检验员检验能力鉴定-Kappa分析.ppt

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1、Kappa技术,P observed-判断一致性比率; P chance -偶然达成一致比率;,二厂包装检验员检验能力分析,P observed 判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率 P chance：预期偶然达成一致的比率 =（判定员第一次判定为优良的比率*判定员第二次判定为优良的比率）+（判定员第一次判定为次劣的比率*判定员第二次判定为次劣的比率） 要达成完全一致， P observed = 1 且 K=1 一般说来，如果Kappa值低于0.7，那么测量系统是不适当的 如果Kappa值为0.9或更高，那么测量系统是优秀的,二厂边窗玻璃外观质量客

2、户退货PPM高 外观质量是检验员靠目视检验，由于很明显的检验员之间和检验员内部的差别及检验能力问题，所以测量系统就是一个关注的问题 下一页的数据是在测量系统研究中收集的。 需要计算每个操作员的Kappa和操作员之间的 Kappa,二厂包装检验员检验能力分析,二厂包装检验员检验能力分析,2月16日对：二厂包装检验员共有13个检验员，进行检验能力分析，若检验员的检验能力不足，误判的概率会很高。若把外观不合格的玻璃误判成合格品发给客户，造成客户投诉和退货；若把外观合格的玻璃误判成不合格品给公司造成损失。,解： 步骤一： 1、样本选定（编号及其判定标准） 2、分析对象（人员、测量次数） 3、实施分析,

3、步骤二：检验员检验数据收集记录,每一检验员测2次之结果记录,玻璃编号,样本 标准,王鲁检验员的 应急表,在每个单元格中填入收集到的信息,Kappa 例子#1,应急表,第一格代表检验员王鲁在第一次 和第二次测量中判定为优良的 次数,Kappa 例子#1,应急表,第二格代表检验员王鲁在第一次测量中判定一个单元为次劣，在第二次测量中判定为优良的次数,Kappa 例子#1,第三格代表检验员王鲁在第一次测量中判定一个单元为优良，在第二次测量中判定为次劣的次数,Kappa 例子#1,第四格代表检验员王鲁在第一次测量和第二次测量中判定一个单元为次劣的次数,Kappa 例子#1,边格的数字代表行和列的总和,K

4、appa 例子#1,检验员王鲁比例,下表代表上表的数据，其中每个单元格用总数的百分比来表示,代表5/10,Kappa 例子#1,应急表-比例,由行和列的总和计算而得,Kappa 例子#1,Pobserved 等于上表对角线上概率的总和： P observed =(0.5 + 0.4) = 0.9 Pchance 等于每个分类概率乘积的总和： Pchance =(0.6*0.5) + (0.4*0.5) = 0.5 那么 Krater A=(0.9 - 0.5)/(1 - 0.5)=0.80.7检验员王鲁检验能力合格,检验员王鲁的Kappa,Kappa 例子#1,Attribute Agreem

5、ent Analysis,步骤三：MINITAB操作,操作菜单,统计,质量工具,属性一致性分析,Attribute Agreement Analysis,检查员判定结果,共13个检查员,每人测2次,样本标准,Attribute Agreement Analysis,测试日期 报告者 名称,1、检查员前后判断一致性比率； 2、95%之一致性置信区间；,90%,步骤四：分析判读,1、同检查员一致性分析,肖宽鸿 1, 肖宽鸿 2, 晋健1, 晋健2, 王鲁1, 王鲁2, 梁延1, . 的属性一致性分析 检验员自身 评估一致性 # 检 # 相 检验员 验数 符数 百分比 95 % 置信区间 肖宽鸿 1

6、0 7 70.00 (34.75, 93.33) 晋健 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 王鲁 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 梁延 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 石兰 10 10 100.00 (74.11, 100.00) 杨松 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 向显波 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 张宇 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 罗明英 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 张玄 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 罗胜 10 10

7、100.00 (74.11, 100.00) 王良科 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 文远秀 10 7 70.00 (34.75, 93.33) # 相符数: 检验员在多个试验之间，他/她自身标准一致。,Attribute Agreement Analysis,1、每一检查员Kappa值,0.7：不适合 0 .9：优秀,2、每一检查员Kappa分析,检验员 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 0 ) 肖宽鸿 0 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064 1 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064 晋健 0 0.39

8、394 0.316228 1.24575 0.1064 1 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064 王鲁 0 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058 1 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058 梁延 0 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325 1 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325 石兰 0 1.00000 0.316228 3.16228 0.0008 1 1.00000 0.316228 3.16228 0.0008 杨松 0 0.60000 0.316228 1.8

9、9737 0.0289 1 0.60000 0.316228 1.89737 0.0289 向显波 0 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058 1 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058 张宇 0 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325 1 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325 罗明英 0 0.73333 0.316228 2.31900 0.0102 1 0.73333 0.316228 2.31900 0.0102 张玄 0 0.60000 0.316228 1.89737 0.0289 1

10、0.60000 0.316228 1.89737 0.0289 罗胜 0 1.00000 0.316228 3.16228 0.0008 1 1.00000 0.316228 3.16228 0.0008 王良科 0 -0.11111 0.316228 -0.35136 0.6373 1 -0.11111 0.316228 -0.35136 0.6373 文远秀 0 0.34066 0.316228 1.07726 0.1407 1 0.34066 0.316228 1.07726 0.1407,Attribute Agreement Analysis,1、检查员与标准之一致性比率； 2、95

