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1、偏倚偏倚通常被称为准确度 o由于准确度有多种意思， 建议不要用准确度来代替偏倚。偏倚是指对相同零件上同一特性的观测平均值与真值（参 考值）的差异。L偏倚测瞳系统的参考值平均偏倚是测量系统的系统误差。它会增进所有已知或未知的 变差来源所共同影响的总偏差,这促使在某一测量时期内 重复地应用相同测量过程时，以总偏差趋向去恒走和预测 地补偿所有的结果。造成过大的偏倚的可能原因有：仪器需要校准仪器、设备或夹具磨损基准的磨损或损坏，基准偏差不适当的校准或使用基准设走仪器质量不良设计或符合性线性误差使用了错误的量具不同的测量方法作业准备、加载、夹紧、技巧测量的特性不对,变形（量具或零件）环境温度、湿度、振动
2、、清洁错误的假设，应用的常数不对应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易 读性、视差）在校准过程所使用的测量程序（如:使用基准），应该 尽可能地与正常操作的测量程序一致。校验报告中会给出不同值的偏倚量。偏倚为负，说明观察值比参考值小，偏倚为正，说明观察 值比参考值大。前提是测量系统的偏倚量是可重复的【MSA】确走偏倚的指南一控制图法进行研究如果用XBar&R图来衡量稳走性,其数据也可以用来进 行偏倚的评价。在偏倚被评价之前，控制图分析应该表明 这测量系统处于稳走状态。1）取得一个样件，并且建立可追溯到相关标准的参考值。 如果不能取得参考值，选择一件落在生产测量值范围中间 的生
3、产零件，将它指走为偏倚分析的基准样件。在工具室 里测量该零件n 10次，并计算n个读值的平均值。使 用该平均值作为参考值“。2）进行g （子组）稳走性硏究：g20 m值的子组。结果分析图示法3）如果控制图显示过程是稳走的并且m = Io那么使用独 立样本方法（见上述内容）所描述的分析。4）如果m2,则画出这些数据相对于参考值的柱状图。评 审柱状图，运用专业知识以确走是否有特殊原因或异常现 象存在。如果没有,则继续进行分析。结果分析数值法5）从控制图上获取平均值X6）用平均值X减去参考值，计算得到偏倚bias = X-参考值7) 用极差的平均值来计算重复性标准差。0蕙复性公式中，d取决于子组的大
4、小(m)和在控制图中的子组中 的数量(g)。8) 通过以下计算确走重复性是否可被接受 %EV=100EVTV =100 重复性/TV 这里的总变差(TV)是基于预期的过程差(首选)或规格范 围除6。(见下面的GRR研究) 如果EV是大的Z那么这个测量系统的变差可能不被接 受。因为偏倚分析假走重复性是可以接受，所以继续运用个EV值大的测量系统进行分析会导致误导与混淆的 情况。也就是说，分析结果可能显示偏倚是统计学上的O 值，然而其绝对量已超过了可接受的设备值。9）确走对偏倚的统计t值：f值=t偏倚=10）若0落在偏倚值附近的l置信区间内，则偏倚在这 水准上是可接受的。0£偏倚+公式中，
5、y可以从附录C中査到J心可以用标准分布表中查到。所使用的a水准取决于敏感度的水准,敏感度水准对评价 /控制一过程是必要的，并且与产品/过程的损失函数（敏 感度曲线）有关。如果a置信度水准不是使用默认值0.05 （95%置信度），则应该得到顾客的同意。范例偏倚参见图EBI对一个参考值为6.01的零件进行了稳走性硏 究,所有样本（20个子组）的整体平均值为6.021;因此偏 倚的计算值为0.011。使用散布图和统计软件，检查员得到了数值分析结果（见表 IIIB 3）o由于0落在这偏倚的置信度区间内（-0.0299, 0.0519） Z 该过程小组可以假设这测量系统的偏倚是可接受的，即在 实际使用中
6、将不会带来额外的变差来源。n平均值.X标准差，平均值的标准谋差。b测JS值1006.021.204802048参考值=6.01 =.05, E 5 g20 d? = 2.334, d2 2.326统计的 f值df显着的f值 （2含尾数的）僞倚偏倚的95%自信度区间TRl上阳测帚值.53717271.993.011-.02990.0519丧Ill-B3：偏倚研究一对偏倚的稳定性研究的分析偏倚研究的分析如果偏倚在统计上不等于0,检查是否存在以下原因: 基准件或参考值有误，检查确走标准件的程序。仪器磨损。这问题会在稳走性分析中呈现出来，建议进 行维修或重新修正计划。仪器产生错误的尺寸。仪器所测量的特
