在現實生活中，理想的測量系統幾乎是不存在的：用一把校準好的卡尺，不同的人測量同一件零件都會產生不同的結果。不良的測量系統產生的測量結果往往本身就有較大的偏差，從而可能掩蓋被分析過程的偏差，這種結果用於質量驗證、質量改進和過程控制分析顯然是不恰當的。

測量系統的質量經常使用其測得數據的統計特性來確定，測量系統必須處於統計控制中，也就說測量系統產生的偏差只能是由普通原因造成，而不應由於特殊原因導致。測量系統分析就是用統計的方法分析測量系統所測數據的統計特性，而確定其質量水平。

首先測量系統分析:英文Measurement System Analysis，縮寫MSA。測量系統分析就是“對測量系統所作的分析”。

msa的五種分析方法:

1、重複性研究：同一個人，用同樣的設備/方法/設置，在相同的環境，測量同一個產品多次所觀察到的變差；主要研究設備導致的誤差。

理解舉例：你去買黃金飾品的時候，同一個營業員對你看上的金飾用相同的量具3次稱重，你發現3次測量結果波動很大，這就是重複性不好。

2、再現性研究：不同的人，用同樣的設備/方法/設置，在相同的環境，測量同一個產品所觀察到的變差；主要研究人導致的誤差。

理解舉例：接上面的例子，這時另外一個營業員過來用同樣的工具、方法對同樣的金飾稱3次，發現和第一個人測量的平均值比，此人的測量平均值差異也很大，那麼就是說的再現性的問題。

3、偏倚研究：觀測到的均值和基準值（參考值）之間的差異。

理解舉例：金飾的真值假設為50g，而今天你測量10次得到平均值為45g，那麼5g的差異就是偏差。

4、穩定性研究：在不同時間區間測量時得到的偏倚大小的情況，好的穩定性意味著什麼時候測量偏倚都差不多。

理解舉例：接上面例子，一個月後，用同樣的量具測那個真值50g的飾品10次，得到平均值40g，比一個月前少了10g，這說明穩定性很不好。

5、線性研究：如測量結果隨量程的變化始終保持很小的偏倚，那麼測量系統的線性就很好。

理解舉例：上面那個量具，第一次測量真值50g的金飾偏倚假比為0.5g，第二次測量真值200金飾得到偏差為5g，也就是說隨著量程變大，變差也越來越大，這個系統的線性非常糟糕。