测量系统分析（MSA）是测量数据可靠的基础，但在实际操作中，很容易陷入一些常见的误区。这些误区会导致分析结果失真，进而影响对数据进一步分析的结论。以下是MSA常见误区：
误区1. 样本选择不合理。仅选用规格范围内的“中间值”样本，或样本变差过小，无法覆盖实际生产的波动区间，导致分析结果无法反映测量系统的真实能力。
样品集中在均值附近会压缩零件变差（PV）。需按要求选取覆盖全变差范围的样本（±3σ），高/中/低值样本均匀分布。
误区2. 忽略破坏性测试的MSA设计。
对破坏性测试（如材料拉伸）直接套用常规MSA方法，未采用“嵌套型MSA”或“单一样本多次制备”的替代方案，导致分析无效。
误区3. 认为GRR合格就是测量系统合格。仅关注GRR%（重复性和再现性占比），忽略偏倚、线性、稳定性的分析。
实际上，如果GRR%合格但偏倚超差，仍会导致测量结果系统性偏离真值。所以要做五性分析（重复性、再现性、偏倚、线性、稳定性）。
误区4.只依赖校准。校准是在规定条件下只验证设备基础误差，而MSA需评估整个真实测量系统（人机料法环）。
正确的做法是在校准的前提下，执行量具五性分析。
误区5. MSA一次性完成，不做更新。这可能忽略系统的稳定性偏倚。
应对测量系统进行定期复评，在设备校准、人员变动等后，也须复评MSA。
误区6.偏倚分析基准值错误。基准值不能用同批次测量平均值当基准值。
MSA的基准值需由更高精度设备多次测量取平均。
误区7.盲测机制缺失。操作员知晓样件信息会影响结果。
正确做法是第三方准备隐藏编号的样品，打乱测量顺序。
误区8.过度依赖软件自动输出结果。
只要输入数据，软件就能自动输出结论。如果不验证数据输入的合理性（如操作员、测量次数设置错误），直接采信软件的“接受/拒绝”结论，可能导致对测量系统能力的误判。
误区9.计数型MSA回避临界样本。
计数型MSA需包含边界样品（如规格限附近）。边界样本占比≥30%，样本总量≥50件。
误区10.对计数型测量系统误用计量型MSA分析方法
对合格/不合格、通过/不通过这类计数型数据，不能使用GR&R分析，应采用属性一致性分析或kappa分析。