1. 变异分量图的解析
通过柱状图展示①“方差分量贡献率”和②“%研究变异（%SV）”、“%公差（SV/Toler）”的数据。
遵循以下通用判断规则，除非客户有特定要求：
2. R控制图（按检验员表现）
①R控制图上的点越接近0轴，表示重复性表现越好。
②如果某个评价者的点在控制限之外，这可能表明其使用的方法与其他人存在偏差。
③如果大多数评价者的点都超出控制范围，这可能意味着该测量系统对评价者的技巧非常敏感。
3. Xbar控制图（按检验员表现）解读
①对于同一零件ABC，其测量值越接近，说明再现性越好；
②若控制限外的点子数量较多，这表明测量系统的变化相对于过程变化较小，代表测量系统具有更强的分辨能力。相反，如果少于一半的数据点超出控制限，则意味着测量系统的有效分辨率不足。
4. 糖果包装测量值分析
同一糖果包装的点越集中，表明测量系统的波动越小。
5. 测量值x与检验员表现的关系
如果均值连线呈水平状态，说明三位测量员的均值差异非常小。
6. 检验员与糖果包之间的交互作用解析
ABC三个检验员对应的线条有交叉，说明存在一定的交互作用。如果线条趋于平行，则交互作用逐渐消失。
如何理解交互作用？以实例说明：
比如A测量零件直径总是得到最大直径，而B测量的尺寸较为严格。这种情况下的结果是图1所示，存在交互作用。相对于A的测量方式，B的测量结果中零件尺寸的增大和B的测量方法不同于A导致的，这是评价人员的测量方式和零件尺寸变化的综合结果，称为交互作用。类似数据可通过“方差分析”和“Xbar和R（X）”两种分析方法进行比较。对于初学者来说，采用“方差分析”方法进行GRR分析更为准确。
