当然，可以通过提高测量分辨力，从而改变检定子组内变差的能力来补救这一问题。如果相对于过程变差，测量系统的可视解析度较小，那么这个测量系统就有足够的分辨力。因此为得到足够的分辨力，建议解析度最多可以到全过程的 6σ 标准偏差的十分之一，以取代传统上设定的规则，即可视解析最大为公差范围的十分之一。

      最终情况是，能获得一个稳定的、高能力的过程，且该过程使用了一稳定的、在实施技术限制内最好等级的测量系统。有效解析度可能不够，那么对测量系统进行进一步的改进便成为不切实际的。在这些特别情况下，测量计划可能需要使用其它替代的过程监控技术。只有具有一定资格的，熟悉测量系统和过程的技术人员，才能作出决定并予以文件化。这种情况要求必须获得顾客的批准，并在控制计划中予以规定。

测量过程变差

对大多数测量过程，其所有的测量变差通常被描述为正态分布。正态概率是对一个测量系统分析的标准方法的假设。事实上，有一些测量系统不是正态分布，当这些情况发生时，而却以正态分布为假设，则 MSA 方法可能会过大地估计评价测量系统误差。因此，这测量分析必须认清该非正态分布的测量系统，并修改评价方法。

位置变差

准确度（Accuracy）

通用的正确说法，它是指一个或多个测量结果的平均值与一个参考值之间一致的接近程度。测量过程必须处于统计控制状态，否则过程的准确度就毫无意义。

在某些组织内，准确度通常与偏倚互用。ISO（国际标准化组织）和 ASTM（美国实验与材料协会）使用准确度这个术语来涵盖偏倚和重复性。为了避免准确度这一术语的混淆使用，ASTM 建议只用偏倚来描述位置误差。接下来的内容也将遵循这一原则。

偏倚

偏倚通常被称作“准确度”。因为“准确度”有多种意思， 所以建议不要用准确度来替代“偏倚”。

偏倚是测量系统的系统误差。它会增进所有已知的或未知的变差来源所共同影响的总偏差，这促使在某一测量时期内重复的应用相同测量过程时，以总偏差趋向去恒定和预测地补偿所有的结果。

造成过大偏倚的可能原因有：

●仪器需要校准

●仪器、设备或夹具磨损

●基准的磨损或损坏，基准偏差

●不适当的校准或使用基准设定

●仪器质量不良——设计或符合性

●线性误差

●应用错误的量具

●不同的测量方法——作业准备、载入、夹紧、技巧

●测量的特性不对

●变形（量具或零件）

●环境——温度、湿度、振动、清洁

●错误的假设，应用的常数不对

●应用——零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差）

在校准过程中所使用的测量程序（如：使用“基准”）应该尽可能地与正常操作的测量程序一致。

稳定性（stability）

稳定性（或漂移）是指经过一段长期时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差。也就是说，稳定性是整个时间的偏倚变化。

造成不稳定性的可能因素：

●仪器需要校准，缩短校准周期

●仪器、设备或夹具的磨损

●正常老化或损坏

●维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁

●基准的磨损或损坏，基准的误差

●不适当的校准或使用基准设定

●仪器质量不好——设计或符合性

●仪器缺少稳健的设计或方法

●不同的测量方法——作业标准、载入、夹紧、技巧

●（量具或零件）变形

●环境变化——温度、湿度、振动、清洁

●错误的假设，应用的常数不对

●应用——零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观察错误（易读性、视差）

线性（linearity）

线性是在设备预期的工作 (测量)量程内，偏倚值的差异。线性可被视为对于量程大小不同所发生的变化。

注意不可接受的线性可能以各种形式出现。不要假定人个常量偏倚。

注意:不可接受的线性导致不同的情况。不要假定偏倚是不变的。

造成线性误差的可能原因如下：

●仪器需要校准，缩短校准周期

●仪器、设备或夹具的磨损

●维修保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁

●基准的磨损或损坏，基准的误差——最小/最大

●不适当的校准（没有涵盖操作范围）或使用基准设定

●仪器质量不好——设计或符合性

●缺乏稳健的仪器设计或方法

●应用了错误的量具

●不同的测量方法——作业准备、载入、夹紧、技巧

●随着测量尺寸不同，（量具或零件）变形量不同

●环境变化——温度、湿度、振动、清洁

●错误的假定，应用的常数不对

●应用——零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差）

宽度变差

精密度（precision）

传统上，将测量系统整个作业量程范围内（尺寸、范围和时间）的解析度、敏感度和重复性的最终影响定义为精确度。在一些组织内，精确度和重复性互换使用。事实上，精确度最常用在描述测量范围内重复测量的预期变差，测量范围可能是尺寸或时间（例如“某测量设备在高量程和低量程一样精确”或者“今天和昨天一样精确”）。精密度也是对应重复性的线性

偏倚量（虽然重复性是随机的，而偏倚是系统的误差）。ASTM（美国实验及材料协会）定义的精确度的范围更广，包括由于不同读数、量具、人、试验或条件造成的变差。

重复性（repeatability）

传统上把重复性称为“评价人内变异”。重复性是用一个评价人使用相同的测量仪器对同一零件上的同一特性，进行多次测

量所得到的测量变差；它是设备本身的固有变差或能力。重复性通常被称为设备变差，但这是一种误解。事实上，重复性是指在指定的测量条件下连续测量的普通原因（随机误差）的变差。重复性的最佳措辞为：当测量条件已被确定和定义—以确定的零件、仪器、标准、方法、操作者、环境和假设之下，系统内部的变差。除了设备内部变差以外，重复性还包括在误差模型中的任何条件下的内部变差（见下文）。

重复性不好的可能原因包括：

●零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本一致性

●仪器内部：修理、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好

●标准内部：质量、等级、磨损

●方法内部：作业准备、技术、归零、固定、夹持、点密度 的变差

●评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳

●环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动

●错误的假设，稳定，适当的操作

●仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好

●量具误的用

●（量具或零件）失真，缺乏坚固性

●应用——零件数量、观测误差（易读性、视差）

再现性（reproducibility）

传统上把再现性看作“评价人之间”的变差。通常将再现性定义为由不同的评价人，采用相同的测量仪器，对同一零件的同一特性进行测量所得的平均值的变差。手动仪器通常的确受操作者技能的影响，但是，对于操作者不是变差主要原因的测量过程（即自动的系统），上述说法是不正确的.因为这原因，再现性是指测量的系统之间或条件之间的平均值变差。

ASTM（美国实验及材料协会）的定义比上述定义更广，不仅包括评价人不同，同时可

能还包括：量具、实验室及环境（温度、湿度）的不同，除此之外，在再现性计算中还包括重复性。

造成再现性误差的潜在原因包括：

●零件（抽样样本）之间：使用相同的仪器、操作者和方法测量 A、B、C 零件类型时的平均差异。

●仪器之间：同样零件、操作者和环境下使用 A、B、C 仪器测量的平均值差异。注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差。

●标准之间：测量过程中，不同的设定标准的平均影响。

●方法之间：由于改变测量点密度，手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。

●评价人（操作者）之间：评价人 A、B、C 之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。

●环境之间：在第 1、2、3 等时段所进行的测量，由环境周期所造成的平均值差异。这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。

●研究中的假设有误

●缺乏稳健的仪器设计或方法

●操作者训练的有效性

●应用——零件数量、位置、观察误差（易读性、视差）