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MSA की फुल फॉर्म “Metropolitan Statistical Area” होती है. MSA को हिंदी में “महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र” कहते है. मेट्रोपॉलिटन सांख्यिकीय क्षेत्रों (एमएसए) को यूएस ऑफिस ऑफ मैनेजमेंट एंड बजट (ओएमबी) द्वारा 50,000.1 की न्यूनतम आबादी वाले कम से कम एक शहरीकृत क्षेत्र के रूप में चित्रित किया गया है.
मेट्रोपॉलिटन सांख्यिकीय क्षेत्रों (एमएसए) को यू.एस. ओएमबी द्वारा 50,000 की न्यूनतम आबादी वाले कम से कम एक शहरीकृत क्षेत्र के रूप में चित्रित किया गया है. महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र (MSA) एक ऐसे क्षेत्र की औपचारिक परिभाषा है जिसमें एक शहर और आसपास के समुदाय शामिल होते हैं जो सामाजिक और आर्थिक कारकों से जुड़े होते हैं. महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र (MSA) जनसंख्या की गणना और संबंधित सांख्यिकीय डेटा के संकलन के लिए विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रों में समूह काउंटियों और शहरों की सेवा करते हैं.
मेट्रोपॉलिटन स्टैटिस्टिकल एरिया का मतलब यूनाइटेड स्टेट्स ऑफिस ऑफ़ मैनेजमेंट एंड बजट द्वारा समय-समय पर परिभाषित महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्रों में से कोई भी है.
मेट्रोपॉलिटन स्टैटिस्टिकल एरिया (एमएसए) प्रबंधन और बजट कार्यालय (ओएमबी) द्वारा इस्तेमाल किया जाने वाला एक पदनाम है, जिसमें कम से कम 50,000 की जनसंख्या घनत्व वाले बहु-काउंटी समूहों से युक्त एक परिसीमन का उल्लेख है. एक MSA में मोटे तौर पर एक ऐसा शहर होता है जिसमें समुदाय आपस में जुड़े हुए होते हैं और उच्च स्तर के सामाजिक और आर्थिक एकीकरण को प्रदर्शित करते हैं.
महानगरीय क्षेत्र न तो राज्यों या काउंटियों की तरह प्रशासनिक प्रभाग हैं, न ही उन्हें कानूनी रूप से कस्बों या शहरों के रूप में शामिल किया गया है. इसका मतलब है कि किसी भी महानगरीय क्षेत्र की परिभाषा स्रोत पर निर्भर करती है.
एक मेट्रोपॉलिटन सांख्यिकीय क्षेत्र (एमएसए) एक सांख्यिकीय क्षेत्र है जिसमें 50,000 की न्यूनतम आबादी और उच्च स्तर के सामाजिक और आर्थिक एकीकरण के साथ निर्मित क्षेत्र द्वारा परिभाषित एक केंद्रीय शहर शामिल है. ओएमबी द्वारा परिभाषित आर्थिक और सामाजिक कारकों से जुड़े घनी बसे हुए कोर की अपनी मूलभूत अवधारणाओं को बनाए रखते हुए एमएसए ने नामकरण और नियमों में संशोधन किया है. एमएसए के बारे में डेटा सरकार और विश्लेषकों द्वारा नीति निर्माण के लिए एक क्षेत्र के सामाजिक-आर्थिक स्तरों की समीक्षा करने के लिए उपयोग किया जाता है.
