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gagerr

ゲージの反復性と再現性の分析

構文

gagerr(y,{part,operator})
gagerr(y,GROUP)
gagerr(y,part)
gagerr(...,param1,val1,param2,val2,...)
[TABLE, stats] = gagerr(...)

説明

gagerr(y,{part,operator}) は、part に対して operator が収集した y の測定値に対して、ゲージの反復性と再現性の分析を実行します。y は、さまざまな部品の測定値が含まれている列ベクトルです。partoperator は、カテゴリカル変数、数値ベクトル、文字行列、string 配列、または文字ベクトルの cell 配列です。partoperator の要素の数は、y の要素の数と等しくなければなりません。

gagerr は、コマンド ウィンドウに表を出力します。この表には、分散の分解、標準偏差、分析の分散 (5.15 x 標準偏差) が異なるソースに対するパーセントとともに表示されます。要約統計は、異なるカテゴリ数 (NDC) と全変動のゲージ R&R のパーセンテージ (PRR) を示す表の下に出力されます。

gagerr も、変動量のさまざまな要素のパーセンテージを示す棒グラフをプロットします。ゲージ R&R、反復性、再現性、および部分間の変数量は、4 本の垂直バーとしてプロットされます。分散と分析の分散は、2 つのグループとしてプロットされます。

NDC を使用して測定システムの性能を測るには、次のガイドラインを使用します。

  • NDC > 5 の場合、測定システムは機能します。

  • NDC < 2 の場合、測定システムは機能しません。

  • それ以外の場合、測定システムは受け入れ可能です。

PRR を使用して測定システムの性能を測るには、次のガイドラインを使用します。

  • PRR < 10% の場合、測定システムは機能します。

  • PRR > 30% の場合、測定システムは機能しません。

  • それ以外の場合、測定システムは受け入れ可能です。

gagerr(y,GROUP) は、GROUP で表される partoperator を使用して y の測定値に対してゲージ R&R 分析を実行します。GROUP は、1 列目と 2 列目がそれぞれ別の部品と操作を指定する数値行列です。GROUP の行数は、y の要素の数と同じでなければなりません

gagerr(y,part) は、操作情報なしで y の測定値に対してゲージ R&R 分析を実行します。すべての変動は part によるものと仮定します。

gagerr(...,param1,val1,param2,val2,...) は、以下のパラメーター名と値のペアを 1 つ以上使用してゲージ R&R 分析を実行します。

  • 'spec' — プロセスの上限と下限をそれぞれ定義する 2 つの要素のベクトル。この場合、コマンド ウィンドウに出力される要約統計には精度-許容誤差の比 (PTR) が含まれます。また、棒グラフには許容誤差のパーセンテージのグループが追加されます。

    PTR を使用して測定システムの性能を測るには、次のガイドラインを使用します。

    • PTR < 0.1 の場合、測定システムは機能します。

    • PTR > 0.3 の場合、測定システムは機能しません。

    • それ以外の場合、測定システムは受け入れ可能です。

  • 'printtable' — 表形式の出力をコマンド ウィンドウに表示するかどうかを示す値 'on' または 'off'。既定値は 'on' です。

  • 'printgraph' — 棒グラフをプロットするかどうかを示す値 'on' または 'off'。既定値は 'on' です。

  • 'randomoperator'operator の効果が無作為かどうかを指示する論理値 true または false。既定値は true です。

  • 'model' — 次のいずれかで指定される使用モデル。

    • 'linear' — 主効果のみ (既定の設定)。

    • 'interaction' — 主効果 + 2 要因交互作用。

    • 'nested'part 内の入れ子形式の operator

    既定値は 'linear' です。

[TABLE, stats] = gagerr(...) は、6 行 5 列の行列 TABLEstats 構造体を返します。TABLE の列は、左から右の順に、分散、分散の比率、標準偏差、分析分散、分析分散の比率を表します。TABLE の行は、上から下の順に、変動の原因であるゲージ R&R、反復性、再現性、作業者、作業者と部品の交互作用、部品を表します。stats は、測定システムの性能に関する要約統計量が含まれている構造体です。stats のフィールドは、以下のとおりです。

  • ndc — 異なるカテゴリ数

  • prr — 全変動のゲージ R&R のパーセンテージ

  • ptr — 精度-許容誤差の比パラメーター 'spec' が指定されていない場合、値は NaN です。

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作業者、部品、作業者が部品に対して行った測定の値 y をランダムに生成することにより、測定システムをシミュレートします。

rng(1234,'twister')               % for reproducibility   
y = randn(100,1);                 % measurements
part = ceil(3*rand(100,1));       % parts
operator = ceil(4*rand(100,1));   % operators

交互作用のない混合 ANOVA モデルを使用して、このシステムに対するゲージ R&R 分析を実行します。

gagerr(y,{part, operator},'randomoperator',true)
  Columns 1 through 4

    {'Source'           }    {'Variance'}    {'% Variance'}    {'sigma' }
    {'Gage R&R'         }    {[  0.9715]}    {[   99.2653]}    {[0.9857]}
    {'  Repeatability'  }    {[  0.9535]}    {[   97.4201]}    {[0.9765]}
    {'  Reproducibility'}    {[  0.0181]}    {[    1.8452]}    {[0.1344]}
    {'   Operator'      }    {[  0.0181]}    {[    1.8452]}    {[0.1344]}
    {'Part'             }    {[  0.0072]}    {[    0.7347]}    {[0.0848]}
    {'Total'            }    {[  0.9787]}    {[       100]}    {[0.9893]}

  Columns 5 through 6

    {'5.15*sigma'}    {'% 5.15*sigma'}
    {[    5.0762]}    {[     99.6320]}
    {[    5.0288]}    {[     98.7016]}
    {[    0.6921]}    {[     13.5838]}
    {[    0.6921]}    {[     13.5838]}
    {[    0.4367]}    {[      8.5716]}
    {[    5.0949]}    {0x0 char      }

Number of distinct categories (NDC):0
% of Gage R&R of total variations (PRR): 99.63
Note: The last column of the above table does not have to sum to 100%

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type bar. These objects represent %Variance, %StudyVar.

参照

[1] Burdick, Richard K., Connie M. Borror, and Douglas C. Montgomery. Design and Analysis of Gauge R&R Studies: Making Decisions with Confidence Intervals in Random and Mixed ANOVA Models. Society for Industrial Applied Mathematics: American Statistical Association, 2005.

バージョン履歴

R2006b で導入

参考