7/27/2019 m - 34106 Cohen Kappa

http://slidepdf.com/reader/full/m-34106-cohen-kappa 1/8

1)

2)

3)

4)

5)

6)

7)

The following spreadsheet is used to calculate an Attribute GR&R Effectiveness, in which up to 100 samples

can be evaluated, using 2 or 3 operators.

NOTES:

Attribute Gage R & R Effectiveness

To see a Demo of the Attribute GR&R Effectiveness spreadsheet, click on the Demo icon. Move around the

spread sheet to see the data. When you are finished, click the Delete Data icon to delete all data to begin

entering your own data.

The 95% UCL and 95% LCL represent the 95% upper and lower confidence limits on the

 binomial distribution. The Calculated Score is the basic computation reported on the report

 page for % Appraiser and % Score vs Attribute. The 95% confidence interval represents the

range within which the true Calculated Score lies given the uncertainty associated with

limited sample sizes. As sample size increases (in this case, Total Inspected) the confidence

interval will get smaller and smaller which indicates more reliable estimates of the true

 percentages. In the case of the Demo data, the true Calculated score for Operator 1 could be

as low as 76.8% given that only 14 samples inspected, even though there was a 100%

Appraiser value calculated. Also, even though Operator 2 had a lower score, Operators 1 and

3 cannot be distinguished from Operator 2 because the calculated score of #2 (78.6%) lies

within the confidence limits for Operators 1 and 3.

With a worksheet limitation of 100 samples, the best the lower 95% limit can be is 96.4%.

Thus, we would have to say that the best an inspector could be is 96% efficient; even though

they did not make any mistakes.

If you or an expert has selected samples to be evaluated and you know what attributes these samples are (Good

vs Bad), enter this information in the STANDARD column. This will enable you to determine how well each

operator can evaluate a set of samples against a known standard. You do not need to enter information in this

column for the spreadsheet to work, although you will not be able to assess the operators against known

standards.

You do not have to specify how many operators or the # of samples that you will be evaluating during the test.

Simply enter the data into the spreadsheet under the specific operator. Remember the attributes must be spelled

 properly or the spreadsheet will not analyze the data correctly.

To print a copy of the report click on the Print Report icon.

To delete the data in the spreadsheet, click on the Delete Data icon.

Instructions:

In the Data Entry worksheet, fill in the appropriate information in the Scoring Report section and enter the type

of Attributes you are evaluating in the Attribute Legend section. THE INFORMATION MUST BE

ENTERED INTO THE ATTRIBUTE LEGEND SECTION OR THE SPREADSHEET WILL NOT

WORK. The attributes can be either alpha or numeric, e.g. Yes, No; pass, fail; go, stop; or 1, 2. You must be

consistent throughout the form and spell properly.

7/27/2019 m - 34106 Cohen Kappa

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Try different combinations of number of samples and number of matches to see the effects of 

sample size. EXAMPLE: a sample size of 30 with one non-match will yield a 17%

confidence interval. In order to get reasonable reliability in estimates of efficiency, large

sample sizes will be required.

7/27/2019 m - 34106 Cohen Kappa

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DIA:

CALIBRE:

1 PASS PRODUCTO:

2 FAIL PROCESO:

Opcional: Introducir el nombre del Inspector o dejar la opción predeterminada

SI/NO SI/NO

Muestra Patrón Intento 1 Intento 2 Intento 3 Intento 1 Intento 2 Intento 3 Intento 1 Intento 2 Intento 3 Acuerdo Acuerdo