मेट्रोपॉलिटन स्टैटिस्टिकल एरिया (MSA) सांख्यिकीय परिभाषा की विरासत का प्रतिनिधित्व करता है जो 1949 में वापस जाती है. MSA की परिभाषा 1950 के दशकीय डेटा को सारणीबद्ध करने के लिए आगे बढ़ी. बजट ब्यूरो, वर्तमान प्रबंधन और बजट कार्यालय (OMB) के पूर्ववर्ती, ने MSA की आधिकारिक परिभाषा की समीक्षा की. संबंधित नियमों के साथ एमएसए का मामूली नामकरण हुआ है और वर्षों से संशोधित और परिष्कृत किया गया है. 1983 में अपना वर्तमान नाम प्राप्त करने से पहले MSA को 1959 में मानक महानगर क्षेत्र (SMA) में बदल दिया गया था. फिर भी, एमएसए ने अपनी मौलिक अवधारणा को बरकरार रखा है, जिसमें दो चरणों वाली प्रक्रिया शामिल है. पहला कदम काउंटियों का एक पदनाम है जिसमें 50,000 की न्यूनतम आबादी के साथ एक बसे हुए कोर शामिल हैं. दूसरा चरण यह है कि इसमें उच्च स्तर के आर्थिक और सामाजिक एकीकरण द्वारा परिभाषित अतिरिक्त बाहरी काउंटी या समुदाय शामिल हैं.
एमएसए अवधारणा शहरों और काउंटी की विकसित भूमि को उनके आसपास के कम घनी बसे हुए क्षेत्रों में विलय करने का कार्य करती है. विचार विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रों को सांख्यिकीय डेटा संकलित करने के लिए प्राप्त करना है, जैसे कि जनगणना डेटा. एमएसए को चित्रित करने के मानदंड जांच के तहत एक विशेष समस्या के साथ भिन्न होते हैं. उदाहरण के लिए, राजनीतिक समस्याएं अक्सर जातीय अनुपात, जनसंख्या समानता और जिले की सघनता को संबोधित करने का प्रयास करती हैं. जिला विभाजन से उत्पन्न होने वाली अधिकांश समस्याएँ नए उप-क्षेत्रों को सन्निहित होने का निर्देश देती हैं. नतीजतन, आधुनिक एमएसए मानव आबादी के घनी बसे हुए कोर के साथ स्थानिक रूप से आसन्न भौगोलिक क्षेत्रों को प्रतिबिंबित करने के लिए विभाजित हैं. एक क्षेत्र को स्थानिक रूप से सन्निहित होने के लिए, क्षेत्र के भीतर एक बिंदु से दूसरे स्थान पर जाने का विस्तार बाहर नहीं होना चाहिए. हालांकि यह अवधारणात्मक रूप से सरल प्रतीत होता है, फिर भी यह गणितीय रूप से चुनौतीपूर्ण है, खासकर जहां स्थानिक निकटता का मॉडलिंग शामिल है.
मेट्रोपॉलिटन स्टैटिस्टिकल एरिया (MSA) की तरह, एक माइक्रोपॉलिटन स्टैटिस्टिकल एरिया OMB द्वारा काउंटियों और उनके समकक्षों के आधार पर सांख्यिकीय कारणों के लिए उपयोग किया जाने वाला एक पद है. यह कस्बों और आस-पास के छोटे समुदायों पर केंद्रित है जिनकी आबादी 10,000 से 50,000 के बीच है. एक माइक्रोपॉलिटन सांख्यिकीय क्षेत्र में 50,000 से कम लेकिन 10,000 से कम आबादी वाला शहर होना चाहिए.
इसके विपरीत, एक महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र में अक्सर घनी बसे हुए कोर शहर शामिल होते हैं, जिसमें 50,000 या अधिक लोगों की सीमा होती है, जिसमें बाहरी काउंटी भी शामिल हैं. घनिष्ठ सामाजिक और आर्थिक संबंध आमतौर पर MSA द्वारा परिभाषित क्षेत्र के मूल में होते हैं. उदाहरण के लिए, आस-पास के समुदायों के निवासी, शहर के भीतर चलकर दुकानों, काम करने या सामाजिक गतिविधियों में शामिल हो सकते हैं. ओएमबी बुलेटिन नं. 18-04, कुल 392 क्षेत्र प्यूर्टो रिको और संयुक्त राज्य अमेरिका में मेट्रोपॉलिटन सांख्यिकीय क्षेत्रों (एमएसए) के रूप में चित्रित होने के योग्य हैं. आठ क्षेत्र प्यूर्टो रिको में हैं, जबकि शेष 384 संयुक्त राज्य अमेरिका में हैं. यदि विभिन्न संयोजनों में विशिष्ट मानदंडों को पूरा किया जाता है, तो पड़ोसी सूक्ष्म और महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्रों को संयुक्त सांख्यिकीय क्षेत्रों (सीएसए) का हिस्सा बनने के लिए विलय किया जा सकता है.
