Calculateur de biais et de linéarité

Questions fréquentes

• Qu'est-ce qu'une étude MSA de biais et de linéarité?

  Une étude de biais et de linéarité vérifie si un instrument lit correctement la vraie valeur et si cette erreur reste la même sur toute son étendue. Vous mesurez plusieurs étalons de référence de valeur connue, plusieurs fois chacun, puis vous comparez. Le biais est l'écart entre la lecture moyenne et la référence à un niveau donné. La linéarité est l'ampleur du changement de ce biais quand vous vous déplacez sur l'étendue. Les deux viennent du manuel Measurement Systems Analysis (MSA) de l'AIAG, 4e édition.

• Comment le biais est-il calculé?

  À chaque niveau de référence, le biais est la moyenne des lectures répétées moins la valeur de référence. Un biais positif veut dire que l'instrument lit haut, un biais négatif qu'il lit bas. Pour le mettre en contexte, vous divisez par la variation du processus (6 sigma) ou par la largeur de la tolérance afin d'obtenir un pourcentage : pourcentage de l'étendue = 100 fois le biais en valeur absolue divisé par cette étendue. Cet outil donne la moyenne, le biais et le pourcentage à chaque point de référence que vous entrez.

• Comment la linéarité est-elle calculée?

  La linéarité ajuste une droite sur les biais individuels (chaque lecture moins sa référence) tracés en fonction de la valeur de référence, par la méthode des moindres carrés ordinaires. La pente de cette droite est le nombre clé : une pente près de zéro veut dire que le biais reste stable sur l'étendue, tandis qu'une pente prononcée veut dire que l'erreur grandit ou diminue à mesure que la valeur change. L'AIAG l'exprime de deux façons : pourcentage de linéarité = 100 fois la pente en valeur absolue, et linéarité = pente en valeur absolue multipliée par la variation du processus. Cet outil donne la pente, l'ordonnée à l'origine, le R au carré et les deux valeurs de linéarité.

• Qu'est-ce qu'un bon résultat de linéarité?

  Le signe le plus net d'une bonne linéarité est une pente qui n'est pas statistiquement significative : le biais ne change pas vraiment sur l'étendue. Cet outil fait un test t bilatéral de la pente au seuil alpha = 0,05 et vous dit si la pente est significative. L'AIAG propose aussi une vérification graphique plus complète, où la droite de biais nul reste à l'intérieur de la bande de confiance de la droite ajustée sur toute l'étendue. Cette vérification dépend de la façon dont vous modélisez votre processus, alors elle reste votre décision. Dans tous les cas, une pente statistiquement significative est un signal : enquêtez ou appliquez une correction de linéarité.

• Combien de points de référence et de lectures me faut-il?

  L'AIAG suggère de choisir au moins 5 pièces de référence qui couvrent l'étendue normale d'utilisation, et de mesurer chacune plusieurs fois (souvent une dizaine). Cet outil accepte de 3 à 5 niveaux de référence avec de 2 à 6 lectures chacun, ce qui suffit pour voir la tendance. Il faut au moins 3 lectures au total, réparties sur 2 valeurs de référence distinctes ou plus, pour que la régression se calcule. Plus de points, répartis sur une étendue plus large, donnent une pente plus fiable.

• Est-ce que j'entre une tolérance ou la variation du processus?

  Les deux fonctionnent, et c'est facultatif. L'AIAG exprime le biais et la linéarité en pourcentage de la variation du processus à 6 sigma, alors entrer votre variation du processus vous donne les pourcentages de l'AIAG et la valeur de linéarité absolue. Si vous préférez juger par rapport à la spécification, entrez plutôt la largeur de la tolérance. Sans cette valeur, l'outil vous donne quand même le biais brut à chaque point et le pourcentage de linéarité, qui n'est que la pente en valeur absolue exprimée en pourcentage et n'exige aucune étendue.