八、计数型一致性分析 Attribute Agreement（Kappa）
适用于「合格 / 不合格」「通过 / 不通过」「等级 1–k」等离散判定的量具（通止规、视觉外观检验、漏检/误报类检测）。AIAG MSA 第4版第 III 章要求同时给出：与基准对比的有效性、漏判率、误报率，以及评价人内部（重复性）与评价人之间（再现性）的一致性 Kappa。
① 研究计划 · Study Plan
依据随机种子生成随机测量顺序（盲测 / 防记忆偏差）。
粘贴 / 导入数据（制表符或逗号分隔）
每行一个样品；列顺序 = 基准 + 各评价人的各次重复，例如 3 人 2 次 → 「基准, A1, A2, B1, B2, C1, C2」；类别可用 1…k 的数字，或 G / NG（1=合格，2=不合格）。若无基准，请取消勾选后省略基准列。
② 样品基准标准 · Sample Reference
逐件录入基准真值与边界类别；外观类 Kappa 建议粘贴标准照片。
⑧ 附录C 解析法 Attribute Gage — Analytic Method（最小二乘回归）
解析法要求每个样品具有连续基准值 Xt（如塞规实际尺寸、间隙值），并对每件重复判定 m 次（推荐 20 次）记录「接受次数 a」。方法：对接受概率作 probit 变换 z=Φ⁻¹(a/m) 后与 Xt 做最小二乘回归，从拟合线推得偏倚与重复性（AIAG MSA 第4版 第III章 附录C / Minitab 同口径）。要求至少 1 件全部拒收、1 件全部接受、≥6 件出现混合判定。
解析法数据（每行：Xt, 接受次数a, 试验数m）
每行一个样品，三列：基准值 Xt、接受次数 a、试验数 m（m 省略时取上方「每件试验数」）。制表符、逗号或分号分隔。
