偏倚通常被稱為“準确度”。由于“準确度”有多種意思，建議不要用準确度來代替偏倚。

偏倚是指對相同零件上同一特性的觀測平均值與真值(參考值)的差異。

偏倚是測量系統的系統誤差。它會增進所有已知或未知的變差來源所共同影響的總偏差，這促使在某一測量時期内重複地應用相同測量過程時，以總偏差趨向去恒定和預測地補償所有的結果。

造成過大的偏倚的可能原因有:

●儀器需要校準

●儀器、設備或夾具磨損

●基準的磨損或損壞，基準偏差

●不适當的校準或使用基準設定

●儀器質量不良-設計或符合性

●線性誤差

●使用了錯誤的量具

●不同的測量方法-作業準備、加載、夾緊、技巧

●測量的特性不對,變形(量具或零件)

●環境——溫度、濕度、振動、清潔

●錯誤的假設，應用的常數不對

●應用零件數量、位置、操作者技能、疲勞、觀測誤差(易讀性、視差)

在校準過程所使用的測量程序(如：使用“基準”)，應該盡可能地與正常操作的測量程序一緻。

校驗報告中會給出不同值的偏倚量。偏倚為負，說明觀察值比參考值小，偏倚為正，說明觀察值比參考值大。前提是測量系統的偏倚量是可重複的。

确定偏倚是否可接受的獨立樣本方法采用假設試驗:

H0bias=0

H1bias≠0

評估計算的平均偏倚來确定這個偏倚是否是由于随機(取樣)變差而産生的。

一般來說，如果相對于它的重複性，它在統計上并不是顯著不同于零，則測量系統的偏倚或線性誤差是可接受的。因此，重複性與過程變差比較時必須是可接受的，以便讓這個分析是有用的。

1)取得一個樣件，并且建立其與可追溯到相關标準的參考值。如果不能得到這參考值，選擇一件落在生産測量範圍中間的生産件，并将它指定為偏倚分析的基準件。在工具室裡測量該件n≥10次，并計算n個讀值的平均值。将該平均值視為“參考值”。

也許會希望擁有位于期望測量結果的下限、中間及上限位置的基準樣件，如果可做到這樣，可以使用線性研究來分析這些數據。

2)讓一個評價者以正常方式測量樣件n≥10次。

結果分析-繪圖

3)确定每個讀數的偏倚

偏移:=xi-參考值

4)繪制出偏倚數據相對于參考值的柱狀圖。評審柱狀圖，運用學科知識以确定是否有特殊原因或異常現象存在。如果沒有，則繼續進行分析。當n < 30時，則應特别小心的進行理解分析。

結果分析—數值

5)計算n個讀數的平均偏倚

6)計算重複性标準偏差(看下面的量具研究和極差法)

如何GRR研究可以得到(并有效)，那麼重複 性标準偏差的計算就應該基于GR的研究結果進行計算。

7)通過計算%EV确定此重複性是否可以被接受

%EV = 100 [EV/TV]=100[σ重複性/TV]

這裡的總變差(TV) 是基于預期的過程差(首選)或規格範圍除6。(見 下面的GRR研究)

如果%EV是大的，那麼這個測量系統的變差可能不被接受。因為偏倚分析假定重複性是可以接受，所以繼續運用一個%EV值大的測量系統進行分析會導緻誤導與混淆的情況。

8)确定偏倚的t值;

9)如果符合以下兩種情況,那麼偏倚就可在a水平被接受(統計意義上的0值)。

●P值相對于tbias是小于ɑ的。

●基于偏倚值，0落在1-ɑ的偏差置信區間内：

所使用的ɑ水準取決于敏感度的水準，敏感度水準對評價/控制過程是必要的，并且與産品/過程的損失函數(敏感度曲線)有關。如果ɑ置信度水準不是使用默認值0.05 (95%置信度)，則應該得到顧客的同意。

偏倚-範例

一個制造工程師評價了一個用于過程監控的新測量系統。測量設備的一項分析證明該測量系統應該沒有線性誤差的考量，所以該工程師隻需對測量系統的偏倚進行評價。他基于一份已文件化的過程變差描述，在這測量系統操作範圍内選取了一個零件；通過對該零件進行了全尺寸測量來确定它的參考值,然後由主要操作者測量該零件15次。

通過使用散布圖和統計軟件，檢驗員得到了直方圖和數值分析結果(參見圖III-B2和表II-B2)

此柱狀圖并未顯示出任何需要額外分析和評審的異常現象或異常值。

将0.2120的重複性與預期的過程變差(标準差) 2.5 進行比較。由于%EV = 100(. 2120/2.5) = 8. 5%，所以這個重複性是可以接受的，偏倚分析也能繼續進行。

由于0落在偏倚置信區間内(-0.1107，0. 1241)，該工程師可假設這測量的偏倚是可接受的，即在實際使用時，将不會帶來額外的變差來源。

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