檢驗員檢驗?zāi)芰﹁b定-Kappa分析課件

Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;Pchance---偶然達成一致比率;二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治鯬observed

判定員一致同意的單元的比率=判定員一致判定為優(yōu)良的比率+判定員一致判定為次劣的比率Pchance：預期偶然達成一致的比率=（判定員第一次判定為優(yōu)良的比率*判定員第二次判定為優(yōu)良的比率）+（判定員第一次判定為次劣的比率*判定員第二次判定為次劣的比率）要達成完全一致，Pobserved=1且K=1一般說來，如果Kappa值低于0.7，那么測量系統(tǒng)是不適當?shù)娜绻鸎appa值為0.9或更高，那么測量系統(tǒng)是優(yōu)秀的Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;二廠邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高外觀質(zhì)量是檢驗員靠目視檢驗，由于很明顯的檢驗員之間和檢驗員內(nèi)部的差別及檢驗?zāi)芰栴}，所以測量系統(tǒng)就是一個關(guān)注的問題下一頁的數(shù)據(jù)是在測量系統(tǒng)研究中收集的。需要計算每個操作員的Kappa和操作員之間的Kappa二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治龆S邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ侄S包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治?月16日對：二廠包裝檢驗員共有13個檢驗員，進行檢驗?zāi)芰Ψ治觯魴z驗員的檢驗?zāi)芰Σ蛔?，誤判的概率會很高。若把外觀不合格的玻璃誤判成合格品發(fā)給客戶，造成客戶投訴和退貨；若把外觀合格的玻璃誤判成不合格品給公司造成損失。解：步驟一：1、樣本選定（編號及其判定標準）2、分析對象（人員、測量次數(shù)）3、實施分析二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治?月16日對：二廠包裝檢驗員共有1步驟二：檢驗員檢驗數(shù)據(jù)收集記錄序號肖寬鴻第一次檢驗肖寬鴻第二次檢驗晉健第一次檢驗晉健第二次檢驗王魯?shù)谝淮螜z驗王魯?shù)诙螜z驗梁延第一次檢驗梁延第二次檢驗石蘭第一次檢驗石蘭第二次檢驗楊松第一次檢驗楊松第二次檢驗向顯波第一次檢驗向顯波第二次檢驗張宇第一次檢驗張宇第二次檢驗羅明英第一次檢驗羅明英第二次檢驗張玄第一次檢驗張玄第二次檢驗羅勝第一次檢驗羅勝第二次檢驗王良科第一次檢驗王良科第二次檢驗文遠秀第一次檢驗文遠秀第二次檢驗判斷樣本標準11101110111101101001111111112111100111110111111111111110301011111001100111100111111141111111111111111111111111015111101001100100011011111000601000000000000000000001100070000001111001100111011100108011111111111110111111111011900000000111100111000111011010000100101100001111001111110每一檢驗員測2次之結(jié)果記錄玻璃編號樣本標準步驟二：檢驗員檢驗數(shù)據(jù)收集記錄序號肖寬鴻第一次檢驗肖寬鴻王魯檢驗員的應(yīng)急表在每個單元格中填入收集到的信息Kappa例子#1王魯檢驗員的應(yīng)急表在每個單元格中填入收集到的信息Kappa應(yīng)急表第一格代表檢驗員王魯在第一次和第二次測量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第一格代表檢驗員王魯在第一次Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為次劣，在第二次測量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為次劣，第三格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為優(yōu)良，在第二次測量中判定為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第三格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為優(yōu)良，在第二第四格代表檢驗員王魯在第一次測量和第二次測量中判定一個單元為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第四格代表檢驗員王魯在第一次測量和第二次測量中判定一個單元為邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1檢驗員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個單元格用總數(shù)的百分比來表示代表5/10Kappa例子#1檢驗員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個單元格用總數(shù)的百分應(yīng)急表-比例由行和列的總和計算而得Kappa例子#1應(yīng)急表-比例由行和列的總和計算而得Kappa例子#1Pobserved

等于上表對角線上概率的總和：

Pobserved=(0.5+0.4)=0.9Pchance

等于每個分類概率乘積的總和：

Pchance=(0.6*0.5)+(0.4*0.5)=0.5那么KraterA=(0.9-0.5)/(1-0.5)=0.8＞0.7檢驗員王魯檢驗?zāi)芰细駲z驗員王魯?shù)腒appaKappa例子#1Pobserved等于上表對角線上概率的總和：檢驗員王魯?shù)腁ttributeAgreementAnalysis步驟三：MINITAB操作操作菜單①統(tǒng)計②質(zhì)量工具③屬性一致性分析AttributeAgreementAnalysis步驟AttributeAgreementAnalysis檢查員判定結(jié)果共13個檢查員每人測2次樣本標準AttributeAgreementAnalysis檢查AttributeAgreementAnalysis測試日期報告者名稱1、檢查員前后判斷一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%步驟四：分析判讀1、同檢查員一致性分析肖寬鴻1,肖寬鴻2,晉健1,晉健2,王魯1,王魯2,梁延1,...的屬性一致性分析

