Bài giảng Six sigma - Chương 5: Phân tích hệ thống đo lường (MSA)

Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA) MSA cho dữ liệu liên tục MSA cho dữ liệu rời rạc Các mục tiêu học tập ● Hiểu được lỗi đo lường ● Hiểu được MSA cho dữ liệu biến thiên ● Hiểu được MSA cho dữ liệu rời rạc Định nghĩa Phân tích Hệ thống Đo lường - MSA (Phân tích Hệ thống Đo lường) Đánh giá hay thẩm định hệ thống đo lường để đảm bảo sự tin cậy của dữ liệu. Trước khi thu thập dữ liệu để xác định năng lực hiện tại (ví dụ đường cơ sở) của quá trình cần được cải tiến, chúng ta cần khảng định dữ liệu được thu thập có tin cậy hay không. Thuật ngữ Đo lường Chỉ định các giá trị bằng số cho vật liệu cũng như thể hiện các thuộc tính chắc chắn của vật liệu. - Eisenhart, C.(1963) Hệ thống đo lường Khái niệm bao quát bao gồm tất cả các hệ thống thường dùng để lấy được giá trị đo, như là dụng cụ hay phương pháp đo, thiết bị khác, phần mềm, môi trường đo, quy trình đo, người đo, .. Phân tích Hệ thống Đo lường Sự cần thiết cho MSA (Phân tích Hệ thống Đo lường) Trọng lượng của hòn đá này là gì? Sự đo lường đúng trở thành dữ liệu cơ sở cho ra quyết định đúng. Tổng quan về Hệ thống Đo lường 8Kg 10Kg 7Kg Bởi vì các hoạt động cải tiến được đưa ra qua sử dụng dữ liệu, phân tích thực sự có ý nghĩa, hay là sự cải tiến không thể xảy ra, nếu dự liệu là không tin cậy. Do đó, Dữ liệu cơ bản để ra quyết định chính là dữ liệu đo. Do vậy, đánh giá hệ thống đo lường là điều cơ bản nhất và quan trọng nhất trong các hoạt động cải tiến, cũng như nó là cần thiết để hiểu biết hệ thống đo lường, tạo ra dữa liệu, cơ sở để ra quyết định. Trong các ví dụ dưới đây, hệ thống đo lường là gì, và phân tích hệ thống đo lường nên được thực hiện thế nào? Ví dụ 1 Công ty A muốn tăng sự tận dụng của khách hàng với thông tin trong Homepage. Để đạt mục đích, họ thi hành một dự án, bằng cách đặt sự tận dụng của khách hàng về hê thống IT như là Y. Ví dụ 2 Trong công ty B, Sự không hài lòng của R&D với sự hoạch định và chiến lược sản phẩm được biết là ở mức Cao. Do đó, Quản lý Hồng trong phòng chiến lược thực hiện một dự án để nâng cao sự hài lòng về sự hoạch định & chiến lược sản phẩm . Ví dụ 3 Nhà hàng C, Chuyên về giao đồ ăn, muốn tăng doanh số bánh hàng ngày. Để đạt được điều này, Họ thực hiện một dự án giảm thời gian Lead time giao đồ ăn , đây là thời gian được tính từ lúc đặt hàng tới lúc giao hàng. Các ví dụ về phân tích hệ thống đo lường 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hrs Very dissatisfied ← → Very satisfied Dữ liệu thực tế : 100% sai hỏng Dữ liệu đo được : 5% sai hỏng (Phần lớn mọi người sử dụng hệ thống nhiều hơn 9 giờ mỗi tuần) LSL Y : Tận dụng hệ thống IT (thời gian sử dụng) Họ chỉ kết nối tới homepage thông qua internet, Nhưng không sử dụng hệ thống. Tôi không thể chỉ ra sự sử dụng thông tin thực tế bằng việc đo thời gian kết nối tới home page Y : Sự không hài lòng về sự hoạch định và chiến lược sản phẩm 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 USL Dữ liệu đo được : 8% sai hỏng Dữ liệu thực tế : 74% sai hỏng Rất không hài lòng ← → Rất hài lòng Thứ tự đo được về sự không hài lòng là rất thấp, nó tương phản với lời đồn đó là