반복성과 재현성의 정의와 차이점

R&R(Repeatability & Reproducibility) 연구는 다양한 분야에서 측정의 정밀도를 평가합니다. R&R 조사를 시작하기 전에 장비가 정확하게 보정되었는지 확인하는 것이 중요합니다.

 

반복성 및 재현성은 샘플에 대해 수행된 여러 측정을 통해 얻어집니다. 그러나 반복성은 동일한 측정 조건으로 특징지어지며 기기의 현재 작동 상태와 작업 환경의 안정성을 반영합니다.

 

대조적으로, 재현성 테스트에서는 측정 조건이 다르며, 이는 기기 작동의 장기적 안정성, 샘플링 방법의 안정성 및 측정 결과에 대한 작업자의 영향을 평가하는 데 사용됩니다. 반복성 및 재현성 테스트를 정기적으로 수행하여 기기가 제대로 작동하는지 확인해야 합니다.

 

 

 

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1. 반복성 (Repeatability)

반복성은 동일한 측정 조건(환경 온도 포함), 기기, 관찰자, 위치 및 응용 프로그램을 유지하면서 짧은 기간 동안 동일한 입력을 반복적으로 적용하여 얻은 출력 값의 정확도입니다.

 

간단히 말해서 반복성은 동일한 사람이 동일한 조건에서 동일한 장비와 방법을 사용하여 동일한 부품을 여러 번 측정할 때 판독값의 변동입니다.

 

 

예를 들어 작업자가 15.01mm, 15.02mm 및 15.01mm와 같이 마이크로미터로 물체의 반복적인 판독값을 측정하는 것은 그 사람이 판독값을 반복할 수 있고 역량 수준이 높다는 것을 의미합니다. 반복성은 판독값의 표준 편차로 계산됩니다.

 

반복성은 실험에서 하나의 결과를 생성한 후 동일한 설정으로 동일한 실험을 시도하고 정확히 동일한 결과를 생성할 수 있는 가능성을 측정한 것입니다. 연구자가 자신의 결과가 사실이며 우연한 인공물이 아니라는 것을 확인할 수 있는 방법입니다.

 

 

 

 

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기법의 반복성을 입증하려면 실험 조건이 동일하게 유지되어야 합니다. 

• 위치
• 측정 도구
• 실험에 사용된 기타 장치
• 관찰자
• 가설
• 기간

 

Bland와 Altman은 1986년에 매우 유용한 논문을 저술했는데, 이 논문은 반복성 평가의 한 가지 이점을 강조했습니다. 그것은 서로 다른 측정 방법 간의 비교를 할 수 있게 해줍니다.

 

이전 연구에서는 기술 간 상관 계수(r)의 유사성을 일치의 지표로 사용했습니다. 블랜드(Bland)와 알트만(Altman)은 r이 실제로 두 기법 사이의 관계의 강도를 측정한 것이지, 두 기법이 서로 동의하는 정도를 측정한 것이 아니라는 것을 보여주었다. 이것은이 맥락에서 r 이 매우 의미가 없다는 것을 의미합니다. 두 가지 다른 기술이 모두 심박수를 측정하도록 설계되었다면 서로 관련이 없다면 이상할 것입니다!

 

반면에 Bland와 Altman은 반복성을 사용하여 두 가지 기술을 비교할 수 있음을 보여주었습니다. 한 기법에 의해 수행된 여러 측정의 평균을 계산하고 해당 평균을 다른 기법에서 파생된 평균과 쌍을 이루면 두 기법이 일치하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

데이터가 정규 분포를 따르는 경우 이 차이(또는 최소 95%)의 허용 한계는 두 기법의 평균 간 차이에 대한 표준 편차의 +/-1.96배입니다.

 

 

 

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2. 재현성(Reproducibility)

재현성은 측정 방법, 관찰자, 측정 기기, 위치, 사용 조건 및 측정 시간에 변경이 있을 때 동일한 입력에 대한 출력 판독값의 근접성을 설명합니다.