11、%之一致性置信区间；,90%,3、检查员与标准一致性分析,评估一致性 # 检 # 相 95 % 置信区间 检验员 验数 符数 百分比 肖宽鸿 10 5 50.00 (18.71, 81.29) 晋健 10 5 50.00 (18.71, 81.29) 王鲁 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 梁延 10 6 60.00 (26.24, 87.84) 石兰 10 4 40.00 (12.16, 73.76) 杨松 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 向显波 10 6 60.00 (26.24, 87.84) 张宇 10 5 50.00 (18.71, 81.29)

12、 罗明英 10 4 40.00 (12.16, 73.76) 张玄 10 6 60.00 (26.24, 87.84) 罗胜 10 5 50.00 (18.71, 81.29) 王良科 10 4 40.00 (12.16, 73.76) 文远秀 10 4 40.00 (12.16, 73.76) # 相符数: 检验员在多次试验中的评估与已知标准一致。,Attribute Agreement Analysis,1、检查员与标准不一致分类；,OK标准被判NG（拒真）,NG标准被判OK（误收）,4、检查员与标准不一致分析,多个试验中所有的评估与标准不相同者。,评估不一致 # 1 # 0 检验员 /

13、0 百分比 / 1 百分比 # Mixed 百分比 肖宽鸿 2 33.33 0 0.00 3 30.00 晋健 2 33.33 0 0.00 3 30.00 王鲁 0 0.00 0 0.00 1 10.00 梁延 2 33.33 0 0.00 2 20.00 石兰 5 83.33 1 25.00 0 0.00 杨松 1 16.67 0 0.00 2 20.00 向显波 2 33.33 1 25.00 1 10.00 张宇 3 50.00 0 0.00 2 20.00 罗明英 4 66.67 1 25.00 1 10.00 张玄 1 16.67 1 25.00 2 20.00 罗胜 5 83.3

14、3 0 0.00 0 0.00 王良科 4 66.67 0 0.00 2 20.00 文远秀 3 50.00 0 0.00 3 30.00 # 1 / 0: 多个试验中误将标准 = 0 者一致评估为 = 1 的次数 # 0 / 1: 多个试验中误将标准 = 1 者一致评估为 = 0 的次数 # Mixed: 多个试验中所有的评估与标准不相同者。,Attribute Agreement Analysis,1、每一检查员与标准之Kappa值,0.7：不适合 0 .9：优秀,5、检查员与标准Kappa分析,检验员 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 0 ) 肖宽鸿 0 0.280303

15、 0.223607 1.25355 0.1050 1 0.280303 0.223607 1.25355 0.1050 晋健 0 0.280303 0.223607 1.25355 0.1050 1 0.280303 0.223607 1.25355 0.1050 王鲁 0 0.898990 0.223607 4.02041 0.0000 1 0.898990 0.223607 4.02041 0.0000 梁延 0 0.400000 0.223607 1.78885 0.0368 1 0.400000 0.223607 1.78885 0.0368 石兰 0 -0.250000 0.2236

16、07 -1.11803 0.8682 1 -0.250000 0.223607 -1.11803 0.8682 杨松 0 0.591667 0.223607 2.64601 0.0041 1 0.591667 0.223607 2.64601 0.0041 向显波 0 0.296970 0.223607 1.32809 0.0921 1 0.296970 0.223607 1.32809 0.0921 张宇 0 0.191919 0.223607 0.85829 0.1954 1 0.191919 0.223607 0.85829 0.1954 罗明英 0 -0.130051 0.223607

17、 -0.58160 0.7196 1 -0.130051 0.223607 -0.58160 0.7196 张玄 0 0.393939 0.223607 1.76175 0.0391 1 0.393939 0.223607 1.76175 0.0391 罗胜 0 -0.098901 0.223607 -0.44230 0.6709 1 -0.098901 0.223607 -0.44230 0.6709 王良科 0 -0.130952 0.223607 -0.58564 0.7209 1 -0.130952 0.223607 -0.58564 0.7209 文远秀 0 0.094949 0.2

18、23607 0.42463 0.3356 1 0.094949 0.223607 0.42463 0.3356,Attribute Agreement Analysis,1、全体检查员之间一致性,6、全体检查员之间一致性,检验员之间 评估一致性 # 检 # 相 95 % 置信区 验数 符数 百分比 间 10 0 0.00 (0.00, 25.89) # 相符数: 所有检验员的评估一致。 Fleiss Kappa 统计量 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 0 ) 0 0.222866 0.0175412 12.7053 0.0000 1 0.222866 0.0175412 12.7053 0.0000,Attribute Agreement Analysis,1、全体检查员与标准一致性,7、全体检查员与标准一致性,所有检验员与标准 评估一致性 # 检 # 相 95 % 置信区 验数 符数 百分比 间 10 0 0.00 (0.00, 25.89) # 相符数: 所有检验员的评估与已知的标准一致。 Fleiss Kappa 统计量 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 0 ) 0 0.216857 0.0620174 3.49671 0.0002 1 0.216857 0.0620174 3.49671 0.0002,8、图型判读（置信区间）,