檢驗員自身評估一致性

#檢#相檢驗員驗數(shù)符數(shù)百分比95%置信區(qū)間肖寬鴻10770.00(34.75,93.33)晉健10770.00(34.75,93.33)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10880.00(44.39,97.48)石蘭1010100.00(74.11,100.00)楊松10880.00(44.39,97.48)向顯波10990.00(55.50,99.75)張宇10880.00(44.39,97.48)羅明英10990.00(55.50,99.75)張玄10880.00(44.39,97.48)羅勝1010100.00(74.11,100.00)王良科10880.00(44.39,97.48)文遠秀10770.00(34.75,93.33)#相符數(shù):檢驗員在多個試驗之間，他/她自身標準一致。AttributeAgreementAnalysis測試AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀2、每一檢查員Kappa分析檢驗員響應(yīng)KappaKappa標準誤ZP(與>0)肖寬鴻00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064晉健00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064王魯00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058梁延00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325石蘭01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008楊松00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289向顯波00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058張宇00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325羅明英00.733330.3162282.319000.010210.733330.3162282.319000.0102張玄00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289羅勝01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008王良科0-0.111110.316228-0.351360.63731-0.111110.316228-0.351360.6373文遠秀00.340660.3162281.077260.140710.340660.3162281.077260.1407AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標準之一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%3、檢查員與標準一致性分析評估一致性

#檢#相95%置信區(qū)間檢驗員驗數(shù)符數(shù)百分比肖寬鴻10550.00(18.71,81.29)晉健10550.00(18.71,81.29)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10660.00(26.24,87.84)石蘭10440.00(12.16,73.76)楊松10770.00(34.75,93.33)向顯波10660.00(26.24,87.84)張宇10550.00(18.71,81.29)羅明英10440.00(12.16,73.76)張玄10660.00(26.24,87.84)羅勝10550.00(18.71,81.29)王良科10440.00(12.16,73.76)文遠秀10440.00(12.16,73.76)#相符數(shù):檢驗員在多次試驗中的評估與已知標準一致。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標準不一致分類；OK標準被判NG（拒真）NG標準被判OK（誤收）4、檢查員與標準不一致分析多個試驗中所有的評估與標準不相同者。評估不一致

#1#0檢驗員/0百分比/1百分比#Mixed百分比肖寬鴻233.3300.00330.00晉健233.3300.00330.00王魯00.0000.00110.00梁延233.3300.00220.00石蘭583.33125.0000.00楊松116.6700.00220.00向顯波233.33125.00110.00張宇350.0000.00220.00羅明英466.67125.00110.00張玄116.67125.00220.00羅勝583.3300.0000.00王良科466.6700.00220.00文遠秀350.0000.00330.00#1/0:多個試驗中誤將標準=0者一致評估為=1的次數(shù)#0/1:多個試驗中誤將標準=1者一致評估為=0的次數(shù)#Mixed:多個試驗中所有的評估與標準不相同者。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員與標準之Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀5、檢查員與標準Kappa分析檢驗員響應(yīng)KappaKappa標準誤ZP(與>0)肖寬鴻00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050晉健00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050王魯00.8989900.2236074.020410.000010.8989900.2236074.020410.0000梁延00.4000000.2236071.788850.036810.4000000.2236071.788850.0368石蘭0-0.2500000.223607-1.118030.86821-0.2500000.223607-1.118030.8682楊松00.5916670.2236072.646010.004110.5916670.2236072.646010.0041向顯波00.2969700.2236071.328090.092110.2969700.2236071.328090.0921張宇00.1919190.2236070.858290.195410.1919190.2236070.858290.1954羅明英0-0.1300510.223607-0.581600.71961-0.1300510.223607-0.581600.7196張玄00.3939390.2236071.761750.039110.3939390.2236071.761750.0391羅勝0-0.0989010.223607-0.442300.67091-0.0989010.223607-0.442300.6709王良科0-0.1309520.223607-0.585640.72091-0.1309520.223607-0.585640.7209文遠秀00.0949490.2236070.424630.335610.0949490.2236070.424630.3356AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、全體檢查員之間一致性6、全體檢查員之間一致性檢驗員之間評估一致性#檢#相95%置信區(qū)驗數(shù)符數(shù)百分比間