rất cao. Hóa ra mọi người trả lời có lợi hơn, bởi vì họ nói rằng ‘chúng ta đang thu thập dữ liệu về sự không hài lòng” Y : Thời gian L/T của giao hàng (Từ lúc đặt hàng tới lúc giao hàng) Tôi nhận đơn hàng lúc 2:30 và giao lúc 2h45. Thời gian mất 15 phút. Bạn đã nhận đơn hàng và giao hàng vào lúc mấy giờ? Thưa quý khách, tôi có thể xin thời gian đặt hàng và thời gian bạn nhận được đồ ăn của bạn không? Vâng. tôi dặt hàng lúc 2:25 và nhận đồ ăn vào lúc 2:50. Hmm.. Báo cáo của thư ký về giao hàng không chính xác. Để giảm lead time giao hàng, tôi cần kiểm tra trước tiên là về L/T giao hàng đã đo được chính xác như thế nào. Phân tích Hệ thống Đo lường dữ liệu liên tục Biến thiên quá quá trình được quan sát Biến thiên quá trình thực tế Khả năng lặp lại Bias (Độ lệch) Stability (Độ ổn định) Khả năng tái sinh Biến thiên của đo lường Các kiểu biến thiên của dữ liệu liên tục Biến thiên quá trình trong dài hạn Biến thiên quá trình trong ngắn hạn Biến thiên giữa các hệ thống đo lường Biến thiên trong hệ thống đo lường Linearity (Độ tuyến tính) Accuracy Precision Về cơ bản, hệ thống đo lường phải có năng lực phân biệt. Các loại lỗi của Hệ thống Đo lường Lỗi của đo lường = Accuracy (hướng tâm) + Precision (Biến thiên) Accuracy Chỉ ra giá trị đo gần với giá trị thực như thế nào (khía cạnh trung bình) Phân tích hiệu chuẩn được yêu cầu → Tần suất, phương pháp, và quy trình hiệu chuẩn Precision Chỉ ra sự khác biệt giữa các giá trị đo được (Khía cạnh biến thiên) Phân tích Gage R&R được yêu cầu → cải tiến dụng cụ, cải tiến và chuẩn hóa phương pháp đo. Bias Variation True value Measurement value 측정 오프셋 True value Measurement value - High Accuracy - High Precision - High Accuracy - Low Precision - Low Accuracy - Low Precision - Low Accuracy - High Precision Accuracy & Precision Accuracy Precision Nguyên nhân của sự biến thiên Accuracy Bias (độ lệch) Sự khác biệt giữa giá trị trung bình của tất cả các giá trị đo và giá trị tham khảo. Accuracy tốt hơn, nhận được với bias nhỏ hơn. Reference value Observed Average Bias 0.75 0.80 m total = m product + m MS m total = m product + m MS Stability (Độ ổn định) Tổng biến thiên sinh ra từ các giá trị đo, khi mẫu tham khảo giống nhau hay đặc tính nhất định của cùng một mẫu, được đo trong một giai đoạn dài. Stability Time 2 Time 1 m total = m product + m MS Linearity (độ tuyến tính) Sự khác biệt trong các giá trị bias trong toàn bộ phạm vi đo. Độ tuyến tính được gọi là tốt khi Bias là hằng số trong tất cả phạm vi đo của dụng cụ. Bad linearity No bias Good linearity True Value Observed value Bias Các nguyên nhân của biến thiên Precision Khả năng lặp lại (Repeatability) Sự biến thiên trong các giá trị đo được, khi một người đo cùng một đặc tính của cùng một sản phẩm sử dụng cùng một dụng cụ nhiều lần. Reference value Average Average Reference value Good repeatability Bad repeatability Khả năng tái sinh (Reproducibility) Biến thiên trong các giá trị đo được khi hệ thống đo lường khác nhau được sử dụng để đo cùng một đặc tính của cùng một mẫu. Khi cùng một đặc tính của cùng một mẫu được đo bởi các người đo khác nhau, sử dụng cùng dụng cụ đo . Khi cùng đặc tính sản phẩm của cùng một mẫu được