Gage R&R을 설명한 포스트와 비교해서 이번에는 기본적으로 "랜덤하게" 샘플을 취한다
그렇지만 그냥 랜덤하게 샘플링해서는 안된다. 왜냐하면 그렇게 할 경우 샘플은 기본적인
분포와 일치하지 않을 수도 있기 때문이다.

여러분이 측정시스템 분석을 할 때 샘플을 랜덤하게 취하라고 배우셨다면 왜 그렇게 많은 사람들이
앞에서 제시한 방법과 비슷하거나 위의 방법중에 한가지 방법을 사용하고 있을까 궁금하리라 본다.

앞에서 예시한 4가지 방법은 실제로 사용설명에 있어 모두 분석하는 사람이 가능한 값들의 범위에
걸쳐 측정 시스템을 평가 할 수 있는 공통점이 있다. 결국, 만일 어떤 공정에서 항상 8.2와 8.3사이의
부품만 생산하는데 그 공정이 통제를 벗어난다면 한번도 측정시스템을 평가하지 않은 8.4에 해당하는
포인트의 부품은 적절하게 측정할 수 있다고 어떻게 알 수 있을까?

이러한 이유에 대해 앞에서 예시한 구조의 방식을 선택하는 자체는 이러한 상황에 대해 스마트하게
접근하는 것이지만 이러한 상황에 대한 올바른 도구를 사용하고 있지 않다는 것이다.

Gage R&R은 여러분 측정시스템의 현재의 공정에 관련된 측정능력을 평가하는 것이다.
잠재적으로 나타날 수 있는 값의 범위에 걸쳐 여러분의 측정시스템을 평가하는 올바른 도구는
Bias 분석과 Linearity 분석이다. 이 도구는 전체 범위에 걸쳐 Bias가 있는지 혹은 Bias가 측정된
결과에 따라 좌우되는지 확고히 하는 것이다.

 
측정시스템을 잘 평가하기 위해서는 Gage R&R 뿐만 아니라 Bias, Linearity도 확인해야 한다.
    

그렇다면 어떤 구조의 샘플링 방법을 사용해야 할까?
"정확한" 방법을 사용하는 것이 좋다. 그렇지만 사전에 충분한 데이터로 부터 측정대상의 분포를
알아야 하며 측정하기 위해 올바른 부품을 선정했다는 확신이 있어야 한다. 다르게 말하면 "정확한"
방법은 매우 현실적이 아니라는 것이다.

그렇기 때문에 차선책으로 대부분의 경우에 우리가 할 수 있는 가장 좋은 방법은 샘플을 랜덤하게
선정하는 것이다. 그러나 우리는 선정한 부품의 개별 측정값의 평균값을 살펴보고 그 분포가 합리적인
것인지 진위를 따져 봄으로써 샘플의 실체를 확인할 수 있기 때문에, 만일 전형적으로 정규성을
보여주는 공정이 특이한 비대칭구조를 보인다면 이 경우는 비정상적인 샘플이 선정되었다는 것을
의미하며 추가적으로 다른 부품을 선정하여 이미 실행했던 분석에 대해 보완할 수 있다.