1000.00(0.00,25.89)#相符數(shù):所有檢驗員的評估一致。FleissKappa統(tǒng)計量響應(yīng)KappaKappa標準誤ZP(與>0)00.2228660.017541212.70530.000010.2228660.017541212.70530.0000AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、全體檢查員與標準一致性7、全體檢查員與標準一致性所有檢驗員與標準評估一致性#檢#相95%置信區(qū)驗數(shù)符數(shù)百分比間

1000.00(0.00,25.89)#相符數(shù):所有檢驗員的評估與已知的標準一致。FleissKappa統(tǒng)計量響應(yīng)KappaKappa標準誤ZP(與>0)00.2168570.06201743.496710.000210.2168570.06201743.496710.0002AttributeAgreementAnalysis1、8、圖型判讀（置信區(qū)間）8、圖型判讀（置信區(qū)間）Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;Pchance---偶然達成一致比率;二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治鯬observed

判定員一致同意的單元的比率=判定員一致判定為優(yōu)良的比率+判定員一致判定為次劣的比率Pchance：預期偶然達成一致的比率=（判定員第一次判定為優(yōu)良的比率*判定員第二次判定為優(yōu)良的比率）+（判定員第一次判定為次劣的比率*判定員第二次判定為次劣的比率）要達成完全一致，Pobserved=1且K=1一般說來，如果Kappa值低于0.7，那么測量系統(tǒng)是不適當?shù)娜绻鸎appa值為0.9或更高，那么測量系統(tǒng)是優(yōu)秀的Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;二廠邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高外觀質(zhì)量是檢驗員靠目視檢驗，由于很明顯的檢驗員之間和檢驗員內(nèi)部的差別及檢驗?zāi)芰栴}，所以測量系統(tǒng)就是一個關(guān)注的問題下一頁的數(shù)據(jù)是在測量系統(tǒng)研究中收集的。需要計算每個操作員的Kappa和操作員之間的Kappa二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治龆S邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ侄S包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治?月16日對：二廠包裝檢驗員共有13個檢驗員，進行檢驗?zāi)芰Ψ治?，若檢驗員的檢驗?zāi)芰Σ蛔?，誤判的概率會很高。若把外觀不合格的玻璃誤判成合格品發(fā)給客戶，造成客戶投訴和退貨；若把外觀合格的玻璃誤判成不合格品給公司造成損失。解：步驟一：1、樣本選定（編號及其判定標準）2、分析對象（人員、測量次數(shù)）3、實施分析二廠包裝檢驗員檢驗?zāi)芰Ψ治?月16日對：二廠包裝檢驗員共有1步驟二：檢驗員檢驗數(shù)據(jù)收集記錄序號肖寬鴻第一次檢驗肖寬鴻第二次檢驗晉健第一次檢驗晉健第二次檢驗王魯?shù)谝淮螜z驗王魯?shù)诙螜z驗梁延第一次檢驗梁延第二次檢驗石蘭第一次檢驗石蘭第二次檢驗楊松第一次檢驗楊松第二次檢驗向顯波第一次檢驗向顯波第二次檢驗張宇第一次檢驗張宇第二次檢驗羅明英第一次檢驗羅明英第二次檢驗張玄第一次檢驗張玄第二次檢驗羅勝第一次檢驗羅勝第二次檢驗王良科第一次檢驗王良科第二次檢驗文遠秀第一次檢驗文遠秀第二次檢驗判斷樣本標準11101110111101101001111111112111100111110111111111111110301011111001100111100111111141111111111111111111111111015111101001100100011011111000601000000000000000000001100070000001111001100111011100108011111111111110111111111011900000000111100111000111011010000100101100001111001111110每一檢驗員測2次之結(jié)果記錄玻璃編號樣本標準步驟二：檢驗員檢驗數(shù)據(jù)收集記錄序號肖寬鴻第一次檢驗肖寬鴻王魯檢驗員的應(yīng)急表在每個單元格中填入收集到的信息Kappa例子#1王魯檢驗員的應(yīng)急表在每個單元格中填入收集到的信息Kappa應(yīng)急表第一格代表檢驗員王魯在第一次和第二次測量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第一格代表檢驗員王魯在第一次Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為次劣，在第二次測量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為次劣，第三格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為優(yōu)良，在第二次測量中判定為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第三格代表檢驗員王魯在第一次測量中判定一個單元為優(yōu)良，在第二第四格代表檢驗員王魯在第一次測量和第二次測量中判定一個單元為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第四格代表檢驗員王魯在第一次測量和第二次測量中判定一個單元為邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1檢驗員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個單元格用總數(shù)的百分比來表示代表5/10Kappa例子#1檢驗員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個單元格用總數(shù)的百分應(yīng)急表-比例由行和列的總和計算而得Kappa例子#1應(yīng)急表-比例由行和列的總和計算而得Kappa例子#1Pobserved

