使用minitab进行gage r.docx

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使用minitab进行gager

使用Minitab进行GageR&R分析

1.准备数据

在进行分析前，先要准备好数据表（worksheet）。

数据表中的数据必须类似下面的形式，至少要有3列，一列是部件的编号，一列是操作员的编号或名字，一列是部件对应的具体测量值。

Minitab中可以通过下面两种方式来生成类似上图的工作表。

1）创建GageR&R研究工作表-基于特定的GageR&R研究生成数据收集工作表；

2）导入已有数据-比如已经把以前的数据保存在Excel的电子表格中。

创建GageR&R研究工作表

这功能类似新建工作表。

通过菜单选择Stat>QualityTools>GageStudy>CreateGageR&RStudyWorksheet（统计>质量工具>量具研究>创建量具R&R研究工作表）

Numberofparts后面输入零件数

Numberofoperators后面输入操作员数

Numberofreplicates后面输入每个零件被重复测量的次数

在PartName和OperatorName下的框中可以具体指定零件编号和操作员编号或名称。

下面是中文版的操作界面

生成类似下图的表格

然后按照RunOrder顺序给测量员测量不同编号的零件，并把结果保存到C5中。

导入已有数据

如果以前是使用Excel表格程序来进行GageR&R分析的话，就需要先把数据导入到Minitab中。

比如下面的表格

可以看到一共有10个零件，由3个测量员，每个零件被每个测量员重复测量了3次。

由于Minitab中数据要以列来组织，所以我们要先做一下数据变换。

先把9列数据通过复制/粘贴到Minitab的工作表中，类似下图。

然后通过Minitab堆叠功能把数据堆到测量值那一列中。

具体可以通过数据堆叠功能，选择菜单Data>Stack>Columns（数据>堆叠>列）

把C4-C12共9列数据都选到Stackthefollowingcolumns下的框中把堆好的数据保存到C3（测量值）列中，具体见上图。

然后按照数据的堆叠的方式和顺序，在零件和测量员列中生成相应的零件编号和测量员编号或名称，具体可以使用类似Excel单元格拖拉的操作和复制/粘贴操作。

最终表格类似下图。

2.   进行分析

量具重复性和再现性研究（GageR&RStudy）确定观测到的过程变异中有多少是因测量系统变异所致。

使用Minitab可以执行交叉（Crossed）或嵌套（Nested）GageR&R研究。

当每个部件由每个操作员多次测量时，请使用GageR&RStudy（Crossed）（量具R&R研究（交叉））。

上面的例子应该使用交叉GageR&R研究。

当每个部件只由一名操作员测量（如在破坏性试验中）时，请使用GageR&RStudy（Nested）（量具R&R研究（嵌套））。

在破坏性试验中，测量特征在测量过程后与其在开始时不同。

撞击试验即是破坏性试验的一个例子。

通过菜单选择Stat>QualityTools>GageStudy>GageR&RStudy（Crossed）（统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究（交叉））

分析方法默认选择ANOVA（方差分析）方法，在某种程度上，方差分析法比Xbar和R法更准确，方差分析方法会去考虑测量员和零件是否有交互作用。

如果有过程公差请点击Options（选项）按钮，输入上下公差。

3.结果说明

图形窗口输出

GageR&R研究生成六个图形：

ComponentsofVariation（变异分量图，左上）直观地表示会话窗口输出中的最终表，其中显示了以下各项的条形：

合计量具R&R、重复性、再现性（但没有操作员和操作员与部件）以及部件间变异。

RChartbyOperator（R控制图（按操作员），左中）显示测量值中由每个操作员引起的变异，使您可以比较各个操作员。

当仿行数小于9时显示R控制图。

否则显示S控制图。

XbarChartbyOperator（Xbar控制图（按操作员），左下）显示每个操作员的测量值与总体平均值的关系，使您可以比较各个操作员，并将操作员与平均值进行比较。

ByPart（按部件，右上）图显示部件的主效应，这样您就可以比较每个部件的平均测量值。

如果有许多仿行，则在“按部件”图上显示箱线图。

ByOperator（按操作员，右中）图显示操作员的主效应，这样就可以比较每个操作员的平均测量值。

如果有许多仿行，则在“按操作员”图上会显示箱线图。

 　　OperatorbyPartInteraction（操作员与部件交互作用，右下）图显示操作员与部件交互作用的效应，这样就可以查看操作员与部件变化之间的关系如何取决于操作员。

会话窗口输出

测量系统可接受性准则

根据汽车工业行动组织（AIAG）的MSA参考手册（第三版），可以使用以下准则来确定测量系统是否可接受。

如果%StudyVar（%研究变异）列（%Tolerance（%公差）、%Process（%过程））中的TotalGageR&R（合计量具R&R）贡献：

小于10%-则测量系统可接受。

在10%到30%之间-则测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设备成本、维修成本或其他因素。

