MSA（测量系统分析）中线性分析的判定标准主要基于线性回归分析的结果，具体包括以下要点：

一、线性判定核心标准

回归方程斜率的显著性

通过一元线性回归分析，评估因变量（Y）与自变量（X，如测量值）之间关系的线性程度。理想情况下，回归直线的斜率应显著不为零，即p值 < 0.05。若斜率对应的p值 > 0.05，则说明线性不显著，量具可能存在系统性误差，需进一步校准或维修。

偏倚与线性关系

偏倚（测量值与参考值的差值）在整个量程内应保持线性变化。需通过回归分析判断偏倚是否随输入值成比例，若存在非线性趋势，则线性不达标。

二、补充判定方法

多点评估与趋势分析

在量具覆盖的多个参考值（如10mm、20mm、50mm）上分别计算偏移，并通过散点图或回归线观察偏倚是否随输入值均匀变化。若散点呈现明显弯曲或离散，则线性不达标。

置信区间判断

- 截距检验：

若回归方程截距的95%置信区间包含0，则说明在零偏倚点无显著差异，线性合格。

- 斜率检验：若斜率的95%置信区间包含0，或斜率对应的p值 > 0.05，则线性不达标。

三、实际应用建议

样本选择：应选择≥5个具有代表性的零件，覆盖量具全量程，以确保评估的全面性。

误差占比评估：结合线性分析结果，计算线性误差占测量范围的比例，辅助判断系统性能。

综合改进：若线性不达标，需检查量具校准、操作规范或硬件状态，并重新进行MSA分析。

通过以上标准和方法，可系统评估测量系统的线性性能，确保测量结果的准确性和可靠性。