सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण और रन चार्ट

सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण (SPC) और रन चार्ट यह समझने के लिए विश्लेषणात्मक उपकरण हैं कि कोई प्रक्रिया समय के साथ कैसे व्यवहार करती है। वे समय के क्रम में डेटा को प्लॉट करते हैं और सामान्य, अपेक्षित भिन्नता (सामान्य कारण) को उस भिन्नता से अलग करने के लिए सरल नियम लागू करते हैं जो एक वास्तविक परिवर्तन (विशेष कारण) का संकेत देती है। क्योंकि सुधार प्रक्रियाओं को बदलने के बारे में है, ये समय-श्रृंखला विधियाँ यह आंकने के लिए केंद्रीय हैं कि क्या किसी परिवर्तन ने वास्तव में कोई अंतर पैदा किया है।

Definition

सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण समय-श्रृंखला विधियों का एक समूह है - जिसमें रन चार्ट और शेव्हार्ट नियंत्रण चार्ट शामिल हैं - जो समय के साथ एक प्रक्रिया माप को प्लॉट करते हैं और वास्तविक परिवर्तन का संकेत देने वाली विशेष-कारण भिन्नता से सामान्य सामान्य-कारण भिन्नता को अलग करने के लिए परिभाषित नियमों का उपयोग करते हैं।

Scope

यह विषय रन चार्ट और शेव्हार्ट नियंत्रण चार्ट, सामान्य-कारण और विशेष-कारण भिन्नता के बीच का अंतर, संकेतों का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले संभाव्यता-आधारित नियम, और स्वास्थ्य सेवा में उनके उपयोग के प्रमाण को शामिल करता है। यह एक पद्धतिगत संदर्भ है और किसी विशिष्ट प्रक्रिया के लिए डेटा की व्याख्या नहीं करता है।

Core questions

• सामान्य-कारण और विशेष-कारण भिन्नता के बीच क्या अंतर है?
• एक रन चार्ट नियंत्रण चार्ट से कैसे भिन्न होता है?
• कौन से नियम संकेत देते हैं कि एक प्रक्रिया वास्तव में बदल गई है?
• इन उपकरणों का उपयोग यह आंकने के लिए कैसे किया जाता है कि क्या सुधार ने काम किया?

Key concepts

• सामान्य-कारण भिन्नता
• विशेष-कारण भिन्नता
• रन चार्ट और माध्यिका
• शेव्हार्ट (नियंत्रण) चार्ट और नियंत्रण सीमाएँ
• शिफ्ट, रुझान और रन
• केंद्र रेखा और सिग्मा सीमाएँ
• समय-क्रमबद्ध (अनुदैर्ध्य) डेटा प्रदर्शन

Key theories

सामान्य-कारण बनाम विशेष-कारण भिन्नता

शेव्हार्ट का भेद यह मानता है कि प्रत्येक प्रक्रिया में अंतर्निहित सामान्य-कारण भिन्नता होती है, जबकि विशेष-कारण भिन्नता वास्तव में कुछ अलग संकेत देती है; सामान्य कारण पर ऐसे कार्य करना जैसे कि वह विशेष हो (या इसके विपरीत) गलत निष्कर्षों की ओर ले जाता है।

गैर-यादृच्छिक संकेतों का पता लगाने के लिए रन-चार्ट नियम

एक रन चार्ट संभाव्यता-आधारित नियम लागू करता है - जैसे कि माध्यिका के बारे में शिफ्ट, रुझान और रन - नियंत्रण सीमाओं की आवश्यकता के बिना समय के साथ गैर-यादृच्छिक पैटर्न का पता लगाने के लिए, सुधार के लिए एक सरल पहला विश्लेषणात्मक उपकरण प्रदान करता है।

Mechanisms

डेटा को समय के क्रम में प्लॉट किया जाता है। एक रन चार्ट माध्यिका को एक संदर्भ रेखा के रूप में उपयोग करता है और ऐसे नियम लागू करता है - एक बदलाव (माध्यिका के एक तरफ लगातार बिंदुओं का एक रन), एक प्रवृत्ति (लगातार बढ़ते या घटते बिंदु), बहुत कम या बहुत अधिक रन, और एक खगोलीय बिंदु - उन पैटर्नों को चिह्नित करने के लिए जो संयोग से उत्पन्न होने की संभावना नहीं है। एक नियंत्रण चार्ट डेटा से गणना की गई एक केंद्र रेखा और नियंत्रण सीमाएँ (आमतौर पर तीन सिग्मा) जोड़ता है, जिसमें अतिरिक्त नियम होते हैं जैसे कि सीमाओं से परे एक एकल बिंदु; सीमाओं के अंदर बिना किसी पैटर्न वाले बिंदु एक स्थिर प्रक्रिया का संकेत देते हैं जो केवल सामान्य-कारण भिन्नता के अधीन है। दो प्रकार की भिन्नता को अलग करना एक टीम को बताता है कि क्या देखा गया परिवर्तन संकेत है या शोर, और इसलिए क्या सुधार हस्तक्षेप का वास्तविक प्रभाव पड़ा।

