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

문제를 확인하는 방법으로 전체 계측기 변동의 영향을 알아보자.
명백하게 측정자 수를 증가시키면 측정자 항목과 반복성 항목에 대해 보다더 좋은 예측값을
구할 수 있다. 그런데 여기서 측정시스템 평가의 전체 영향을 알아보면 어떨까?

측정자 수를 4명으로 올리고 부품 10개, 2번 반복 측정으로 총 80회 측정과
부품만 8개로 줄여서 64번의 측정을 한 경우를 비교해 본다

그래프에서는 명백하지 않지만 측정자를 4명으로 증가시키면 부품이 8개인 경우 확실하게
% Contribution이 증가됨을 볼 수 있다. 표준적인 경우인 부품 10개, 측정자 3명, 반복 2회의
총 60회 측정보다 측정이 4번 더 늘어났지만 결과적으로는 나아지지 못한 결과이다.

그리고 총 80회 측정의 경우를 보면 표준적인 60회 측정에 비해 뚜렷한 개선은 되지 않았다.
단지 측정시스템의 전체예측 관점에서의 효과만 살펴 보았을 때 % Contribution을 예측하는데
큰 효과가 없음을 알 수 있다.

그렇지만 이러한 수고를 하고서도 측정자 요소에 대해 좀 더 정확한 예측을 하고 싶다면
측정자 수를 늘려도 된다. 그렇지만 대부분의 경우 데이터를 많이 늘일 수 있다면
부품의 갯수를 늘이는 것이 최상의 선택이라고 본다.