İstatistiksel Proses Kontrolü ve Çalışma Grafikleri
İstatistiksel proses kontrolü (İPK) ve çalışma grafikleri, bir prosesin zaman içindeki davranışını anlamak için kullanılan analitik araçlardır. Verileri zaman sırasına göre çizerler ve sıradan, beklenen varyasyonu (ortak neden) gerçek bir değişimi işaret eden varyasyondan (özel neden) ayırmak için basit kurallar uygularlar. İyileştirme, prosesleri değiştirmekle ilgili olduğundan, bu zaman serisi yöntemleri, bir değişikliğin gerçekten bir fark yaratıp yaratmadığını değerlendirmede merkezi bir role sahiptir.
Tanım
İstatistiksel proses kontrolü, bir proses ölçümünü zaman içinde çizen ve sıradan ortak neden varyasyonunu gerçek bir değişimi gösteren özel neden varyasyonundan ayırmak için tanımlanmış kurallar kullanan — çalışma grafikleri ve Shewhart kontrol grafikleri dahil olmak üzere — bir zaman serisi yöntemleri bütünüdür.
Kapsam
Bu konu, çalışma grafiklerini ve Shewhart kontrol grafiklerini, ortak neden ve özel neden varyasyonu arasındaki ayrımı, sinyalleri tespit etmek için kullanılan olasılık tabanlı kuralları ve bunların sağlık hizmetlerinde kullanımına dair kanıtları kapsamaktadır. Bu, metodolojik bir referanstır ve herhangi bir spesifik proses için veri yorumlaması yapmamaktadır.
Temel sorular
- Ortak neden ve özel neden varyasyonu arasındaki fark nedir?
- Bir çalışma grafiği, bir kontrol grafiğinden nasıl farklılaşır?
- Bir prosesin gerçekten değiştiğini hangi kurallar işaret eder?
- Bu araçlar, bir iyileştirmenin işe yarayıp yaramadığını değerlendirmek için nasıl kullanılır?
Anahtar kavramlar
- Ortak neden varyasyonu
- Özel neden varyasyonu
- Çalışma grafiği ve medyan
- Shewhart (kontrol) grafiği ve kontrol limitleri
- Kaymalar, eğilimler ve diziler
- Merkez çizgisi ve sigma limitleri
- Zaman sırasına göre (boylamsal) veri gösterimi
Temel kuramlar
- Ortak neden ve özel neden varyasyonu
- Shewhart'ın ayrımı, her prosesin doğasında var olan ortak neden varyasyonu gösterdiğini, özel neden varyasyonunun ise gerçekten farklı bir şeyi işaret ettiğini savunur; ortak nedene özelmiş gibi (veya tam tersi) davranmak hatalı sonuçlara yol açar.
- Rastgele olmayan sinyalleri tespit etmek için çalışma grafiği kuralları
- Bir çalışma grafiği, kontrol limitleri gerektirmeden zaman içinde rastgele olmayan örüntüleri tespit etmek için — medyan etrafındaki kaymalar, eğilimler ve diziler gibi — olasılık tabanlı kurallar uygular ve iyileştirme için basit bir ilk analitik araç sunar.
Mekanizmalar
Veriler zaman sırasına göre çizilmektedir. Bir çalışma grafiği, medyanı bir referans çizgisi olarak kullanır ve şans eseri ortaya çıkması olası olmayan örüntüleri işaretlemek için kurallar uygular: bir kayma (medyanın bir tarafında art arda gelen noktalar dizisi), bir eğilim (art arda artan veya azalan noktalar), çok az veya çok fazla dizi ve astronomik bir nokta. Bir kontrol grafiği, verilerden hesaplanan bir merkez çizgisi ve kontrol limitleri (genellikle üç sigma) ekler; limitlerin ötesinde tek bir nokta gibi ek kurallar da bulunur. Limitler içinde örüntü göstermeyen noktalar, yalnızca ortak neden varyasyonuna tabi olan stabil bir prosesi işaret eder. İki tür varyasyonu ayırt etmek, bir ekibe gözlemlenen bir değişikliğin sinyal mi yoksa gürültü mü olduğunu ve dolayısıyla bir iyileştirme müdahalesinin gerçek bir etki yaratıp yaratmadığını gösterir.