大于30%-则测量系统不可接受，并应予以改进。

可区分类别数（NumberofDistinctCategories）声明   

Minitab通过将部件的标准差除以量具的标准差，然后乘以1.4来计算此声明中的类别数（NDC）。

然后，Minitab会截断该值的尾数，除非该值小于1。

如果小于1，Minitab会将可区分类别数设为等于1。

此数字表示要跨越产品变异极差的非重叠置信区间数。

您也可以将其视为测量系统可识别的过程数据中的分组数。

假设您测量10个不同部件，Minitab报告说您的测量系统可以识别4个可区分类别。

这意味着，10个部件中某些部件的差异不够大，不足以被测量系统识别为存在差异。

如果希望识别出更多可区分类别，需要更精确的量具。

汽车工业行动组织（AIAG）[1]建议，当类别数小于2时，测量系统对于控制过程毫无价值，因为无法区分各个部件。

当类别数为2时，数据可分为两组，如高和低。

当类别数为3时，数据可分为三组，如高、中、低。

5或更高的值表明测量系统可接受。

谣言：

吃太咸了会得病？

导语：

“人体每日摄入食盐不应过多，否则易患多种疾病。

”这是真的吗？

吃太咸了会得病？

一、网友评论：

1、网友：

冰冰23岁行政助理

我就是一个”重口味“的人，但身体很健康啊！

我就是一个特别爱吃咸的人，什么咸菜、咸烧饼都是我的最爱。

大家都说吃太咸对身体不好，可我一点没这么觉得。

前几天我还到医院去体检，各项指标都很正常。

吃咸不会得病的！

2、网友：

小帅34岁销售

邻居家大爷常年吃太咸，结果得了心血管病。

邻居家有个大爷经常吃咸的东西，大家都劝他不要吃这么咸，可他就是不听。

后来他被检查出了心血管疾病，我想这和常年吃咸有很到关系。

世界卫生组织建议每人每天钠盐摄入量不超过5克

二、专家解答：

1、世界卫生组织建议每人每天钠盐摄入量不超过5克。

世界卫生组织（WHO）建议每人每天钠盐摄入量不超过5克，而我国现在每人每日食盐约12克、美国提倡的人均2.3克/天宽松了许多。

2、高盐饮食会导致高血压。

营养专家原表示，高盐饮食是高血压的三大原因之一，高盐饮食是我国高血压的最重要的危险因素。

古人就知道“味过于咸，大骨气劳，短肌，心气抑”，即多食咸会影响血液和血液循环，伤及骨骼，并使心功能受到抑制。

盐摄入平均每增加2克，收缩压和舒张压就分别增加2.0mmHg和1.2mmHg。

“有的人以为‘不吃盐没力气’，这是没有道理的。

”专家表示，人对钠盐的依赖，只是长期以来味觉适应了高盐。

除此之外，吃盐还包括酱料、酱油、零食里的盐，因此不放盐放酱油的做法，也同样会摄取盐分。

我们正常人钠的摄入量和排出量时刻处在一个比较平衡的状态，而且钠的排出主要通过我们的肾脏。

如果在日常生活中摄入过多的盐分，钠的摄入量就会增加，这就给肾脏排除钠的功能增加负担。

如果摄入钠的量过多的话，为了保证肾脏的正常功能，也为了保持钠在血液中的浓度不变，就需要多喝水，不过水喝太多的话就会使得血液中的水分有所增加，这就形成了“水钠潴留”的状态。

这种状态就好比一个装满水的气球，水越多的话，气球产生压力就会越大，久而久之就会导致高血压的出现。

这就是吃得太咸会引发高血压出现的原因，主要是钠在作怪。

与此同时，如果血容量过大，加重心脏负荷，再加上自身的血管狭窄的话，就有引发冠心病的可能。

吃太咸还可能给身体带来多种疾病

3、吃太咸还可能给身体带来多种疾病。

肝肾疾病。

摄入过多盐会超过肝肾代谢的承受力，加重心血管压力，血压越高，肝肾血流量越少，肝肾功能损害越大，易导致慢性疾病。

呼吸道炎症。

高浓度食盐不仅抑制呼吸道细胞活性，降低其抗病能力，还会减少唾液，使口腔内溶菌酶减少，难以抵抗病毒感染。

胃癌。

食盐中的高渗透液会破坏胃黏膜，一些腌菜、盐渍食品中所含亚硝酸盐在胃酸和细菌作用下会转变为亚硝胺，易致胃癌。

皮肤老化。

体内钠离子增加会导致面部细胞失水，皱纹增多。

肥胖。

英国通过对1600多名青少年进行研究发现，吃盐越多，甜饮料喝得越多，很容易带来肥胖问题。

骨质疏松。

食盐主要成分是钠，人体每排泄1000毫克钠，大约会耗损26毫克钙。

吃盐越多，钙越少。

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