đo bởi cùng người đo với dụng cụ khác nhau. Reproducibity Operator A Operator B Operator C Gage C Gage B Gage A Năng lực phân biệt (Khả năng phân biệt) Khả năng hệ thống đo lường phát hiện và hiển thị thay đổi nhỏ nhất trong các đặc tính đang được đo. Nó cúng được đề cập như là độ phân giải. HTĐL với năng lực phân biệt kém sẽ không phù hợp để dùng xác định sự biến thiên quá quá trình. Đơn vị nhỏ nhất của phép đo nên có khả năng đo với cấp chính xác/phân biệt nhỏ hơn 1/10 phạm vi kỹ thuật hay khoảng biến thiên của quá trình. Phân biệt kém Phân biệt tốt Quy trình Phân tích Hệ thống Đo lường cho dữ liệu liên tục Bước 1 Bước 2 Bước 3 Bước 4 Bước 5 Xem xét cơ sở dữ liệu cho đo lường Xem xét năng lực phân biệt Xem xét Accuracy (khác biệt với giá trị thực) Xem xét precision (Biến thiên qua nhiều giá trị đo) Xem xét độ ổn định (Sự biến thiên theo thời gian) Khảng định chủ đề phân tích (X, Y) Khảng định định nghĩa vận hành Khảng định kiểu dữ liệu, tiêu chuẩn Bước 6 Xem xét quá trình phân tích và rút ra kết luận Xem xét Bias Xem xét Linearity Xem xét Repeatability Xem xét Reproducibility Ví dụ Chúng tôi thực hiện 01 dự án để cải tiến ‘Thời gian truy cập MIS’. ‘Thời gian truy cập MIS’ là thời gian tiêu tốn để truy cập HT Management Information System và thông tin điều tra, theo yêu cầu từ team leader và phòng liên quan. Thời gian truy cập được khảng định từ hệ thống máy tính, ghi nhớ lại nó một cách tự động. No Access Date Person Access Time (unit: min) 1 2010. 11. 1 KD Hong K 20 2 2010. 11. 1 KD Hong K 17 3 2010. 11. 2 SS Lee C 35 4 2010. 11. 3 SS Lee K 22 5 2010. 11. 4 KD Hong K 14 6 2010. 11. 5 SS Lee K 7 7 2010. 11. 5 KD Hong K 30 8 2010. 11. 6 KD Hong 42 9 2010. 11. 7 SS Lee K 43 10 2010. 11. 8 KD Hong K 17 50 2010. 11. 31 KD Hong K 23 Bước 1 Xem xét các cơ sở dữ liệu cho đo lường - Y của dự án : thời gian truy cập MIS - Kiểu dữ liệu : Liên tục (thời gian) - Tiêu chuẩn : 5 ~ 50 phút Bước 2 Xem xét năng lực phân giải Biến thiên quá trình : Max (43 min) – Min (7 min) = 36 min Đơn vị đo nhỏ nhất : 1 phút Năng lực phân biệt : 1/36 → Từ năng lực phân biệt tốt hơn 1/10 của biến thiên quá trình, năng lực phân biệt được đảm bảo. Bước 3 Xem xét Accuracy Xem xét accuracy của ‘thời gian truy cập MIS’ từ hệ thống máy tính, so sánh với các giá trị đo bằng tay với sự đo lường tự động từ hệ thống máy tính cho từng lần truy cập. (Filename : MSA_MIS.MTW) Thời gian truy cập được đo bằng hệ thống máy tính Thời gian truy cập được đo bằng tay (Giá trị thực) Phân tích sử dụng Minitab (Linearity and Bias) Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Linearity and Bias Study... 1 2 3 Vào biến thiên của quá trinh (PV) (PV = 6 X standard deviation = 6 X 12.22 = 73.32) Graph Analysis %Linearity = 7.6% %Bias = 0.8% Tiêu chuẩn đánh giá Tiêu chuẩn chung cho đánh giá bias và linearity Bias / Linearity Evaluation Criteria Good 5% or less Considerable 5~10 % Need Improvement 10% or greater Kết luận > Bias: 0.82% là tốt > Linearity: 7.65% có thể xem xét, phụ thuộc vào chi phí hay hiệu quả của hoạt động. Bước 4 Xem xét Precision • Bước 4-1 : Kiểm tra khả năng lặp lại và khả năng tái sinh của hệ thống đo. 2 người đo 3 lần trên từng mẫu → Có thể đo khả năng lặp lại hay tái sinh [Note] Lựa chọn các mẫu Mẫu nên được lựa chọn từ quá trình và phải đại diện cho toàn bộ phạm vi hoạt đông. Phạm vi mẫu > Biến thiên quá trình Phạm vi mẫu = Biết thiên QT Phạm vi mẫu < Biến thiên QT MS (Hệ thống đo) cho các MS (Hệ thống đo) cho kết quả tốt hơn thực tế của nó kết quả tồi hơn thực tế của nó Good !! “Bad” “Bad” • Bước 4-2 : Đo mẫu đã chọn Thứ tự đo là ngẫu nhiên Đảm bảo sự đo lường là blind , không nên để những người tham gia đo được biết là họ đang trong quá trình thực nghiệm đo lường. Lặp lại tất cả các phép đo. • Bước 4-3 Minitab Analysis – Gage R&R Study 【 1 】 Enter data (File name: GR&r.MTW ) Vào dữ liệu theo dạng xếp chồng 【 2 】 Phân tích bằng Minitab Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage R&R Study (Crossed)... 1 2 3 4 5 6 Vào dung sai quá trình (Tolerance), nếu biết *Tolerance=USL-LSL Minitab cung cấp ANOVA và Xbar and R cho phương pháp phân tích. Tuy nhiên, ANOVA là phương pháp phổ biến hơn cho phân tích. Đây là bởi vì ANOVA xem xét tương tác giữa người và linh kiện. Vào tên dụng cụ, ngày và các thông tin khác. Gage R&R %Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 1.943 1.40 Repeatability 1.617 1.17 Reproducibility 0.326 0.24 Appraiser 0.000 0.00 Appraiser*Sample 0.326 0.24 Part-To-Part 136.741 98.60 Total Variation 138.683 100.00 Process tolerance = 45 Study Var %Study Var %Tolerance Source StdDev (SD) (5.15 * SD) (%SV) (SV/Toler) Total Gage R&R 1.3938 7.1779 11.84 15.95 Repeatability 1.2715 6.5481 10.80 14.55 Reproducibility 0.5709 2.9401 4.85 6.53 Appraiser 0.0000 0.0000 0.00 0.00 Appraiser*Sample 0.5709 2.9401 4.85 6.53 Part-To-Part 11.6936 60.2221 99.30 133.83 Total Variation 11.7764 60.6484 100.00 134.77 Number of Distinct Categories = 11 【 3 】 Diễn giải Minitab Session Khả năng phân biệt của hệ thống đo Thành phần sai lệch chuẩn trong biến thiên. Biến thiên giữa các chi tiết khác nhau là: 98.60% Biến thiên do hệ thống đo lường: 1.40% - Biến thiên do khả năng lặp lại: 1.17% - Biến thiên do khả năng tái sinh: 0.24% > BT do khả năng tái sinh của người đo: 0.00% > Tương tác giữa người đo và linh kiện: 0.24% Biến thiên do hệ thống đo, so sánh với dung sai kỹ thuật. Description %Contribution %Study Variation or %Tolerance Number of Distinct Categories Accept < 1% < 10% > 10 Consider cost/ importance 1~10% 10~30% 4~9 Reject > 10% > 30% < 4 4 Tiêu chuẩn để đánh giá MS (Hệ thống Đo lường) > %Contribution > %Study Variation > %Tolerance > Number of Distinct Categories Kết luận MS với kết quả phân tích MSA thế nào? Total Variation Total Gage R&R = 20% Total Gage R&R = 75% Total Gage R&R = 100% 20% biến thiên gây bởi hệ thống đo (MS) có nghĩa là gì? Biến thiên của quá trình được gây ra bởi biến thiên của dụng cụ. Trong tổng biến thiên, biến thiên từ dụng cụ là 75% Trong tổng biến thiên, biến thiên từ dụng cụ là 20% %Study Variation Product tolerance LSL USL % dung sai chỉ ra cái gì? %Tolerance = 20% %Tolerance = 50% %Tolerance = 100% Dung sai của sản phẩm và biến thiên của của dụng cụ là giống nhau So với dung sai của sản phẩm, biến thiên của dụng cụ là 50% So với dung sai của sản phẩm, biến thiên của dụng cụ là 