7、性有误。仪器没有经过适当的校准。对校准程序进行评审。 评价者使用仪器的方法不正确。对测量指导书进行评 审。仪器纠正的指令错误如果测量系统的偏倚不等于零。若有可能，应该采用硬件 修正法、软件修正法或同时使用这两种方法来对量具进行 重新校准以达到零偏倚。如果偏倚不能调整到零，通过变 更程序（如:对每个读值根据偏倚进行修正）还可以继续使 用该测量系统。由于存在评价者误差这一高度风险，因 此这种方法只能在取得顾客同意后方能使用。MSA】确定偏倚的指南一独立样件法进行研究确走偏倚是否可接受的独立样本方法采用假设试验：HObiaS = OHIbiaS0评估计算的平均偏倚来确走这个偏倚是否是由于随机（取样）
8、变差而产生的。一般来说，如果相对于它的重复性,它在统计上并不 是显著不同于零Z则测量系统的偏倚或线性误差是可 接受的。因此，重复性与过程变差比较时必须是可接 受的Z以便让这个分析是有用的。1）取得一个样件,并且建立其与可追溯到相关标准的 参考值。如果不能得到这参考值，选择一件落在生产 测量范围中间的生产件，并将它指走为偏倚分析的基 准件。在工具室里测量该件n 10次，并计算n个读 值的平均值。将该平均值视为参考值。也许会希望拥有位于期望测量结果的下限、中间及上 限位置的基准样件Z如果可做到这样，可以使用线性 研究来分析这些数据。2）让一个评价者以正常方式测量样件n10次。结果分析绘图3）确走每
9、个读数的偏倚偏移:=Xi 参考值4）绘制出偏倚数据相对于参考值的柱状图。评审柱状 图，运用学科知识以确定是否有特殊原因或异常现象 存在。如果没有，则继续进行分析。当n V 30时， 则应特别小心的进行理解分析。结果分析_数值5）计算n个读数的平均偏倚avg biasn6）计算重复性标准偏差（看下面的量具硏究和极差法）£（Xi 一壬）2重危:性=S=巾一1如何GRR硏究可以得到（并有效）Z那么重复 性标准 偏差的计算就应该基于GR的硏究结果进行计算。7）通过计算EV确走此重复性是否可以被接受% EV =IOO EVTV = 100重复性/TV这里的总变差仃V）是基于预期的过程差（首选）
10、或规格 范围除6。（见下面的GRR研究）如果EV是大的，那么这个测量系统的变差可能不被 接受。因为偏倚分析假定重复性是可以接受Z所以继 续运用一个EV值大的测量系统进行分析会导致误 导与混淆的情况。8）确走偏倚的t值;t StatiStiC = tbiasaverage bias9）如果符合以下两种情况,那么偏倚就可在a水平被接 受（统计意义上的O值）。P值相对于tbias是小于的。基于偏倚值，O落在l-的偏差置信区间内：Bias- ZerO BiaS + bWhere V = n - 1 and通过标准t分布表查找。所使用的C（水准取决于敏感度的水准，敏感度水准对 评价/控制过程是必要的，并
11、且与产品/过程的损失函 数（敏感度曲线）有关。如果CC置信度水准不是使用默认 值0.05 （95%置信度），则应该得到顾客的同意。偏倚范例个制造工程师评价了一个用于过程监控的新测量 系统。测量设备的一项分析证明该测量系统应该没有 线性误差的考量，所以该工程师只需对测量系统的偏 倚进行评价。他基于一份已文件化的过程变差描述， 在这测量系统操作范围内选取了一个零件；通过对该 零件进行了全尺寸测量来确定它的参考值,然后由主 要操作者测量该零件15次。参考值= 6.00偏倚15.8-0.225.7-0.335.9-0.145.9-0.156.00.066.10.176.00.086.10.196.40
12、.4106.30.3116.00.01260.1136.20.2145.6-0.4156.00.0表Ill-B 1:偏倚研究用数据通过使用散布图和统计软件，检验员得到了直方图和数值分析结果（参见图III-B2和表II-B2）5.65.75.85.96.06.16,26.36.4图In-B 2：偏倚研究-偏倚研究的分析<2-4-0-0.20.4I-测量的数值偏移研究的分析(With HO and 9S% t-confidence interval for the mean)Ho0偏移研究此柱状图并未显示出任何需要额外分析和评审的异 常现象或异常值。将0.2120的重复性与预期的过程变差(标
13、准差)2.5 进行比较。由于EV = 100(. 2120/2.5) = 8. 5% z 所以这个重复性是可以接受的，偏倚分析也能继续进 行。由于0落在偏倚置信区间内(-0.1107 , 0. 1241) Z该 工程师可假设这测量的偏倚是可接受的，即在实际使 用时，将不会带来额外的变差来源。n(m)平均值.X标准差，O r标准误差的平均值，Ofc156.0067021200.0547表1II-B2：偏倚研究一偏倚研究的分析测IR值I您考值=6.00 a = 0.05#统计的 f值(ff显著的f值 (2书层数的)備倚偏倚的95%置信度区间下限上限0.12142.144790.0067-0.1107OJ 241