msa_attribute_agreement — SPC `msa` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating') (die Implementierung direkt: import spc; spc.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating'); aus dem Register: opsspc.get("msa_attribute_agreement"))

Verwendung

Übereinstimmung der Prüfer bei attributiver (io/nio) Prüfung (table).

Aus einer Tabelle, in der mehrere Prüfer dieselben Teile beurteilt haben, liefert es Cohens Kappa für jedes Prüferpaar, das gesamte Fleiss-Kappa und die rohe Übereinstimmungsrate.

★ Kappa ist nicht die Übereinstimmungsrate selbst. kappa = (p_o - p_e)/(1 - p_e) misst den Rest nach Abzug der Übereinstimmung p_e, die auch zufällig entsteht -- in einem Prozess mit 95 % Gutanteil liegt die rohe Übereinstimmung selbst bei willkürlichem Stempeln über 90 %, sodass man bei Blick nur auf die Rate "stimmt gut überein" liest.

★ Exakte Werte, die als Gate taugen: alle urteilen gleich → kappa = 1 (exakt). Bei 2 Prüfern x 2 Kategorien stimmt Cohens Kappa mit der geschlossenen Form 2(ad-bc)/((a+b)(b+d)+(a+c)(c+d)) überein. Bei unabhängigen Zufallsurteilen ist der Erwartungswert 0 (dieser schwankt je Stichprobe, also mit einem Intervall prüfen).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`msa`)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity

*Provenance: spc.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

msa_attribute_agreement — SPC msa op