20% %Tolerance 【 4 】 Giải thích đồ thị Trả lời cho “ Tỷ lệ của Gage R&R so với tổng biến thiên có đủ nhỏ?” % của Gage R&R, Repeatability, and Reproducibility càng gần 0(zero), càng tốt. Trả lời cho “Giá trị đo lặp lại của từng người đo có ổn định không?” CHÚ Ý !!! Nếu giá trị đo tiến đến giới hạn kiểm soát của biểu đồ R, nguyên nhân phải được điều tra và mẫu phải được đo mới. Trả lời cho “Có đủ năng lực phân biệt các chi tiết khác nhau không? Ngược lại với biểu đồ R, các điểm đo càng xa control limits càng tốt. Trả lời “Các mẫu được chọn có phản ánh sự biến thiên quá trình có tốt không?” Có các giá trị chắc chắn, chỉ ra rằng mẫu không phản ánh sự biến thiên của quá trình. Trả lời cho “Có sự khác nhau quan trọng giữa các người đo?” Mong muốn không có sự khác biệt giữa các người đo. Trả lời cho “Từng người đo cùng mẫu có khác nhau không?” Mong muốn là các giá trị đo của các người đo khác nhau, trên cùng một mẫu là bằng nhau • Step 4-4: Phân tích Minitab – Gage Run Chart Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Run Chart 1 2 - Giải thích đồ thị > Đồ thị hiển thị khả năng tái sinh và khả năng lặp lại bởi người đo và sản phẩm. > Nó dễ dàng phát hiện ra các thói quen đo lường của người đo cụ thể, vấn đề xảy ra khi đo mẫu cụ thể.. > Đường nét đứt ở giữa chỉ ra trung bình của tất cả các giá trị đo. • Bước 4-5: Các hành động khắc phục khi kết quả phân tích là không tốt Xem xét xem phân tích được thực hiện thích hợp > Mẫu được chọn có đại diện cho toàn bộ biến thiên không? > Các nhân tố không bình thường, có xuất hiện khi thực hiện thực nghiệm? > Có sự tương tác nào giữa người và mẫu không? > Nó có vấn đề khi lặp lại? Nó có vấn đề khi tái sinh? Nếu hệ thống đo không có khả năng phân biệt sự biến thiên của mẫu, bạn cần thực hiện phân tích xem nó có khả năng đo mẫu so với tiêu chuẩn (Nó có phân biệt được hàng tốt, xấu hay không?) Nếu nguồn biến thiên chiếm ưu thế là khả năng lặp lại (gage), bạn cần thay thế, sửa chữa hay điều chỉnh dụng cụ. Nếu nguồn biến thiên chiếm ưu thế là khả năng tái sinh, bạn cần điều tra xu hướng của người đo, bởi vì nó thường gây ra bởi xu hướng của người đo. Nếu nó là vấn đề tổng hợp, bạn cần xem xét lại SOP bởi vì nó thường gây ra bởi SOP. Bước 5 Xem xét sự ổn định Sự ổn định là khi các giá trị đo được có duy trì không đổi trong một khoảng thời gian dài hay không. Tiêu chuẩn đánh giá giống như là của accuracy. Bước 6 Kết luận Xem xét toàn diện xem có bất kỳ mẫu thuẫn về mặt logic trong phân tích hệ thống đo lường. “Bây giờ dữ liệu đo được từ hệ thống của chúng ta đã tin cậy chưa? Phân tích Hệ thống Đo lường với dữ liệu rời rạc Phân tích Hệ thống Đo lường với dữ liệu rời rạc Một phân tích đánh giá, giá trị đo nhận được của dữ liệu rời rạc (ví dụ. Tốt/ xấu) về mức độ accurate và precise tốt như thế nào Mục đích Quyết định, xem người kiểm tra ra quyết định chính xác không, dựa trên cùng tiêu chuẩn, không phân biệt thiết bị hay ca làm việc Khảng định sự đồng nhất của người kiểm tra Để xác nhận xem các quyết định của người kiểm tra có tương ứng với giá trị thực hay không? Xác định các khu vực yêu cầu đào tạo thêm hay chuẩn hóa quy trình Gage R&R với dữ liệu rời rạc Tổng quan Thường