等于上表對角線上概率的總和：

Pobserved=(0.5+0.4)=0.9Pchance

等于每個分類概率乘積的總和：

Pchance=(0.6*0.5)+(0.4*0.5)=0.5那么KraterA=(0.9-0.5)/(1-0.5)=0.8＞0.7檢驗員王魯檢驗?zāi)芰细駲z驗員王魯?shù)腒appaKappa例子#1Pobserved等于上表對角線上概率的總和：檢驗員王魯?shù)腁ttributeAgreementAnalysis步驟三：MINITAB操作操作菜單①統(tǒng)計②質(zhì)量工具③屬性一致性分析AttributeAgreementAnalysis步驟AttributeAgreementAnalysis檢查員判定結(jié)果共13個檢查員每人測2次樣本標準AttributeAgreementAnalysis檢查AttributeAgreementAnalysis測試日期報告者名稱1、檢查員前后判斷一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%步驟四：分析判讀1、同檢查員一致性分析肖寬鴻1,肖寬鴻2,晉健1,晉健2,王魯1,王魯2,梁延1,...的屬性一致性分析

檢驗員自身評估一致性

#檢#相檢驗員驗數(shù)符數(shù)百分比95%置信區(qū)間肖寬鴻10770.00(34.75,93.33)晉健10770.00(34.75,93.33)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10880.00(44.39,97.48)石蘭1010100.00(74.11,100.00)楊松10880.00(44.39,97.48)向顯波10990.00(55.50,99.75)張宇10880.00(44.39,97.48)羅明英10990.00(55.50,99.75)張玄10880.00(44.39,97.48)羅勝1010100.00(74.11,100.00)王良科10880.00(44.39,97.48)文遠秀10770.00(34.75,93.33)#相符數(shù):檢驗員在多個試驗之間，他/她自身標準一致。AttributeAgreementAnalysis測試AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀2、每一檢查員Kappa分析檢驗員響應(yīng)KappaKappa標準誤ZP(與>0)肖寬鴻00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064晉健00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064王魯00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058梁延00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325石蘭01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008楊松00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289向顯波00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058張宇00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325羅明英00.733330.3162282.319000.010210.733330.3162282.319000.0102張玄00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289羅勝01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008王良科0-0.111110.316228-0.351360.63731-0.111110.316228-0.351360.6373文遠秀00.340660.3162281.077260.140710.340660.3162281.077260.1407AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標準之一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%3、檢查員與標準一致性分析評估一致性

#檢#相95%置信區(qū)間檢驗員驗數(shù)符數(shù)百分比肖寬鴻10550.00(18.71,81.29)晉健10550.00(18.71,81.29)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10660.00(26.24,87.84)石蘭10440.00(12.16,73.76)楊松10770.00(34.75,93.33)向顯波10660.00(26.24,87.84)張宇10550.00(18.71,81.29)羅明英10440.00(12.16,73.76)張玄10660.00(26.24,87.84)羅勝10550.00(18.71,81.29)王良科10440.00(12.16,73.76)文遠秀10440.00(12.16,73.76)#相符數(shù):檢驗員在多次試驗中的評估與已知標準一致。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標準不一致分類；OK標準被判NG（拒真）NG標準被判OK（誤收）4、檢查員與標準不一致分析多個試驗中所有的評估與標準不相同者。評估不一致

#1#0檢驗員/0百分比/1百分比#Mixed百分比肖寬鴻233.3300.00330.00晉健233.3300.00330.00王魯00.0000.00110.00梁延233.3300.00220.00石蘭583.33125.0000.00楊松116.6700.00220.00向顯波233.33125.00110.00張宇350.0000.00220.00羅明英466.67125.00110.00張玄116.67125.00220.00羅勝583.3300.0000.00王良科466.6700.00220.00文遠秀350.0000.00330.00#1/0:多個試驗中誤將標準=0者一致評估為=1的次數(shù)#0/1:多個試驗中誤將標準=1者一致評估為=0的次數(shù)#Mixed:多個試驗中所有的評估與標準不相同者。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員與標準之Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀5、檢查員與標準Kappa分析檢驗員響應(yīng)KappaKappa標準誤ZP(與>0)肖寬鴻00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050晉健00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050王魯00.8989900.2236074.020410.000010.8989900.2236074.020410.0000梁延00.4000000.2236071.788850.036810.4000000.2236071.788850.0368石蘭0-0.25000