보통 Gage R&R을 실시할 때 부품 10개, 측정자 3, 반복회수 2번을 추천한다.
그러면 부품 10개로 얼마나 정확하게 측정시스템을 평가할 수 있을까?

%Contribution의 가이드라인인 <1% (우수함), >9% (부족함) 기준으로 10개, 30개, 100개의
경우일 때를 각각 시물레이션 한 분석에 의하면, 부품의 갯수가 많아 질수록 %Contribution의
분포의 모습이 대칭인 정규분포 모습으로 옮겨감을 알 수 있다.

그렇지만 갯수가 많아지더라도 %Contribution의 가이드라인인 <1% (우수함), >9% (부족함) 기준을
여전히 벗어나는 경우의 %가 상당수 존재함을 알 수 있다.

그러므로 품질개선을 실행하는 입장에서 준비하는 부품의 갯수에 따른 측정시스템 분석의
불확실성을 좀더 개선하기 위하여서는 다음과 같은 두가지 방법을 활용할 수 있다.

■ 공정의 Historical 표준편차를 이용하자
 
   전체변동을 추정하기 위해서 여러분이 수집한 10개의 작은 샘플에 의존하지 말고 공정의 Historical
   표준편차를 사용하는 것이 바람직하다. 이런 경우에 통계분석 프로그램에 의해 %process라고 분석된
   부분이 바로 공정의 Historical 표준편차를 근거로 계산한 Gage R&R값이다
   ※ 상대적으로 10개의 부품으로 부터구한 전체변동을 기준으로 구한 Gage R&R값은 %Study Var로 표현된다

■ 신뢰구간을 사용하자
 
   신뢰구간을 표현한다고 해서 내재되어 있는 공정의 변동을 개선하는 것은 아니지만, 여러분의
   Gage R&R 예측값에 얼마나 많은 불확실성이 포함되어 있는지 인식하는데 도움이 된다.

예를 들면, 위의 결과에서 어떤 공정에서 %Contribution<9%를 허용기준으로 사용하여 7.76%는 허용가능한
측정시스템이라고 판단하고 있다고 하자.
그러나 분석에 사용된 데이터를 확신하고 있다 하더라도 95% 신뢰구간은 (2.14, 66.18)로서 측정시스템을
허용할 수 있다고 확신하기엔 매우 문제가 있음을 알 수 있다.