用minitab kappa分析kappa后如何判定相关参数

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-02-10 05:53 标签： minitab相关性分析p值
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检验员检验能力鉴定-Kappa分析
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Kappa,中文为卡帕，是度量测验结果一致程度的统计量。
在计数型测量系统中研究一个测量员重复两次（或测量结果与标准之间的一致性）测试结果的一致性或者两个测量员的测量结果之间的一致性。
如何有效地评价检验员的检验技能、整体提升检测岗位员工的技能水平，避免不良品的漏检流出。企业中针对检测员需要100%考核上岗（既满足自身检验一致性，同时也满足与标准判定一致性）。根据品质工具Kappa测试特点，检查岗位员工技能可通过Kappa测试，进行员工检出能力分析； 并系统推广到其他计数性测试岗位中，加以应用分析：
1、统计目前所有检验工位在岗检验员名单（岗位、姓名、入职时间、培训履历）；
2、对在岗检验员进行资格审核，如有未经过流程培训考核上岗的在岗检验员（含未转正员工），则安排重新培训考核认证；
3、对最终确认人员进行产品检验标准培训及有关Kappa测试相关事项说明（含Kappa判定标准）；
4、对在岗所有计数型检测岗位进行Kappa测试，每人对同份样本分2次进行检查，如有考核不过人员则要求对其重新培训，再次考核或淘汰剔除；
5、根据员工Kappa测试结果，对员工的检验技能进行认证；
样品收集：
应用Minitab工具
路径：打开Minitab软件—打开工作表—统计—质量工具—属性一致性分析表
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文档介绍：
Minitab 在 MSA 中运用如何用 Minitab 运算 GR&R 用 minitab 创建 GR&R 1.打开 minitab 界面,打开后的初始界面如下: 如何用 Minitab 运算 GR&R 2.将数据输入 Minitab 中: 例:选取 10 个代表过程变异预期范围的部件,编号从 1到 10 ,3个测量员张三、李四、王五用编号为 CSIXXXX 的卡尺随机对其测量,测得数据为: 如何用 Minitab 运算 GR&R 3.选择“统计”→“质量工具”→“量具研究”→“量具 R&R 研究(交叉) ”,如下图: 如何用 Minitab 运算 GR&R 4.选择“量具 R&R 研究(交叉) ”后点击,将对应的名称选择到对应的栏位中,如下图: 点“量具信息”可以添加量具名称、研究日期、报表人等;点“选项”可以添加标题,规格上下限等一些信息。如没有特别要求时可以直接点确定。如何用 Minitab 运算 GR&R 5.分析方法,选择方差分析法,点确定后如下图: 如何用 Minitab 运算 GR&R 6.数据分析: 测量值的量具R&R(方差分析) 由此图可知: 1.测量系统很差,几乎所有的变差都来源于测量系统,人员重复性构成测量系统变差的主要来源,量具的再现行效果也不理想。( 左上角图) 2.R 控制图要保证所有点都在控制线内,王五有一点超出规格。张三部件测量值相对较稳定( 左中间图) 3.X 控制图要保证 50% 的点不在控制线内,而实际所有的点都在控制线内。(左下角图) 4.部件图可以看出部件间存在差异,非水平线所表明。( 右上角图) 5.作业员图可以看出作业员间存在差异,非水平线所表明,且此差异较部件间差异大。( 右中间图) 6.作业员*部件图可以看出,作业员与部件间存在显著的交互作用。此线能重合最为理想,不重合也要尽量平行。( 右下角图) 量具 R&R
研究变异%研究变来源标准差(SD)
异(%SV) 合计量具 R&R
100.00 重复性 0.195213
93.73 再现性 0.072580
34.85 作业员 0.072580
34.85 部件间 0.000000
0.00 合计变异 0.208269
100.00 可区分的类别数= 1 会话窗口数据由左边的数据可知: 1.此量测系统完全不可以接受,此量测系统会完全掩盖过程变差,毫无意义。 2.人员重复性非常差 93.73% ,量具的再现性也不理想 34.85% 3.NDC 区分可类数不够,应大于等于 5。如何用 Minitab 进行属性一致性研究用 Minitab 创建 Kappa
1. 打开 minitab 界面,打开后的初始界面如下: 如何用 Minitab 进行属性一致性研究 2.将数据输入 Minitab 中例:选取 5个代表过程变异预期范围的部件,规定此 5个零件的规格在( 10 ± 0.2 ),编号从 1到5,3个测量员张三、李四、王五用编号为 CSIXXXX 的卡尺随机对其测量,测得数据为: 如何用 Minitab 进行属性一致性研究 3.选择“统计”→“质量工具”→“属性一致性分析”,如下图:1
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下载次数：Indicates the degree of agreement of the nominal or ordinal assessments
made by multiple appraisers when evaluating the same samples. Kappa statistics
are commonly used in cross tabulation (table) applications and in attribute
agreement analysis (attribute gage R&R).
For example, 45 patients are examined by two different doctors for a
particular disease. How often will the doctor's diagnosis of the condition
(positive or negative) agree? Another example of nominal assessments is
inspectors rating defects on TV screens. Do they consistently agree on
their classifications of bubbles, divets, and dirt?
Kappa values range from -1 to +1. The higher the value of kappa, the
stronger the agreement.
·&&& Kappa =
1, perfect agreement exists.
·&&& Kappa =
0, agreement is the same as would be expected by chance.
·&&& Kappa &
0, agreement is weaker tha this rarely happens.
Typically a kappa value of at least 0.70 is required, but kappa values
close to 0.90 are preferred.
When you have ordinal ratings, such as defect severity ratings on a
scale of 1-5, Kendall's coefficients, which take ordering into consideration,
are usually a more appropriate statistic to evaluate association than
kappa alone.
Minitab can calculate both Fleiss's kappa and Cohen's kappa. Cohen's kappa
assesses the degree of agreement when there are either two raters with a single
trial or one rater with two trials. In Attribute Agreement Analysis, Minitab
calculates Fleiss's kappa by default and offers the option to calculate Cohen's
kappa when appropriate. In Cross Tabulation and Chi-Square, Minitab calculates
only Cohen's kappa.
For more information on the calculation of kappa statistics, see Methods
and Formulas - Cross Tabulation and Chi-Square and Methods and Formulas
- Attribute Agreement Analysis.

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