夏彬 | 如何优雅地完成MSA计算？

原文始发于微信公众号（药时代）：夏彬 | 如何优雅地完成MSA计算？

引言：

前面，我们花了几个章节详细的描述了MSA-“gage R&R”（交叉和嵌套）如何采用Minitab软件进行方案设计、结果录入以及分析，内容基本涵盖了常规做MSA会用到的环境。此外，MSA除了”gage R&R”，还包括“线性和偏倚”、“属性一致性分析”，将会在后面的内容进行同步更新。

今天，笔者将带大家采用JMP来优雅的解决MSA分析计算。

正文：

JMP是一款以图形化交互分析见长的统计软件，这在之前我们介绍DOE工具的时候就提到过，有兴趣的朋友可以翻看前几期的文章。话不多说，我们直接进入今天的主题。

图1 minitab-MSA方案设计对话框

如图1，JMP和minitab最大不同之处在于，Minitab自带MSA方案设计的对话框，而JMP没有（这点可以看成是minitab的优势）。

但是，我们接下来看分析界面：

图2 Minitab-MSA分析对话框

图3 JMP-MSA对话框

图2和图3清晰的表现了这两款软件在MSA分析时的不同（Minitab依旧是传统的将各统计模块堆出来，供大家选择；而JMP在这一方面显然更“智能”, 仅用一个对话框就将所有MSA的内容都包括，只在一个界面上选择MSA方法、模型类型，真是很友好的界面设计）。

图4 原始数据

图5 选项填入

图4，我们输入原始数据，然后各选项填入（这个在形式上和minitab类似，都是将相关值标签填入）。

图6 JMP初始报表

图7 Minitab结果图

于是，我们得到了JMP的初始报表（图6），注意：这个和Minitab最终结果图（图7）是类似的。内容上都是反应部件测量值的均值超过了控制线，说明数据可以指示部件间的变异。以及，极差图可以显示每个操作员和部件组合的变异性。

图8 JMP操作员图

图9 minitab操作员图

同样，JMP也可以得到平行性图，图8、图9都反应操作员和部件之间没有交互作用。

注意，下面开始JMP特有的功能。

图10 JMP-EMP结果分析

图11 Minitab-结果分析

JMP不仅有传统的 “R&R分析”外，还有EMP分析。 传统”R&R分析“这里就不再过多描述，因为前面讲的已经很多，都是基于”方差分析“，这点说一下EMP分析。

我们知道Minitab在做MSA的时候是结果是采用分类的方式，见图11。 EMP报表也可以帮助系统进行评估和分类。比如上述内容:

（1）“组间相关“为0.97和0.94, 说明大多数的变异来自于部件；

（2）分类为一级，过程信号衰弱不到11%，说明测量值只有很小的变异，可以推断测量工作做的很好。

那可能有朋友要问，能不能得到和minitab一样的方差分量（R&R的结果）。答案是：可以的。

图12 Jmp-修改方法为“量具R&R”

图13 量具R&R方差分量图

图13很好的展示了结果：操作员和部件没有交互作用；下面的方差分量也显示主要的变异来自于部件，说明测量系统良好。

图14 量具R&R变异组成详细分析

尾声：

通过上述内容，相信各位对JMP对MSA的计算已经有一定的了解。Minitab体现了很好的传统统计的分析模式和方法（但是过于专业的内容选择往往使人望而却步，比如不了解某个功能就无法继续工作）；而JMP带来的是一种新层推式的分析方法（不必开很多个窗口，就在同一个窗口下拉内容），更多的引导发现新探索区域（包括偏倚检测仿真模拟），这不得不说是一种“优雅”。

夏彬 统计SME

工程师、医学硕士、LeanSigma黑带大师、国际知名统计学软件公司程序测试员。现任上海合全药业制剂项目部组长，负责业务相关数据工作，指导和参与二十余个QbD & DoE项目的设计、开展和统计分析。内容包括：传统统计、实验设计、数据挖掘、机器学习技术等开发和应用。精通Minitab、JMP、Design Expert、Python等软件。迄今，发表核心期刊论文10篇、专利33项（其中11项已授权）。