测量系统分析（MSA）是对测量系统贡献的变化的评估。在实施任何依赖于数据的统计方法时，重要的是要确保收集该数据的系统既准确又精确。一套程序，通常称为“量具研究”，被广泛用于评估测量系统的质量。下表显示了Statgraphics系统分析软件中的测量系统分析程序。
| 程序 | Statgraphics Centurion 18/19 | Statgraphics Sigma express | Statgraphics stratus | Statgraphics Web 服务 | StatBeans |
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| 测量数据的可重复性和再现性 |  | | | ||
| 测量数据的偏差和线性度 | | ||||
| 属性数据的可重复性和再现性 | | ||||
| 量具研究：GLM 方法（仅限 V19） | |
可变测量系统 – 重复性和再现性
对于进行定量测量（如重量、浓度或强度）的测量系统，确定结果测量中任何误差的大小非常重要。如果误差很大，则可能无法确定单个样品是否在规格范围内。此外，设计的实验依赖于将进行更改的实际效果与背景噪声分开的能力，并且可能因测量系统不足而受到破坏。
在量化测量误差时，通常将误差分为可重复性（由于仪器或测量程序引起的误差）和再现性（由于检验员引起的误差）。STATGRAPHICS系统量具R&R分析软件实施了AIAG（汽车工业行动小组）建议的程序，包括平均和范围法，方差分析方法（有和没有相互作用）和范围法（用于短期研究）。
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可变测量系统 – 线性度和精度
重复性和再现性研究侧重于测量系统的可变性或精度，而线性度和准确度研究则量化了偏差。在这些研究中，对参考样品进行多次测量，以便与测量系统分析软件一起使用。然后，为测量的偏差构建一个方程。
更多：量具线性度和精度.pdf
属性测量系统
当测量系统的结果为“通过”或“失败”而不是定量值时，测量系统分析需要特殊程序。STATGRAPHICS Centurion 系统分析软件提供了 AIAG 概述的三种程序来处理此类系统：风险分析方法、信号理论方法和分析方法。在风险分析方法中，多个检验员测量具有已知特征的样本。统计数据的计算基于检验员正确表征每个样本的频率以及他们与自己和彼此一致的频率。
更多： 量具研究 – 分析方法.pdf，量具研究 – 风险分析方法.pdf，量具研究 – 信号理论方法.pdf
量具研究：GLM 方法（第 19 版）
GLM 方法根据一项研究来估计测量系统的可重复性和再现性，其中 m 检验员测量 n 个项目 r 次。它还估计了重要的量，例如总变异、精度与公差比、测量误差的标准偏差以及各种误差分量的研究贡献百分比。除了评估人员和零件引入的变化外，还可能包括其他因素。其他因素可以被视为具有固定效应或随机效应。与其他量具R&R程序不同，该程序可以处理不平衡的数据。
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