msa_attribute_agreement — SPC msa op

• 資料種類:table → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating')(要直接呼叫實作,import spc; spc.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating');從台帳取用則 opsspc.get("msa_attribute_agreement"))

用法

計數型(合格/不合格)檢驗中檢驗員之間的一致性(`table`)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

同じ部品を複数の検査員が判定した表から、検査員の対ごとの Cohen のカッパと

全体の Fleiss のカッパ、および素の一致率を返す。

★カッパは一致率そのものではない。`kappa = (p_o - p_e)/(1 - p_e)` で、

偶然でも起きる一致 p_e を割り引いた残りを測る —— 合格率 95 % の工程では

でたらめに判を押しても素の一致率は 90 % を超えるので、一致率だけ見ると

「よく合っている」と読めてしまう。

★門にできる厳密な値: 全員が同じ判定 → `kappa = 1`(厳密)。2 人 x 2 カテゴリの

Cohen のカッパは `2(ad-bc)/((a+b)(b+d)+(a+c)(c+d))` という閉形式と一致する。

独立でたらめな判定では期待値 0(こちらは標本ごとに揺れるので区間で見る)。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

同類別(msa)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity


*Provenance: spc.py — SPC 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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