Clinical relevance

SPC और रन चार्ट टीमों को संक्रमण दर, प्रतीक्षा समय, या पुन: प्रवेश दर जैसे उपायों को समय के साथ ट्रैक करने और यह आंकने की अनुमति देते हैं कि क्या किसी परिवर्तन ने सामान्य उतार-चढ़ाव के बजाय वास्तविक सुधार किया है। यह प्रविष्टि विधियों और उनके बारे में प्रमाण का वर्णन करती है; यह एक संदर्भ है, किसी विशिष्ट नैदानिक डेटासेट की व्याख्या करने या रोगी देखभाल के लिए मार्गदर्शन नहीं है।

Evidence & guidelines

पद्धतिगत विवरण SPC के तर्क और स्वास्थ्य सेवा के लिए चार्ट चयन (Benneyan 2003) को स्थापित करते हैं और रन-चार्ट नियमों को एक सरल पहले उपकरण (Perla 2011) के रूप में समझाते हैं, जिसमें द हेल्थ केयर डेटा गाइड (Provost & Murray 2011) में संकलित व्यावहारिक मार्गदर्शन है। एक व्यवस्थित समीक्षा में पाया गया कि SPC स्वास्थ्य-देखभाल सुधार में व्यापक रूप से और संभाव्य रूप से लागू किया जाता है, हालांकि आवेदन की कठोरता भिन्न होती है (Thor 2007)।

History

वाल्टर शेव्हार्ट ने 1931 में विनिर्माण में नियंत्रण चार्ट और सामान्य-कारण/विशेष-कारण भेद (Shewhart 1931) की शुरुआत की, और गुणवत्ता पर डेमिंग के काम के माध्यम से विचार फैल गए। स्वास्थ्य सेवा ने 1990 के दशक से SPC को अपनाया, जिसमें पद्धतिगत पत्रों ने चार्ट चयन और नियमों को नैदानिक डेटा (Benneyan 2003) के अनुकूल बनाया और रन चार्ट को एक सुलभ प्रवेश बिंदु (Perla 2011) के रूप में बढ़ावा दिया गया।

Debates

शुरुआती उपकरण के रूप में रन चार्ट बनाम नियंत्रण चार्ट

कुछ का तर्क है कि सरल रन चार्ट, जिसमें केवल एक माध्यिका और कुछ नियमों की आवश्यकता होती है, अधिकांश सुधार टीमों के लिए सही पहला विश्लेषणात्मक उपकरण है, नियंत्रण चार्ट को तब के लिए आरक्षित रखते हुए जब नियंत्रण सीमाएँ मूल्य जोड़ती हैं; चुनाव डेटा प्रकार, मात्रा और टीम की विश्लेषणात्मक क्षमता पर निर्भर करता है।

Key figures

• Walter Shewhart
• James Benneyan
• Robert Lloyd
• Lloyd Provost
• Rocco Perla

Seminal works

• shewhart-1931
• benneyan-2003
• perla-2011

Frequently asked questions

एक रन चार्ट और एक नियंत्रण चार्ट के बीच क्या अंतर है?

एक रन चार्ट माध्यिका के विरुद्ध समय के साथ डेटा को प्लॉट करता है और गैर-यादृच्छिक पैटर्न को पहचानने के लिए सरल संभाव्यता नियमों का उपयोग करता है; एक नियंत्रण चार्ट एक गणना की गई केंद्र रेखा और नियंत्रण सीमाएँ जोड़ता है, जिससे अतिरिक्त नियमों की अनुमति मिलती है जैसे कि सीमाओं से परे बिंदुओं को चिह्नित करना।

सामान्य-कारण बनाम विशेष-कारण भेद क्यों मायने रखता है?

यह एक टीम को बताता है कि क्या देखा गया परिवर्तन सामान्य प्रक्रिया शोर (सामान्य कारण) है या एक वास्तविक संकेत (विशेष कारण); दोनों को भ्रमित करने से शोर पर प्रतिक्रिया होती है या वास्तविक परिवर्तन छूट जाता है, दोनों ही सुधार निर्णयों को कमजोर करते हैं।