एमएसए को चित्रित करने की अवधारणा का उपयोग श्रम सांख्यिकी ब्यूरो (बीएलएस) द्वारा स्थानिक समूहों के भीतर श्रम बाजार की स्थितियों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है. एक MSA के भीतर कामगारों को एक नए क्षेत्र में जाने की आवश्यकता के बिना नौकरी बदलने की संभावना है - एक स्थिर श्रम शक्ति के लिए एक अंतर्निहित कारक. व्यवसाय और सरकारें डेटा का उपयोग खर्च करने के पैटर्न, बेरोजगारी दर और प्रति व्यक्ति आय के बारे में जानकारी का विश्लेषण करने के लिए करती हैं. परिणामी जानकारी का उपयोग आर्थिक विकास को गति देने के लिए नीति निर्माण के लिए किया जाता है. डेटा रियल एस्टेट निवेशकों के लिए भी मूल्यवान है, जो जनसंख्या आंदोलन और आवास पैटर्न का अध्ययन करने के लिए जानकारी का उपयोग करते हैं.
एक महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र (MSA), जिसे पहले एक मानक महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र (SMSA) के रूप में जाना जाता था, एक ऐसे क्षेत्र की औपचारिक परिभाषा है जिसमें एक शहर और आसपास के समुदाय शामिल होते हैं जो सामाजिक और आर्थिक कारकों से जुड़े होते हैं, जैसा कि अमेरिकी कार्यालय द्वारा स्थापित किया गया है. प्रबंधन और बजट का (OMB).1 महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र जनसंख्या गणना और संबंधित सांख्यिकीय डेटा के संकलन के लिए विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रों में समूह काउंटियों और शहरों की सेवा करते हैं. आधुनिक एमएसए मानव आबादी के अपेक्षाकृत उच्च घनत्व वाले निकटवर्ती भौगोलिक क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करने के लिए कॉन्फ़िगर किए गए हैं. महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्रों में आमतौर पर एक बड़ी आबादी वाला एक मुख्य शहर और उसके आसपास का क्षेत्र होता है, जिसमें कई आसन्न काउंटी शामिल हो सकते हैं. एमएसए द्वारा परिभाषित क्षेत्र को आम तौर पर महत्वपूर्ण सामाजिक और आर्थिक संपर्क द्वारा चिह्नित किया जाता है. उदाहरण के लिए, बाहरी ग्रामीण क्षेत्रों में रहने वाले लोग काम करने, खरीदारी करने या शहरी केंद्र में सामाजिक गतिविधियों में शामिल होने के लिए काफी दूरियां तय कर सकते हैं.
6 मार्च, 2020 तक, ऐसे 392 क्षेत्र हैं जो यू.एस. और प्यूर्टो रिको (संयुक्त राज्य अमेरिका में 384 और प्यूर्टो रिको में आठ) में महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्रों (एमएसए) के रूप में नामित होने की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं. माइक्रोपॉलिटन सांख्यिकीय क्षेत्रों के विपरीत, जो 10,000-50,000 के बीच आबादी वाले कस्बों और छोटे समुदायों पर केंद्रित है, एमएसए में कम से कम 50,000.1 की आबादी वाला शहर शामिल होना चाहिए. कुछ MSAs, जैसे कि डलास-फोर्ट वर्थ-अर्लिंग्टन, में 50,000.3 से अधिक आबादी वाले कई शहर हैं, देश में सबसे अधिक आबादी वाला MSA, न्यूयॉर्क-नेवार्क-जर्सी सिटी, तीन आसन्न राज्यों, न्यूयॉर्क, न्यू जर्सी और पेंसिल्वेनिया के कुछ हिस्सों में फैला है.
