测量系统分析中，什么是可区分类别数？它有什么作用？分为几个等级？各能提供什么信息？

测量系统分析中，什么是可区分类别数？它有什么作用？分为几个等级？各能提供什么信息？

可区分类别数(Number of Distinct Categories)声明
Minitab 通过将部件的标准差除以量具的标准差，然后乘以 1.4 来计算此声明中的类别数（NDC）。然后，Minitab 会截断该值的尾数，除非该值小于 1。如果小于 1，Minitab 会将可区分类别数设为等于 1。
此数字表示要跨越产品变异极差的非重叠置信区间数。您也可以将其视为测量系统可识别的过程数据中的分组数。
假设您测量 10 个不同部件，Minitab 报告说您的测量系统可以识别 4 个可区分类别。这意味着，10 个部件中某些部件的差异不够大，不足以被测量系统识别为存在差异。如果希望识别出更多可区分类别，需要更精确的量具。
汽车工业行动组织 (AIAG) [1] 建议，当类别数小于 2 时，测量系统对于控制过程毫无价值，因为无法区分各个部件。当类别数为 2 时，数据可分为两组，如高和低。当类别数为 3 时，数据可分为三组，如高、中、低。5 或更高的值表明测量系统可接受。

我暂时保留我的看法！

ndc，即表示你数据的分层，如ndc=2表明数据只能分“好”和“坏”，ndc要求大于或等于5

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