QM-Forum › Foren › Qualitätsmanagement › K-Faktoren bei Messsystemanalyse
Gruß an alle Kollegen,
ich bräuchte die Tabelle mit d*2 für die Berechnung den K-Faktoren (K1,K2,K3). In der Literatur habe ich eine Tabelle gefunden, die aber nur 15 Spalten hat. Ich kann aus dieser Tabelle nur d*2 für Faktor-K3 bei einer Stichprobe von max. 15 Teile ablesen. Ich brauche aber die Daten für eine Stichprobe von 25 Teile. Wo finde ich so eine Tabelle?
Danke
Eugen
Hallo Eugen,
Du findest eine Tabelle für n=25 z. B. unter den folgenden Links:
http://tinyurl.com/yjam4xw
http://elsmar.com/Forums/showthread.php?t=19677
Bei elsmar.com musst Du Dich kostenfrei registrieren, um die angehängten Dateien herunterladen zu können, dafür enthält diese Datei auch die Formel für d2.
Allerdings gibt es einen guten Grund dafür, dass die üblichen Tabellen nur bis n=10 oder n=15 gehen. Danach funktionieren die d2-Konstanten nämlich nicht mehr so richtig gut.
Das liegt daran, dass d2 den Wert für die Spannweite so verbessern soll, dass der Wert dem wahren Wert möglichst nah kommt. (Das wird auch als erwartungstreue Schätzung bezeichnet.) Den wahren Wert der Streuung bzw. Spannweite würdest Du theoretisch erst kennen, wenn Du unendlich viele Messdaten aufgenommen hast.
d2 funktioniert nicht für n>10, weil d2 für die Kennzahl Spannweite konstruiert wird. Die Spannweite ist aber für n>10 ein ganz schlechte (ineffiziente) Kennzahl für die Streuung.
Die Standardabweichung S liefert immer deutlich bessere (haltbarere) Werte für die Streuung in Untergruppen. Die Verbesserung wächst dabei beständig mit der Größe der Untergruppe an. Ab n=10 ist der Unterschied schon so groß, dass die Standardabweichung auf jeden Fall besser ist als die Spannweite, um die Streuung zu beschreiben.
Wenn Du Deine Gage R&R-Messdaten mit der Standardabweichung auswerten möchtest, geht das am einfachsten mit einer Statistik-Software. Die verwendete Methode ist eine zweifaktorielle ANOVA. Der erste Faktor ist das Teil, der zweite Faktor der Prüfer.
Die ANOVA-Methode hat neben der zuverlässigeren Beurteilung der Streuung und damit der Mess-Unsicherheit den Vorteil, dass Du auf signifikante Unterschiede zwischen den Teilen, zwischen den Prüfern und eine Wechselwirkung zwischen Prüfer und Teil testen kannst. D. h. Du bekommst ein Vielfaches an Informationen aus Deinen Messdaten und die ANOVA-Methode funktioniert für beliebige Stichprobengrößen.
Viele Grüße
Barbara
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Eine gute wissenschaftliche Theorie sollte einer Bardame erklärbar sein.
(Ernest Rutherford, Physiker)
