보통 Gage R&R을 실시할 때 부품 10개, 측정자 3, 반복회수 2번을 추천한다.
그러면 부품의 개수를 증가시키는 대신 반복측정 회수를 증가시키면 얼마나 정확하게
측정시스템을 평가할 수 있을까?

문제를 확인하는 방법으로 전체 계측기 변동의 영향을 알아보자.
앞에서 측정자 수를 증가시킨 것과 같은 방법으로 반복측정 횟수를 3회로 올리고 부품 10개, 측정자수 3명으로
총 90회 측정과 이 조건에서 부품만 7개로 줄여서 63번의 측정을 한 경우를 비교해 본다

그래프에서는 측정자 수의 경우와 같은 유형을 볼 수 있다. 반복측정 회수를 3회로 증가시키면
부품이 7개으로 63회 측정한 경우 확실하게 % Contribution이 증가됨을 볼 수 있다.
표준적인 경우인 부품 10개, 측정자 3명, 반복 2회의 총 60회 측정보다 측정이 3번 더 늘어났지만
결과적으로는 나아지지 못한 결과이다.

그리고 총 90회 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.

이번 경우에도 마탄가지로 측정에러에 대한 개별 요소의 예측값을 좀더 정확하게 예측을 하고 싶어서
데이터의 수를 증가시키기 원한다면 측정 부품의 갯수를 늘이는 것이 최상의 선택이라고 본다.