được thực hiện với 2~3 người đo Thường đo 25 mẫu Thường đo lặp lại 2~3 lần Chú ý - Phải lựa chọn mẫu đại diện cho quá trình. > Sau đây có thể coi như hướng dẫn lựa chọn mẫu - Chọn người đo là người thường thực hiện công việc kiểm tra. Đảm bảo rằng nó là sự đo lường Blind. Mẫu rất khó phân biệt tốt/xấu 20%~30% Mẫu khó phân biệt tốt/xấu 30%~40% Mẫu dễ phân biệt tốt/xấu 30%~40% Mẫu rất dễ phân biệt tốt/xấu 0%~20% Bước 1 Kế hoạch Gage R&R Quy trình phân tích Bước 2 Bước 3 Bước 4 Đo mẫu được lựa chọn Dùng Minitab phân tích: Gage R&R Study Theo dõi các đo lường Lựa chọn các mẫu gồm các sản phẩm tốt/xấu lẫn lộn, đại diện cho toàn bộ sản phẩm. Quyết định số lần đo/kiểm lặp lại và tái sinh Quyết định trình tự đánh giá Đo lường Blind Đo/ kiểm tất cả các mẫu theo trình tự người đo Đo kiểm lặp lại (4-5 lần) Ví dụ Một dự án cải tiến tỷ lệ sai hỏng của một quá trình sản xuất màn hình CRT sẽ được thực hiện. Hệ thống đo lường được đánh giá theo trình tự đánh giá quá trình kiểm cuối là chính xác hay không, khi quyết định các màn hình tốt hay xấu. Bước 1 Lập kế hoạch Gage R&R Chọn 20 mẫu lẫn lộn giữa sản phẩm tốt và xấu, đại diện cho toàn bộ các sản phẩm. Số lần đo lặp lại: 2 lần Người đo: 2 người được quyết định Bước 2 Đo mẫu đã chọn Đo kiểm các linh kiện bởi người đo, nên được thực hiện ngẫu nhiên khi có thể Người đo không nên biết rằng anh ta đang tham gia vào một thử nghiệm đo lường: Đo lường Blind Lặp lại toàn bộ các phép đo kiểm. Bước 3 Dùng Minitab phân tích – Gage R&R Study Vào dữ liệu (File name: Gage R&R_Slide40.MTW) Vào dữ liệu dạng xếp chồng 1 3 Single column: measurement result Samples: Sample Appraisers: Operator 2 Mức tin cậy (Mặc định=95%) Lựa chọn vùng đồ thị Lựa chọn vùng kết quả (Tham khảo slide tiếp theo) Dùng Minitab phân tích Stat > Quality Tools > Attribute Agreement Analysis... Nếu giá trị đúng được biết, chỉ ra cột chứa nó. Nếu giá trị đúng không biết, sẽ chỉ thực hiện sự so sánh giữa các người đo. Chỉ định mức độ tin cậy của khoảng ước tính (mặc định =95%) Lựa chọn biểu đồ dựa trên sự giống nhau của từng người đo, và biểu đồ dựa trên sự giống nhau giữa những người đo và giá trị thực. Thêm vào các biểu đồ là hiển thị kế quả bằng số (phần trăm thông nhất) trong session window Attribute Agreement Analysis for measurement Within Appraisers Assessment Agreement Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI 1 20 18 90.00 (68.30, 98.77) 2 20 20 100.00 (86.09, 100.00) # Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials. Each Appraiser vs Standard Assessment Agreement Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI 1 20 18 90.00 (68.30, 98.77) 2 20 19 95.00 (75.13, 99.87) # Matched: Appraiser's assessment across trials agrees with the known standard. Assessment Disagreement Appraiser # G / F Percent # F / G Percent # Mixed Percent 1 0 0.00 0 0.00 2 10.00 2 0 0.00 1 5.88 0 0.00 # G / F: Assessments across trials = G / standard = F. # F / G: Assessments across trials = F / standard = G. # Mixed: Assessments across trials are not identical. Diễn giải Minitab Session Tỷ lệ giống nhau giữa các đánh giá lặp lại so với tổng số đo kiểm Tỷ lệ giống với giá trị thực so với tổng số đo kiểm