श्रम सांख्यिकी ब्यूरो (बीएलएस) एक भौगोलिक क्षेत्र के भीतर श्रम बाजार की स्थितियों का विश्लेषण करने के लिए एमएसए डेटा का उपयोग करता है. एक महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र के भीतर, श्रमिक अपेक्षाकृत स्थिर श्रम शक्ति का निर्माण करते हुए, एक नए स्थान पर जाने के बिना नौकरी बदल सकते हैं. MSAs के बारे में सांख्यिकीय डेटा सरकारी अधिकारियों और व्यवसायों को प्रति व्यक्ति आय, खर्च करने के पैटर्न और बेरोजगारी दर के बारे में जानकारी की समीक्षा करने में भी मदद करता है. परिणामी डेटा का उपयोग क्षेत्र में आर्थिक विकास को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन की गई नीतियों को तैयार करने के लिए किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, अटलांटा-सैंडी स्प्रिंग्स-अल्फारेटा महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र क्षेत्र के आर्थिक स्वास्थ्य पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है. यह जॉर्जिया का सबसे अधिक आबादी वाला क्षेत्र है. अटलांटा-सैंडी स्प्रिंग्स-अल्फारेट्टा क्षेत्र में नई कंपनियों को स्थानांतरित करने या स्थापित करने की मांग करने वाली कंपनियां अपने इच्छित व्यवसाय की व्यवहार्यता को प्रोजेक्ट करने के लिए क्षेत्र के बारे में सांख्यिकीय डेटा का उपयोग कर सकती हैं. रियल एस्टेट निवेशक आवास प्रवृत्तियों और जनसंख्या आंदोलन का अध्ययन करने के लिए एमएसए डेटा का भी उपयोग करते हैं. इसके अलावा, कुछ सामाजिक सेवाओं के लिए आवेदकों को कम आय वाले आवास और समर्थन के अन्य रूपों सहित सहायता के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए अपने महानगरीय सांख्यिकीय क्षेत्र में औसत सकल आय के एक निश्चित प्रतिशत से नीचे आय स्तर साबित करने की आवश्यकता हो सकती है.
मापन सांख्यिकीय विश्लेषण (एमएसए) एक माप प्रणाली सटीक माप के लिए सक्षम है या नहीं यह निर्धारित करने के लिए एक गेज आर एंड आर (पुनरावृत्ति और पुनरुत्पादकता) अध्ययन जैसे सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करने का अभ्यास है. इसके अलावा, एमएसए माप प्रक्रिया से प्राप्त त्रुटि की मात्रा को ही निर्धारित करता है.एमएसए का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि एक चयनित माप प्रणाली दोहराव और पुनरुत्पादन के साथ विश्वसनीय परिणाम प्रदान करती है. पीपीएपी आयोजित करते समय, सभी माप प्रणालियों को नियंत्रण योजना में पहचाना जाता है. सटीकता की जांच के लिए इन प्रणालियों में से प्रत्येक के लिए एक गेज आर एंड आर किया जाता है.
