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Excelでのゲージ R&R 属性分析のチュートリアル

20/10/2017

このチュートリアルはXLSTATソフトウェアを用いてExcel内で属性についてのGage R&R (再現性と反復性) 分析 をセットアップして解釈することを支援します。

XLSTATを用いたExcelでのゲージR&R 属性分析を実行するためのデータセット

このデータは、2回の反復での5人の鑑定人(オペレータ)による15人の患者の肌の健康状態の評価です。肌の健康状態は、5ポイント順序尺度で評価されます:Excellent, Good, Medium, Bad, Very Bad。さらに、肌の状態は、参照値とするために生物学的にも評価されました。

データは、鑑定人の名前で1列、患者の識別子で一列、鑑定人によってなされた測定で1列、参照値で1列となるオブザベーション/変数の表形式で格納されています。情報提供の目的としてのみ、反復に関する5番目の列があります。

データと結果を含むExcelシートは、こちらをクリックしてダウンロードできます。

このチュートリアルの目的

このチュートリアルの目的は、測定プロセスを管理して判断するために、属性に関するゲージR&R調査を実施することです。我々の事例では、視覚的な鑑定に基づいて15人の患者の肌の状態を評価する5人の鑑定人の能力を評価しようとします。結果は、生物学的分析によって得られた肌の状態参照値と比較されます。

ゲージR&R属性分析のセットアップ

属性に関するゲージR&R調査を実施するには、XLSTAT / SPC / ゲージ R&R 属性コマンドを選択してください。
XLSTAT statistical software for Excel, Statistical Process Control menu

SPCの属性用ゲージR&Rダイアログ・ボックスが現れます。

一般タブで、データ形式オブザベーション/変数の表 (すべての測定で1列)を選んでください。そして、測定値フィールドで列Estimated State を選択し、順序データ・タイプを選択してください。 オペレータフィールドで列Appraiserを選択しパーツPatient を選択してください。オプション参照を有効にして、参照フィールドで列Effective State を選択してください。

選択の最初に行に列名が含まれるので、オプション列ラベルを有効にしてください。

XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes dialog box 1

オプションタブで、すべての統計量を有効にして、信頼区間に95を入れてください。

XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes dialog box 2

出力タブで、評価の一致を表示するために一致を有効にしてください。

チャートタブで、一致チャートと2つのサプ・オプションオペレータ内オペレータ対参照を有効にしてください。

OKをクリックすると計算が始まります。行と列の数を確認するように促されます(このメッセージは、選択確認の要求を非選択にしてXLSTATオプション・パネルで 回避できます)。

XLSTATでのゲージ R&R 属性分析の結果の解釈

結果が4つのセクションで表示されます:オペレータ内オペレータ間オペレータ対参照全体対参照。

すべてのセクションで、最初に表示される表は、評価の一致の表です。オペレータ内の評価の一致の表で、(調査された)15人の患者が評価されて、Lea は15人の患者の評価での反復で、彼女自身と一致(マッチ)していることがわかります。つまり、81.90% から 100.00%の範囲の95%信頼区間で患者の100.00%が一致しています; 一方、 Luis は8人の患者についてのみ彼自身と一致しています。それは、26.59% から 78.73%の範囲の95%信頼区間で53.33%です。

XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes outputs 1
評価の一致の表は、各鑑定人のパーセント一致を信頼区間つきで示して、評価の一致チャートによって説明されます。

XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes outputs 2

2番目の表は、オペレータ内およびオペレータ対参照セクションに各オペレータおよび各応答のFleissのカッパ、そしてオペレター間および全体対参照セクションに各応答のFleissのカッパを格納します。

オペレータ内セクションでは、Lea が1.00のFleissのカッパを示すことがわかります。じつは彼女は、トータルで彼女自身と一致します。 Luisは0.3878の全体のFleissのカッパを示し、0から有意に異なります(p値 < 0.05)。しかしながら、そのような低い値は、乏しい一致を実証します。一般的ルールでは、0.75よりも大きいカッパの値は、優れた一致を示すとされます。

XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes outputs 3

3番目の表は、オペレータ内およびオペレータ対参照セクションに各オペレータおよび各応答のCohenのカッパ、そしてオペレター間および全体対参照セクションに各応答のCohenのカッパを格納します。
オペレータ内のCohenのカッパは、各パーツで厳密に2回の反復がある場合のみ計算でき、オペレータ間のCohenのカッパは、単一の反復を持つ2人のオペレータのみで計算できます。
Cohenのカッパは、Fleissのカッパと一致しています。

XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes outputs 4

4番目の表は、オペレータ内およびオペレータ対参照セクションにKendallの係数、そしてオペレター間および全体対参照セクションにKendallの相関係数を格納します。

Lea、Tim、Zoeは、Kendallの一致係数が1.00で2回の反復の間で強い連関を示します。Peterは、Kendallの一致係数が 0.9869で、やはり強い連関を実証しています。 これらの 4 つの係数は、p値 < 0.05に関連づけられていて、帰無仮説(係数が0に等しい)が棄却されます。Luisは、p値0.2882で has a Kendallの一致係数が0.5865であり、帰無仮説は棄却できません。 


XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes outputs 5

さてここで、オペレータ対参照のKendallの相関係数に注目しましょう。結果は、Lea、Tim、Zoeの評価と参照の間に強い連関があることを示します(係数が1に近い)。Luisの評価と参照の間の連関は低い (0.6074)ですが、それでもゼロからは有意に異なります。Peterのみ0.4491のp値で低い係数(0.1078)を示します。この場合、帰無仮説は棄却できません。   

XLSTAT statistical software for Excel Gage R&R for attributes outputs 6

参考文献

AIAG. (2010). Measurement Systems Analysis (MSA) Reference Manual. 4th Edition, Chrysler, Ford, GM.

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