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品管圈手法连载——直方显分布,直方图!

 fjgsd 2017-01-25
2017-01-23 


在医院品管圈开展活动中,七大手法的应用直接影响到医院品管圈项目所取得的效果。本文主要介绍最常用的手法之四直方图。直方图能够准确分析出医院运营数据的稳定性和有效性。

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什么是直方图(WHAT)

直方图(Histogram)是将所收集的数据、特性或结果值,在横轴上用一定的范围区分成几个相等的区间,将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积,用柱形表示的图形。因此,也可以叫做柱形图。

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什么要使用直方图(WHY)

作直方图的目的就是通过现察图的形状,判断工作过程是否稳定,预测工作过程的质量。具体来说,其目的有:

(一)可以评价工作能力;

(二)调查是否混入两个以上不同群体;

(三)测定分配中心或平均值;

(四)测定分散范围或差异;

(五)计算不良率;

(六)测定有无假数据;

(七)制定规格界限。

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如何绘制直方图(HOW)

绘制直方图的歩骤如下:

(一)集中和记录数据。收集数据时,对于抽样分布必须特别注意,不可取部分样品,应对全部数据均匀地加以随机抽样。数据的数量应在100个以上,在数量不多的情况下,至少也应在50个以上;

(二)找出数据中的最大值与最小值;

(三)计算全距。所谓全距就是最大值与最小值的差;

(四)确定组数与组距。

1.组数就是直方图柱形数量,组数的计算是根据数据数量的多少来决定。组数过少,固然可得到相当简单的表格,但失去了次数分配的本质与意义;组数过多,虽然表格详尽,但无法达到简化的目的。通常,应先将异常值剔除后再行分组。

可用数学家史特吉斯(Sturgcs)提出的公式,根据测定次数n来计算组数K。

其公式为:

组数(K)=1 3.321gn 例:n=60,则k=1 3.32lg60=1 3.32 ×1. 78 = 6.9,即约可分为6组或7组。

2.组距的计算公式是:

组距=全距/组数(K) 为了方便计算平均数与标准差,组距通常是2、5或10的倍数。

(五)确定各组的上组界与下组界。

组界的确定由最小一组的下组界为基准,以下列公式求出:

最小一组的下组界=全部数据的最小值一测量值最小位数/2

(测量值最小位数:整数位的测量值最小位数为1,小数点1位的测量值最小位数为0.1,小数点2位的测量值最小位数为(0.01,…)

最小一组的上组界=最小一组的下组界 组距

最小第二组的下组界=最小一组的上组界

如此各组以次类推,计算到最大一组的上组界。

(六)计算组中点。

计算方式是:组中点(值)=(该组上组界十该组下组界)/2

(七)制作次数分配表。将所有数据,按其数值大小记录在相应组的组界内.并计算其次数。将次数相加,并与测定值的个数相比较,表中的次数总和应与测定值的总数相同。

(八)制作直方图

1.将次数分配表图表化,用横轴表示数值的变化,用纵轴表示次数。

2.横轴与纵轴各取适当的单位长度,再将各组的组界分别标在横轴上,各组界应为等距离。

3.以各组内的次数为高,组距为底,在每一组上画成矩阵,则完成直方图。

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常见的直方图型态

(一)正常型。说明:中间高,两边低,有集中趋势。结论:左右对称分配(常态分配),显示工作过程正在正常进行。

(二)缺齿型(凹凸不平型)。说明:高低不一,有缺齿情形。不正常的分配,是由于测定值或换算方法有偏差,次数分配不当所形成。结论:检查人员对测定值有偏好现象,如对5、10数字有偏好,或是假造数据。测量不精确或组数的宽度不是倍数时也有这种情况。

(三)切边型(断裂型)。说明:有一端被切断。结论:是因为数据经过过滤,或工作过程本身有一定的偏向性,而出现的形状。比如剔除了某个数值以下时,则切边在靠近左边形成。

(四)离岛型。说明:在右端或左端形成小岛。结论:测定有错误,工作过程错误或使用不同方法所引起。一定有异常原因存在,只要去除异常原因,即可符合要求。

(五)高原型。说明:形状似高原状。结论:不问平均值的数据混在一起,应层别之后再做直方图比较。

(六)双峰型。说明:有两个高峰出现。结论:有两种分布相混合,例如两个不同的病区药房有差异时,会出现此种形状,因为测定值受不同的原因影响,应在层别作直方图。

(七)偏态型(偏态分布)。说明:高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分为偏右边和偏左边结论:尾巴拖长时,应检查表格设计是否合理。

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直方图使用的注意事项

(一)异常值应去除后再分组。

(二)对于从样本测定值推测群体形态,直方图是最简单有效的方法。

(三)应取得详细的数据资料(例如时间、测定者、环境条件等)。

(四)进行工作过程管理及分析改善时,用层别法将更容易找出问题的症结点,对于品质的改善有事半功倍的效果。

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