एक माप प्रणाली विश्लेषण (एमएसए) एक माप प्रक्रिया का एक संपूर्ण मूल्यांकन है, और आम तौर पर एक विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया प्रयोग शामिल होता है जो उस माप प्रक्रिया में भिन्नता के घटकों की पहचान करना चाहता है. जिस तरह किसी उत्पाद का उत्पादन करने वाली प्रक्रियाएं भिन्न हो सकती हैं, माप और डेटा प्राप्त करने की प्रक्रिया में भी भिन्नता हो सकती है और गलत परिणाम उत्पन्न हो सकते हैं. एक माप प्रणाली विश्लेषण विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए डेटा की अखंडता (आमतौर पर गुणवत्ता विश्लेषण) सुनिश्चित करने और किसी उत्पाद या प्रक्रिया के बारे में किए गए निर्णयों के लिए माप त्रुटि के निहितार्थ को समझने के लिए परीक्षण विधि, माप उपकरणों और माप प्राप्त करने की पूरी प्रक्रिया का मूल्यांकन करता है. निर्माण में एक सुसंगत उत्पाद के उत्पादन के लिए उचित माप प्रणाली विश्लेषण महत्वपूर्ण है और जब अनियंत्रित छोड़ दिया जाता है तो इसके परिणामस्वरूप प्रमुख मापदंडों और अनुपयोगी अंतिम उत्पादों का बहाव हो सकता है. एमएसए सिक्स सिग्मा पद्धति और अन्य गुणवत्ता प्रबंधन प्रणालियों का भी एक महत्वपूर्ण तत्व है. एमएसए उपकरण, संचालन, प्रक्रियाओं, सॉफ्टवेयर और कर्मियों के संग्रह का विश्लेषण करता है जो एक माप की विशेषता के लिए एक संख्या के असाइनमेंट को प्रभावित करता है.
मापन प्रणाली विश्लेषण, या एमएसए, एक औपचारिक सांख्यिकीय अध्ययन है जो यह निर्धारित करता है कि क्या आपकी माप प्रणाली, चाहे वे मापने वाले उपकरण हों या लोग, विश्वसनीय डेटा प्रदान करने में सक्षम हैं ताकि आप सर्वोत्तम संभव डेटा-संचालित निर्णय ले सकें. निरंतर डेटा के लिए उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय अध्ययन को Gage R&R अध्ययन कहा जाता है, और असतत डेटा के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण को विशेषता अनुबंध विश्लेषण कहा जाता है. वास्तव में, आप कभी भी सीधे तौर पर नहीं जान सकते कि आपकी माप प्रणाली सटीक और सटीक माप प्रदान कर रही है या नहीं. जब आप किसी वस्तु को मापते हैं, तो माप प्रणाली जो मान प्रदान करती है वह वस्तु में प्राकृतिक भिन्नता और माप प्रणाली में भिन्नता से होता है.
उदाहरण के लिए, जब आप हर सुबह अपने बाथरूम के पैमाने पर जाते हैं, तो पैमाने की खिड़की में दिखाया गया वजन आपके वजन में परिवर्तन या भिन्नता का एक कार्य है, जिसमें आपकी रुचि है, और स्प्रिंग्स या तंत्र में भिन्नता है पैमाने का. क्या वजन में भिन्नता आपके आहार और व्यायाम के कारण या खराब कार्यप्रणाली के कारण है? आप आशा करते हैं कि यह वजन में वास्तविक परिवर्तन है. एक एमएसए अध्ययन आपको पैमाने के कारण देखे गए वजन की भिन्नता को मापने की अनुमति देता है. यदि पैमाने की भिन्नता का अनुपात कम है, तो आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि वजन में देखी गई भिन्नता वास्तव में वजन परिवर्तन के कारण है न कि पैमाने के प्रदर्शन के कारण. यदि पैमाने के कारण कुल भिन्नता का अनुपात अधिक है, तो आप वास्तव में नहीं जान पाएंगे कि आपका आहार काम कर रहा है या नहीं. एक नया पैमाना खरीदने का समय.
अपने एमएसए अध्ययन के दौरान, आप कई अलग-अलग दृष्टिकोणों से अपने देखे गए माप का आकलन करेंगे. वो हैं:
दोहराव: हम कहते हैं कि माप प्रणाली दोहराई जा सकती है यदि एक ही व्यक्ति एक ही उपकरण के साथ एक ही वस्तु को कई बार मापता है तो एक ही परिणाम प्राप्त होता है.
प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता: माप प्रणाली को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य कहा जाता है यदि कई लोग एक ही वस्तु को एक ही उपकरण से कई बार मापते हैं और सभी को समान परिणाम मिलते हैं.
स्थिरता: माप प्रणाली को स्थिर कहा जाता है यदि इसकी भिन्नता समय के साथ स्थिर रहती है.
