ГОСТ Р 50779.80-2013/ISO/TR 14468:2010 Статистические методы. Анализ совпадения результатов проверок по альтернативному признаку (Переиздание)

     5 Общая методика анализа совпадения результатов проверок по альтернативному признаку

5.1 Краткое описание анализа

В настоящем стандарте приведены общие принципы планирования эксперимента, проведения и анализа результатов испытаний для исследования совпадения оценок, данных аттестующими при отнесении результатов испытаний в две или более категорий (например, "хороший" и "плохой"). Ниже приведена процедура, состоящая из пяти этапов исследования, которая показана на пяти примерах, приведенных в приложениях А-Е.

Этапы анализа, приведенные в таблице 1, являются общими и могут быть применены к разработке и анализу исследований AAA. Для каждого из пяти этапов, а так же для общей методологии исследования AAA в 5.2-5.7 даны разъяснения. Пояснения к содержанию этих этапов приведены также в примерах (см. приложения А-Е).

Таблица 1 - Основные этапы исследования AAA

5.2 Основные цели исследования AAA

В методологии "Шесть Сигм" и в программах повышения качества часто используют исследование AAA. Цель исследования AAA должна быть четко установлена и согласована всеми заинтересованными сторонами. Основной целью исследования AAA является анализ возможностей системы определения значений контролируемой характеристики на основе данных проверки (контроля) по альтернативному признаку для принятия решения о приемлемости (или неприемлемости) системы. Исследование AAA позволяет определить согласованность оценок одного аттестующего, нескольких аттестующих между собой, а также их согласованность со "стандартной оценкой".

Поводом для проведения исследования AAA могут быть (перечень может быть дополнен):

a) недостаточная согласованность результатов проверки части или единицы продукции, полученных одним аттестующим в процессе различных исследований;

b) недостаточная согласованность результатов проверки части или единицы продукции различными аттестующими;

c) недостаточная согласованность результатов проверки части или единицы продукции, полученных одним аттестующим или несколькими аттестующими с установленной стандартной оценкой;

d) выполнение требований стандартов по менеджменту качества, например [5].

5.3 Описание процесса определения значений контролируемой характеристики

Настоящий стандарт посвящен процессам, в которых результатами определения значений контролируемой характеристики являются данные проверки (контроля) по альтернативному признаку.

Процесс определения значений контролируемой характеристики должен быть четко описан до проведения исследований AAA с указанием аттестующих, используемых процедур определения значений контролируемой характеристики качества, условий выполнения процедур, типа данных (упорядоченные, неупорядоченные или двоичные).

5.4 Методология исследования AAA

Для определения значений контролируемых характеристик продукции на производстве применяют приборы, шаблоны, мерительный инструмент и т.д. Существует много ситуаций, в которых характеристики качества определить достаточно трудно, например, при ранжировании показателей качества автомобилей, определении качества ткани в виде "хорошая"/"плохая", оценке цвета, аромата и вкуса вина в баллах от 1 до 10.

В случаях, когда физическое определение значений контролируемой характеристики невозможно, используют субъективные классификации или экспертные оценки. В этом случае применение исследования AAA позволяет после получения оценок несколькими аттестующими (двумя и более) провести анализ согласованности оценок участвующих в испытаниях аттестующих. Если оценки аттестующих совпадают, возможно, что полученные оценки являются верными. Если оценки различных аттестующих не совпадают, правильность оценок может вызывать сомнения.

Полученные оценки могут быть неупорядоченными, упорядоченными или двоичными. Неупорядоченные данные представляют собой значения переменных, принимающих два или более значений без естественного упорядочивания. Например, при дегустации продуктов, значениями оценок могут быть, например, такие как хрустящий, мягкий. Упорядоченные данные представляют собой значения переменной, принимающей три или более значений с естественным упорядочиванием, например, значениями такой переменной могут быть: "категорически не согласен", "не согласен", "воздерживаюсь", "согласен" и "абсолютно согласен". Однако дистанция между значениями переменной в этом случае неизвестна. Двоичные данные представляют собой значения переменных, принимающих только два значения. Например, аттестующие могут классифицировать единицы продукции на "годные/негодные" или "функционирующие/не функционирующие". Следует отметить, что двоичные данные фактически являются частным случаем неупорядоченных данных с двумя значениями. Двоичные данные широко используют в производстве при наличии установленного требования, когда проверенные единицы продукции признают соответствующими или несоответствующими этому требованию. Двоичные данные также используют для оценки функционирования системы определения значений контролируемой характеристики. Система, когда контролируемая характеристика принимает только два значения, рассмотрена в приложении А. Таким образом, в настоящем стандарте неупорядоченные данные отнесены к переменной, принимающей три или более возможных значений.

Независимо от типа используемых данных при проведении исследования AAA в качестве показателя применяют процент совпадения оценок. Процент совпадения оценок показывает количество совпадений оценок при многократных испытаниях для одного аттестующего и нескольких аттестующих. Процент совпадения оценок является фактически точечной оценкой доли совокупности

%,

где - количество совпадающих оценок при повторениях испытаний;

- количество проверяемых объектов (количество повторений испытаний).

Для анализа неупорядоченных данных более всего подходит -статистика. Она представляет собой долю неслучайных совпадений оценок.

,