SPC接觸電阻資料分析

主效應分析（單獨看一個因子）

量測手法 (p < 0.001)

這是影響最大的因子 (sum_sq = 340.08)

不同的量測手法 (A, B, C, D) 會導致量測值產生極度顯著的差異。這與我們先前在盒鬚圖中看到手法 B 特別不同是一致的。

儀器編號 (p < 0.001)

儀器也是一個顯著的變異來源

不同儀器測出來的值有顯著差異。

量測者 (p = 0.0514)

人的影響處於「邊緣顯著」

不同量測者之間的差異可能存在，但相較於「手法」和「儀器」的影響，人的「主效應」是最小的。

交互作用分析（多個因子如何互相影響）

重要發現：所有交互作用都是「非常顯著」的

量測者 : 儀器編號 (p = 0.0021)

意義： 儀器的表現取決於是誰在操作。

白話： 不能單純地說「儀器 A 最好」，而必須說「儀器 A 在涂X騰操作時表現如何，在余O濤操作時表現又如何」。可能存在某些人操作某些儀器時有系統性的偏高或偏低。

量測者 : 量測手法 (p < 0.001)

意義： 量測手法的效果取決於是誰在執行。

白話： 游X潔使用手法 A 可能很穩定，但洪O祥使用手法 A 可能就不穩定。

儀器編號 : 量測手法 (p < 0.001)

意義： 量測手法的效果取決於搭配哪台儀器。

白話： 手法 C 在儀器 21B652G 上可能最準，但在儀器 23B531G 上可能表現很差。

量測者 : 儀器編號 : 量測手法 (p = 0.0005)

意義： 存在複雜的三因子交互作用。

白話： 這代表存在特定的「人-機-料-法」組合會產生異常的測量值。例如：「只有當洪O祥使用手法 B 且操作儀器 21B653G 時，才會得到特別高(或低)的值」。

總結建議(需導入AI 方可才有這功能)

ANOVA 分析證實，您的量測系統存在複雜的交互作用

不要再做「單因子」分析

單純比較「哪個量測者最好？」是沒有意義的，因為答案會根據他「使用哪台儀器」和「使用哪種手法」而改變。

最大的改善機會在量測手法

「手法」是最大的變異來源 (Sum_sq 最大)。您應該優先審核手法 B (為何它與 A, C, D 如此不同)，並標準化所有人都使用最穩定的手法 (例如手法 D)。

必須拆解交互作用

由於所有交互作用都顯著，下一步的分析應該是繪製「交互作用圖 (Interaction Plots)」，來視覺化分析到底是「哪些特定組合」造成了問題。