पूर्वाग्रह: पूर्वाग्रह माप प्रणाली की एक-दिशात्मक प्रवृत्ति है. हमारे उदाहरण से, आपका पैमाना हमेशा जितना चाहिए उससे अधिक वजन का लगता है. पैमाने पर सेटिंग को बदलकर पूर्वाग्रह को समायोजित किया जा सकता है.
रैखिकता: क्या माप प्रणाली वांछित माप के पूरे सातत्य पर स्थिर रह सकती है? आप चाहते हैं कि आपका पैमाना आपको और आपके जीवनसाथी को सटीकता और सटीकता के साथ मापे, लेकिन आप यह भी चाहते हैं कि यह आपके पालतू चूहे और पालतू हाथी के लिए भी ऐसा ही करे. यह संभावित भारों का आपका वांछित सातत्य है. लेकिन, यह संभावना नहीं है कि यह पैमाना चरम सीमा पर बहुत काम का होगा.
भेदभाव या संकल्प: क्या माप प्रणाली में सार्थक होने के लिए पर्याप्त मूल्य उत्पन्न करने की क्षमता है? आप अपने आहार के लिए भोजन को मापने के लिए एक छोटे से रसोई के पैमाने का उपयोग करते हैं.
आपको औंस को मापने की जरूरत है, फिर भी पैमाना केवल पाउंड की इकाइयों में ही माप सकता है. समाधान प्राप्त करने के लिए आमतौर पर पैसे खर्च होते हैं, इसलिए यह तय करने में सावधानी बरतें कि आपको वास्तव में आपको सार्थक डेटा देने की कितनी आवश्यकता है.
MSA अन्य गुणवत्ता अध्ययनों में उपयोग किए गए कैप्चर किए गए डेटा की अखंडता को सत्यापित करने के लिए डेटा संग्रह विधियों में विश्वास स्थापित करता है. इस प्रक्रिया में माप उपकरणों, परीक्षण विधियों और डेटा संग्रह तकनीकों का मूल्यांकन शामिल है. MSA निर्माताओं को उनकी उत्पादन प्रक्रियाओं और उत्पादों के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करता है. AIAG उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता में सुधार के माध्यम से किए गए निर्णयों की गुणवत्ता में सुधार के लिए MSA को एक मुख्य उपकरण मानता है.
दोषपूर्ण माप प्रणाली होने से खराब गुणवत्ता वाले घटक दरारों से फिसल सकते हैं और उच्च गुणवत्ता वाले भागों को अस्वीकार कर दिया जा सकता है. नतीजतन, ग्राहक अपनी गुणवत्ता की आवश्यकताओं को पूरा करने में निर्माता की अक्षमता से असंतुष्ट हो जाते हैं. एक एमएसए आयोजित करके, निर्माता यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके माप उपकरण और इस उपकरण का संचालन उनकी सटीकता और सटीकता आवश्यकताओं के साथ संरेखित हो.
प्रतिदिन हमारे जीवन पर अधिक से अधिक डेटा का प्रभाव पड़ रहा है. हम एक डेटा संचालित समाज बन गए हैं. व्यापार और उद्योग में हम पहले से कहीं अधिक तरीकों से डेटा का उपयोग कर रहे हैं. आज निर्माण कंपनियां माप और निरीक्षण के माध्यम से भारी मात्रा में जानकारी एकत्र करती हैं. जब इस माप डेटा का उपयोग सामान्य रूप से प्रक्रिया और व्यवसाय के बारे में निर्णय लेने के लिए किया जा रहा है, तो यह महत्वपूर्ण है कि डेटा सटीक हो. यदि हमारी माप प्रणाली में त्रुटियां हैं तो हम गलत आंकड़ों के आधार पर निर्णय लेंगे. हम गलत निर्णय ले रहे होंगे या गैर-अनुरूप भागों का निर्माण कर रहे होंगे. एक उचित रूप से नियोजित और निष्पादित मापन प्रणाली विश्लेषण (एमएसए) किसी भी डेटा आधारित निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए एक मजबूत नींव बनाने में मदद कर सकता है.