Klinik önem
İPK ve çalışma grafikleri, ekiplerin enfeksiyon oranları, bekleme süreleri veya yeniden yatış oranları gibi ölçümleri zaman içinde takip etmelerine ve bir değişikliğin sıradan bir dalgalanmadan ziyade gerçek bir iyileşme sağlayıp sağlamadığını değerlendirmelerine olanak tanır. Bu madde, yöntemleri ve bunlarla ilgili kanıtları açıklamaktadır; belirli bir klinik veri setini yorumlamak veya hasta bakımı için bir rehber değil, bir referanstır.
Kanıt ve kılavuzlar
Metodolojik açıklamalar, İPK'nın mantığını ve sağlık hizmetleri için grafik seçimini (Benneyan 2003) ortaya koymakta ve çalışma grafiği kurallarını basit bir ilk araç olarak (Perla 2011) açıklamaktadır; pratik rehberlik ise The Health Care Data Guide (Provost & Murray 2011) adlı eserde derlenmiştir. Bir sistematik derleme, İPK'nın sağlık hizmetleri iyileştirmesinde yaygın ve uygulanabilir bir şekilde kullanıldığını, ancak uygulama titizliğinin değiştiğini (Thor 2007) bulmuştur.
Tarihçe
Walter Shewhart, kontrol grafiğini ve ortak neden/özel neden ayrımını 1931'de üretimde tanıtmıştır (Shewhart 1931) ve bu fikirler Deming'in kalite üzerine çalışmaları aracılığıyla yayılmıştır. Sağlık hizmetleri, 1990'lardan itibaren İPK'yı benimsemiş, metodolojik makaleler grafik seçimi ve kuralları klinik verilere uyarlamış (Benneyan 2003) ve çalışma grafikleri erişilebilir bir başlangıç noktası olarak teşvik edilmiştir (Perla 2011).
Tartışmalar
- Başlangıç aracı olarak çalışma grafikleri ve kontrol grafikleri
- Bazıları, yalnızca bir medyan ve birkaç kural gerektiren daha basit çalışma grafiğinin, çoğu iyileştirme ekibi için doğru ilk analitik araç olduğunu, kontrol grafiklerinin ise kontrol limitlerinin değer kattığı durumlara saklanması gerektiğini savunmaktadır; seçim, veri türüne, hacmine ve ekibin analitik kapasitesine bağlıdır.
Öne çıkan isimler
- Walter Shewhart
- James Benneyan
- Robert Lloyd
- Lloyd Provost
- Rocco Perla
İlgili konular
Temel eserler
- shewhart-1931
- benneyan-2003
- perla-2011
Sıkça sorulan sorular
- Bir çalışma grafiği ile bir kontrol grafiği arasındaki fark nedir?
- Bir çalışma grafiği, verileri zaman içinde medyana göre çizer ve rastgele olmayan örüntüleri tespit etmek için basit olasılık kuralları kullanır; bir kontrol grafiği ise hesaplanmış bir merkez çizgisi ve kontrol limitleri ekleyerek, limitlerin ötesindeki noktaları işaretlemek gibi ek kurallara olanak tanır.
- Ortak neden ve özel neden ayrımı neden önemlidir?
- Bu, bir ekibe gözlemlenen bir değişikliğin sıradan proses gürültüsü (ortak neden) mi yoksa gerçek bir sinyal (özel neden) mi olduğunu gösterir; ikisini karıştırmak, gürültüye tepki vermeye veya gerçek değişimi gözden kaçırmaya yol açar ki bu durumların her ikisi de iyileştirme kararlarını zayıflatır.