管制圖簡介

管制圖簡介 主講者：薛雅瓊

醫療品質 • 品質意義：消費者對於商品使用後所產生的主觀感受與評價 • 醫療品質：Technical Quality:技術, 知識, 能力. Functional Quality: 設備, 態度, 流程. Corporate Quality: 印象, 風評, 口碑. • 品質管制：為達成品質要求而採行的技術及作業－國際標準組織（ISO）

醫療指標 • 台灣醫療品質指標計劃TQIP (Taiwan Quality Indicator Project) • 台灣臨床成效指標計劃TCPI (Taiwan Clinical Performance Indicator ) • 台灣臨床照護品質系列THIS (Taiwan Healthcare Indicator Series)

管制圖 • 發展：修瓦特博士（Shewhart)於1920年在美國貝爾實驗室提出 • 意義：將收集之檢驗資料或測量數據，計算其位置統計量（平均數、中位數）及變異統計量（標準差、全距）後，依中央極限定理及常態分配原理，求得製程平均及變異之中心線與上、下管制界線，將此中心線及管制上、下限繪成圖，再將數據一一點繪其上，藉以判斷品質隨時間之變化狀況

續－ • 目的：訂出管制界限，藉以判斷是否有異常狀況發生，而針對異常狀況進行檢討改善，簡言之，管制圖旨在監測過程是否呈穩定狀態藉以作為品質改進之資訊 • 自然變異：任何服務流程中，不論服務被維持的再好，總會有些自然變異存在，而這些自然變異是由許多微小且無法避免的原因所累積而成，稱之為因隨機所產生之變異

管制圖的型態 • 圖中分別標示出中心線（Centerline，CL) 、管制上限（Upper Control limit，UCL) 、和管制下限（Lower Control limit，LCL) • 中心線表示在沒有任何不正常的干擾下的特性

管制圖的原理 • 常態分配：由數學家Gauss所提出，因此又稱為高斯分配，絕大多數(99.73%)落於正負3個標準差之內。 • 中心線(CL) ：統計量(如平均值、錯誤率、錯誤個數) • 管制上限(UCL) ：統計量(平均值)+3倍統計量標準差 • 管制下限(LCL) ：統計量(平均值)-3倍統計量的標準差

續1 • 根據中央極限定理，當樣本數夠大時，不論母體呈何種分配，樣本平均數之分佈必近似於常態分配。依常態分配特性，在平均數上下各3個標準差之外產生誤差的機率僅為0.0027。 • 在樣本數有限之資料中，樣本點出現在UCL或CLC之外的機率非常小，當有此情形出現，表示為異常狀況。

管制圖種類 • 平均數與全距管制圖 (Xbar-R control chart) • 平均數與標準差管制圖 (Xbar-S control chart) • 不良率管制圖 (P chart) • 不良數管制圖 (C chart) • 單位缺點數管制圖 (U chart)

C管制圖 • 最簡單的類別管制圖，以缺點數為判定基準， c是指個數( Count)的意思 • 只關心指標的分子數目，並不管分母之大小 • 例如繪製每月的跌倒管制圖時，只看每月的病人跌倒數目 • 如指標分母為固定(或變動不大)時使用 • 如果指標每期分母變動太大(例如每月病人數顯著不同) ，用U管制圖會比較好。

續 • 美國測試及材料學會建議，平均值需大於4 ，否則會造成偏態分配 • 當平均值小於1時，則不建議使用

C管理圖範例 • 計算平均不良數：131/17＝7.71 ，故，7.71當作圖形的中央線 • 計算管制界限： 3 ＝3 ＝8.33 • UCL ＝7.71+8.33 ＝16.03 • CLC ＝7.71-8.33 ＝0

U管制圖 • 同樣以缺點數做為判定基準，但是指標分母變動大，例如：病人數每月顯著不同 • 主要是呈現在分母每單位之下，會有多少分子數目，故有比值之意義 • 指標每期之分母所使用的單位必須以「某個程度」來做比較 • 例如：綜合科加護病房中心靜脈導管相關之血流感染指標常用1000使用日數為單位 • 樣本數至少應該1 。如果沒有達到建議透過合併資料來解決此問題

續 • 樣本數至少應該1 。如果沒有達到建議透過合併資料來解決此問題 • 樣本數至少為4時，超過管制上限的點才可稱為「失去控制」，否則建議透過合併資料來解決問題

P管制圖 • 不良率管制圖是以判斷其服務流程是否符合規定全體有無比率，來呈現其性質。故不良率有不良數佔全體多少百分比之意義 • 樣本數至少應該為1。否則建議透過合併資料來解決問題，以使判斷管制圖時不會產生偏差 • 樣本數至少為4時，超過管制上限的點才可稱為「失去控制」，否則建議透過合併資料來解決問題

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