एमएसए को माप प्रक्रिया के भीतर मौजूद भिन्नता की मात्रा निर्धारित करने की एक प्रयोगात्मक और गणितीय विधि के रूप में परिभाषित किया गया है. माप प्रक्रिया में भिन्नता हमारी समग्र प्रक्रिया परिवर्तनशीलता में सीधे योगदान कर सकती है. सिस्टम की सटीकता, सटीकता और स्थिरता का मूल्यांकन करके उपयोग के लिए माप प्रणाली को प्रमाणित करने के लिए MSA का उपयोग किया जाता है.
एक प्रभावी एमएसए प्रक्रिया यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकती है कि एकत्र किया जा रहा डेटा सटीक है और डेटा एकत्र करने की प्रणाली प्रक्रिया के लिए उपयुक्त है. अच्छा विश्वसनीय डेटा एक निर्माण प्रक्रिया में व्यर्थ समय, श्रम और स्क्रैप को रोक सकता है. एक प्रमुख निर्माण कंपनी ने अपने कई ग्राहकों से कॉल प्राप्त करना शुरू कर दिया, जो उनकी सुविधाओं की साइटों पर प्राप्त गैर-अनुपालन सामग्री की रिपोर्ट कर रहे थे. एक समान सतह बनाने के लिए पुर्जे ठीक से एक साथ तड़क नहीं रहे थे या जगह में बंद नहीं होंगे. प्रक्रिया का ऑडिट किया गया और पाया गया कि पुर्जों का उत्पादन कल्पना से किया जा रहा था. ऑपरेटर निरीक्षण योजना का पालन कर रहा था और निरीक्षण के लिए नियत गेज का उपयोग कर रहा था. समस्या यह थी कि गैर-अनुरूप भागों का पता लगाने के लिए गेज के पास पर्याप्त समाधान नहीं था. एक अप्रभावी माप प्रणाली खराब भागों को स्वीकार करने और अच्छे भागों को अस्वीकार करने की अनुमति दे सकती है, जिसके परिणामस्वरूप असंतुष्ट ग्राहक और अत्यधिक स्क्रैप हो सकता है. एमएसए समस्या को रोक सकता था और आश्वासन देता था कि सटीक उपयोगी डेटा एकत्र किया जा रहा था.
एमएसए माप प्रणाली की क्षमता, प्रदर्शन और मापे गए मूल्यों के संबंध में अनिश्चितता की मात्रा का मूल्यांकन करने के लिए किए गए प्रयोगों और विश्लेषण का एक संग्रह है. हमें एकत्रित किए जा रहे माप डेटा, डेटा एकत्र करने और रिकॉर्ड करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों और उपकरणों की समीक्षा करनी चाहिए. हमारा लक्ष्य माप प्रणाली की प्रभावशीलता को मापना, डेटा में भिन्नता का विश्लेषण करना और इसके संभावित स्रोत का निर्धारण करना है. हमें स्थान और चौड़ाई भिन्नता के संबंध में एकत्र किए जा रहे डेटा की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है. एकत्र किए गए डेटा का मूल्यांकन पूर्वाग्रह, स्थिरता और रैखिकता के लिए किया जाना चाहिए. एमएसए गतिविधि के दौरान, प्रक्रिया नियंत्रण योजनाओं के भीतर परिभाषित प्रत्येक प्रकार के गेज या माप उपकरण के लिए माप अनिश्चितता की मात्रा का मूल्यांकन किया जाना चाहिए. उपयोगी डेटा प्राप्त करने के लिए प्रत्येक उपकरण में भेदभाव और संकल्प का सही स्तर होना चाहिए. प्रक्रिया, उपयोग किए जा रहे उपकरण (गेज, जुड़नार, उपकरण, आदि) और ऑपरेटरों का मूल्यांकन उचित परिभाषा, सटीकता, सटीकता, दोहराव और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता के लिए किया जाता है.