 

또한 재현성은 동일한 부품에서 동일한 특성을 측정할 때 동일한 기기를 사용하여 다른 사람이 수행한 측정의 평균의 차이라고 할 수 있습니다.

 

재현성은 다른 사람이 동일한 장비(또는 다른 장비)를 사용하여 동일한 조건(또는 다른 조건)에서 동일한 부품(또는 수량)을 여러 번 측정할 때 판독값의 변동입니다.

 

 

 

세 명의 다른 사람이 15.54mm, 15.64mm, 15.49mm의 마이크로미터로 동일한 물체의 판독값을 측정하는 경우 이 측정의 재현성은 0.15mm입니다.

 

재현성은 실험실이 다양한 조건에서 측정 결과를 복제할 수 있는 능력을 가지고 있음을 보여주기 때문에 중요합니다.

실험실에서 모든 기술자를 평가하는 재현성 테스트를 수행하고 한 기술자의 판독값이 다른 모든 기술자와 유의하게 다른 경우 실험실은 기술을 향상시키고 역량 수준을 높일 수 있는 적절한 교육을 제공해야 합니다.

작업 품질을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

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3. 반복성과 재현성의 차이점

재현성은 보다 정확한 연구를 가능하게 하는 반면, 반복성은 그 정확도를 측정하고 결과를 확인합니다. 둘 다 실험의 안정성과 신뢰성을 평가하는 수단이며 측정의 불확실성 계산에서 핵심 요소입니다.

 

반복성과 재현성은 화학, 컴퓨터 과학, 데이터 과학 및 엔지니어링을 포함한 거의 모든 과학 분야에서 필수적입니다. 제조 시설의 라인 작업자는 반복성에 더 의존할 수 있는 반면, 새로운 화학 반응을 개발하는 화학자는 실험 방법의 재현성을 달성하기 위해 노력하고 반복성 데이터에 의존하여 정확도를 결정합니다.

 

 

 

 

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품질 검사관이 다양한 크기의 볼트의 무게를 측정하여 제조 공정의 다음 단계로 보내기 전에 허용 범위 내에 있는지 확인한다고 가정해 보겠습니다. 저울의 신뢰성을 결정하기 위해 수석 엔지니어는 작업자가 각 볼트의 무게를 여러 번 측정하고 결과를 기록하기를 원합니다.

 

기본적으로 작업자는 반복성 테스트를 수행합니다. 엔지니어는 무게가 50g을 초과하는 볼트에서 스케일에 상당한 변동이 있는 것으로 보인다는 것을 알게 되었습니다. 결론은 50g 이상의 동일한 볼트에 대해 반복 가능한 측정을 생성할 수 있는 다른 스케일을 품질 검사실에 설치해야 한다는 것입니다. 이 간단한 반복성 테스트를 통해 엔지니어는 제조 공정에서 잠재적인 부정확성 영역을 포착하고 최종 제품에서 비용이 많이 드는 품질 및 기능 문제를 방지할 수 있었습니다.

 

재현성은 화학 분야의 연구팀과 협업의 주요 목표입니다. 화학자 팀이 근적외선을 흡수하는 니켈 복합체를 만들 수 있는 화학 반응을 일으켰다고 가정해 보겠습니다. 팀에서는 테스트를 여러 번 수행하고 데이터를 기록할 구성원 중 한 명을 지정했습니다. 그들은 그들의 실험이 반복 가능하다는 결론에 도달했습니다. 이 팀은 태양 전지판을 위한 더 안전한 재료를 생산한다는 동일한 목표를 위해 일하는 다른 팀과 협력하고 있습니다. 그들은 자신의 방법을 다른 팀에 보내고 실험을 여러 번 수행하고 데이터를 기록하도록 요청합니다. 다른 팀의 구성원 중 몇 명은 원래 팀과 동일한 결과를 재현합니다. 이제 실험을 재현 가능한 것으로 간주할 수 있으며, 팀은 생산을 위해 확장할 수 있도록 프로세스를 개선할 수 있습니다.