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

12 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 NO NO

13 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 NO NO

14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 NO NO

15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

19 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

20 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

21 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

26 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

27 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

28 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

30 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

31 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

32 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

34 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

36 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

37 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

39 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SI SI

41 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

C. AYMIMIR

(Introducir los valores) M-34106

INFORME DE RECUENTOS

16371

D. MARTIN

Definición de los Atributos

F. REBOLLAR

Muestra Conocida

0 COQUILLAS

ENTRADA DE DATOS - ESTUDIO DE VARIACION DE CALIBRES POR ATRIBUTOS

   T

  o   d  o  s   l  o  s   I  n  s  p  e  c   t  o  r  e  s

  c

  o   i  n  c   i   d  e  n  e  n  s   i  m   i  s  m  o  s  y

  e

  n   t  r  e  e   l   l  o  s

   T

  o   d  o  s   l  o  s   i  n  s  p  e  c   t  o  r  e  s

  c

  o   i  n  c   i   d  e  n  c  o  n  e   l  p  a   t  r   ó  n

05-Aug-2013

7/27/2019 m - 34106 Cohen Kappa

http://slidepdf.com/reader/full/m-34106-cohen-kappa 4/8

42 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

43 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

44 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

45 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

46 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

47 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

48 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

49 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

50 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 SI SI

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85

8687

88

89

90

91

92

93

94

95

96

97

98

7/27/2019 m - 34106 Cohen Kappa

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99

100

100.00% 96.00% 96.00%

100.00% 96.00% 96.00%

(1) Inspector Acepta en todos sus resultados

(2) Inspector Acepta en todos sus resultados con el Patrón Conocido

(3) Todos los Inspectores concuerdan en sus resultados y en los del resto

(4) Todos los Inspectores concuerdan en sus resultados y en los del resto y además concuerdan con los del patró

(5) Introducir Bueno/Malo, OK/NOK, ACEPTADO/RECHAZADO o el criterio elegido que indique el estado de inspección

Observaciones:

% INSPECTOR FRENTE PATRON(2)

->

Sistema % Eficacia del resultado(3)

->

Sistema % Eficacia del Resultado vs Pa

% Puntuación del Inspector (1)

->

7/27/2019 m - 34106 Cohen Kappa

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FECHA CALIBRE

PRODUCTO PROCESO:

Fuente D. MARTIN

F.

REBOLLAR C. AYMIMIR D. MARTIN

F.

REBOLLAR C. AYMIMIR

Total Inspeccionado 50 50 50 50 50 50

Correspondencias 50 48 48 50 48 48

95% LCS 100.0% 99.5% 99.5% 100.0% 99.5% 99.5%

Resultado Calculado 100.0% 96.0% 96.0% 100.0% 96.0% 96.0%

95% LCI 94.2% 86.3% 86.3% 94.2% 86.3% 86.3%

0 0 0

0 0 0

0 2 2

Total Inspeccionado 50 50

Conforme 47 47

95% LCS 98.7% 98.7%

Resultado Calculado 94.0% 94.0%

95% LCI 83.5% 83.5%

Notas

1) Inspector Acepta en todos sus resultados

2) Inspector Acepta en todos sus resultados con el Patrón Conocido

3) Todos los Inspectores concuerdan en sus resultados y en los del resto

M-34106

1637 COQUILLAS

% INSPECTOR1

INFORME ESTADISTICO - ESTUDIO DE VARIACION DE CALIBRES

POR ATRIBUTOS

Dudosos (Inspector Acepta y Rechaza la misma Pieza)

Sistema % Eficacia del

resultado3

5-Aug-2013

Falso Negativo (Inspector tiende hacia el rechazo) Std = Pass

% INSPECTOR FRENTE PATRON2

4) Todos los Inspectores concuerdan en sus resultados y en los del resto y además concuerdan con los del patrón

Sistema % Eficacia del Resultado vs

Patrón4

Falso Positivo (Inspector tiende hacia la aceptación) Std = Fail

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

80.0%

90.0%

100.0%

1 2 3

   %

    E   f   i  c   i  e  n  c   i  a

% INSPECTOR

95% LCS Resultado Calculado 95% LCI

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

80.0%

90.0%

100.0%

1 2 3

   %

    E   f   i  c   i  e  n  c   i  a

% INSPECTOR FRENTE PATRON

95% LCS Resultado Calculado 95% LCI

7/27/2019 m - 34106 Cohen Kappa

http://slidepdf.com/reader/full/m-34106-cohen-kappa 8/8

INFORME ESTADISTICO - ESTUDIO DE VARIACION DE CALIBRES

POR ATRIBUTOS

Eficacia

Ratio de

Fallos

Ratio Falsas

 Alarmas

≥ 90% ≤ 2% ≤ 5%

≥ 80 % ≤ 5% ≤ 10 %

< 80 % > 5 % > 10%

Eficacia Fallos Fal Alar  

100.00 0.00 0.00

96.00 1.96 1.01

96.00 1.96 1.01

OBSERVACIONES

ANALIZADO POR Y FECHA: D. MARTIN 8/7/2013

Un Resultado en verde, el inspector es apto para realizar la medición

Inspector Conforme

Inspector medianamente

aceptable

Inspector Inaceptable

INSPECTOR A en %

CONCLUSIONES DE LOS RESULTADOS DE

LA VARIACION

Criterio de Aceptación

Un Resultado en Rojo el Inspector es inaceptable para el método, tomar correcciones

INSPECTOR B en %

INSPECTOR C en %

Un Resultado en amarillo el Inspector es medianamente aceptable, debería mejorarse