零件 个数= 50
C-2 C-3 基准 111 111 000 000 000 001 011 111 000 111 111 100 111 001 111 111 111 111 111 111 101 100 111 111 000 010 111 111 111 000 111 111 111 110 111
评价人数 3
基准值 代码 0.476901 + 0.509015 + 0.576459 0.566152 -
0.57036 0.544951 x 0.465454 x 0.502295 + 0.437817 0.515573 + 0.488905 + 0.559918 x 0.542704 + 0.454518 x 0.517377 + 0.531939 + 0.519694 + 0.484167 + 0.520496 + 0.477236 +
很好
评价人 A 50 42
% 评价人 1 评价人 B
50 45
92.83% 0.84
70.89%
96.67% 0.9
78.19%
评价人 C 50 40
89.97% 0.8
66.28%
显著性水平= 0.05 得分与计数 2
评价人 A 评价人 B 评价人 C
50
50
50
42
45
40
0
0
0
0
0
0
8
5
10
92.83%
B
总计 Po=
A与C交叉表
A
总计 Po=
Kappa A B C
A与基准判断 交叉表
A
总计 Po=
B与基准判断 交叉表
B
总计
Po=
C与基准判断 交叉表
C
总计
Po=
Kappa
来源 总受检数 符合的 错误地否定 错误地肯定 混合的 95%置信上限 计算得分 95%置信下限
总受检数 一致数 95%置信上限 计算得分 95%置信下限
Pe= 0.562222222
B
0
1
44
6
15.66666667 34.33333333
3
97
31.33333333 68.66666667
47
103
47
103
kappa= 0.86294410 150
0
计算
期望的计算
1
计算
期望的计算
计算
期望的计算
0.906666667
A-2 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1
A-3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1
B-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1
Pe= 0.559733333
C
0
1
42
5
15.98
31.02
9
94
35.02
67.98
51
99
51
99
kappa= 0.788007268
总计
47 47 103 103 150 150
0 1
0.9
计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算
Pe= 0.553333333
C
0
1
43
7
17
33
96.67%
89.97%
0.84
0.9
0.8
70.89%
78.19%
66.28%
系统有效得分 3 50 39
0.884734154 0.78
0.640388012
系统有效得分与计数 4 50 39
0.884734154 0.78
0.640388012
有效性
漏发警报比例
误发警报比例
0.84 可接受边缘 0.9 可接受 0.8 可接受边缘
试验 次数= 3
数据表 B-2 B-3 C-1
111 111 000 000 000 101 111 111 000 111 111 000 111 111 111 111 111 111 111 111 010 101 111 111 000 000 111 111 111 010 111 111 111 010 111
47 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.486379 + 48 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.587893 49 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.483803 + 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.446697 -
A与B交叉表
A
总计 Po=
B与C交叉表
计数型测量系统研究
零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
A-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1
判不合格)= 0.049224841
基准
0
1
0
计算
45
5
期望的计算
16
34
1
计算
3
97
期望的计算
32
68
计算
48
102
期望的计算
48
102
0.946666667
Pe= 0.56
kappa= 0.878787879
总计
50 50 100 100 150 150
Pr(不合格 |
判不合格)= 0.114600328
注意： 1） 评价人自 己在所有试验 上都一致 2）评价人在 所有试验上都 与基准一致 3） 所有评价 人自己保持一 致，两两间一 致 4）所有评价 人自己和两两 间一致并且于 基准一致 5） UCI和LCI 分别是上、下 置信区间边界 线
A B C
0 1
0.94
计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算
基准
0
1
总计
0
计算
45
2
47
期望的计算
15.04
31.96
47
1
计算
3
100
103
期望的计算
计算
期望的计算
0.966666667
Pe= 0.5672
32.96
70.04
103
48
102
150
48
102
150
kappa= 0.922982132
0 1
0.9
Pr(不合格 |
判不合格)= 0.026143618
0.45231 x 0.545604 x 0.529065 + 0.514192 + 0.599581 0.547204 x 0.502436 + 0.521642 + 0.523754 + 0.561457 x 0.503091 +
0.50585 + 0.487613 + 0.449696 x 0.498698 +
基准
0
1
计算
42
9
期望的计算
16.32
34.68
计算
6
93
期望的计算
31.68
67.32
计算
48
102
期望的计算
48
102
Pe= 0.5576
kappa= 0.773960217
总计
51 51 99 99 150 150
A 0.878787879
很好
B 0.922982132
很好
C 0.773960217
8
92
34
66
51
99
51
99
kappa= 0.776119403
总计
50 50 100 100 150 150
A 0.862944162 0.776119403
很好 很好
B 0.862944162
0.788007268
很好 -
很好
C 0.776119403 0.788007268
-
很好 很好
-
Pr(不合格 |
36 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0.543077 x 37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.409238 38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.488184 + 39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.427687 40 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.501132 + 41 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.513779 + 42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.566575 43 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0.46241 x 44 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.470832 + 45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.412453 46 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.493441 +
0.0625 0.0625
0.125