合效应模型（又名随机效应模型、多水平模型、方差分量模型...都一个意思，不同软件、书籍、文献不同称谓），即不同于MSA手册Section H章节内容，因此结果自然不会与P189一致。



2） JMP软件处理这些数据的背后的公式是否和手册上的一样？
参见(1)的解释，JMP的“变异性/计数量具图”后台方法不同于Section H章节内容，而至于MSA手册其他章节内容，也需要具体章节具体分析。

3） 手册上的公式如何体现交叉作用的。
参见背景截图解释，不赘述了就。

因为不知道怎么上传数据，就没办法将供应商的原始数据放上了，大家可以用MSA手册上的数据进行分析。

phinikes

xuzhan 发表于 2020-9-30 14:24
您好，以下回复供参考。

谢谢你的回复，我需要好好消化一下。

phinikes

xuzhan 发表于 2020-9-30 14:24
您好，以下回复供参考。

你好！
很抱歉，GRR公式是MSA手册（英文版）P118~P119,再次说声对不起。我的问题请你能否再帮我解惑一次。

xuzhan

phinikes 发表于 2020-10-11 15:46
你好！
很抱歉，GRR公式是MSA手册（英文版）P118~P119,再次说声对不起。我的问题请你能否再帮我解惑一次 ...

同之前的回答思路，类似这类问题，既然已有手册可依，因此，您顺着往前再多看几页，自己就可以找到答案。


P118-119在MSA Manual_4th英文原版中属于“Chapter III – Section B Variable Measurement System Study – Guidelines”章节，因此，个人认为，开篇综述已经很好地回答了您的疑问，我就不重复赘述了，您自己阅读理解下就成。




1. 对于您提及的P118-119而言，演示的是“Average and Range method”
2. 对于JMP的“变异性/计数量具图”平台或者多数软件而言，如手册所述，其后台多为手册里所谓的“ANOVA method”