測定誤差の評価方法について

Question

実現したいこと

データ収集時に発生している測定誤差について
収集したデータの信頼性を評価したい

発生している問題・分からないこと

現在、ある部品の消耗度合に関する分析を行っています。
そのため、部品の長さを測定してデータを収集しています。
毎日同じ人が夜に、部品を同じ手法で数回測定しているのですが、すべて微妙に数値が異なります。
1回目　19.2
2回目　19.4
3回目　19.5　
のような感じです。
これらの誤差が分析を進める上で問題がないか判断するための指標のようなものがないか
探しています。
（将来的には消耗度合を予測する回帰分析モデルを作成したいと考えています。）

該当のソースコード

なし

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

調べたところ、ICC（級内相関係数）という指標があるようなのですが、
この指標は今回の事例に適用できるかわかりませんでしたので質問させていただきました。
https://best-biostatistics.com/correlation_regression/icc.html

補足

特になし

Answer 1

測定誤差なのか部品バラツキなのかで考え方が変わります。
後者であればシャピロ・ウィルク検定などで正規分布に対して有意か判断したり、工程能力指数から考えたりもします。
前者であれば測定器の校正や複数回測定で同じ数字が取れるかの確認をして、正しい数字が取れている前提で集団のデータ分析(前述)をするのかと思います。

Comments

[gardsb]

ご回答ありがとうございます。なるほど、部品のばらつきか測定誤差かで手法が異なるのですね。
今回は測定誤差という前提で考えているのですが、上記のICCが使用できるかご存じてしょうか？

[Refrain]

事例などを見ている限りでは使えるとは思います。
医療関連の記事でも似た運用をされている事例がありましたので。

ただ、ものづくりに携わっている立場から一言だけ添えておきますが、そもそも部品の寸法はバラツキがあります。
金属だろうが樹脂だろうが、作る時点で寸法が大なり小なり変わってきます。
サンプル自体の大きさが異なっている状況でそれを測定誤差と見なしてデータ分析に落とし込むのは、分析の信頼性に関わるリスクがあるように思います。

1人の測定者に複数の部品を測らせたデータだけではなく、同じ部品を複数の測定者に測らせたデータや、1人の測定者に同じ部品を数回測らせたデータなども分析のモデル作成に取り込み、ものづくり上のバラツキを考慮したモデル作成を進めた方が良いかと思います。

[Refrain]

ちなみにですが、寸法の傾向監視が目的であれば、組織内で認定された測定者が校正された計測器を用い測定、X-R管理図のような道具を使い傾向監視した方が良いのかなとは思います。

[gardsb]

返信が遅くなりすみません。
教えていただいた内容を参考に進めたいと思います。非常に助かりました。ありがとうございました。