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Vergleichende Qualitätsmessungen Teil 2: Regelkarten
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Vergleichende Qualitätsmessungen und Beurteilungen spielen in der Pflege eine zunehmend wichtige Rolle. Qualitätskennzahlen sind von systematischen und zufälligen Fehlern beeinflusst. Eine Möglichkeit, mit zufälliger Variation in Kennzahlenvergleichen adäquat umzugehen, bietet die Theorie der Statistischen Prozesskontrolle (SPC). Im vorliegenden Beitrag werden Regelkarten (control charts) als Werkzeuge der SPC vorgestellt. Es handelt sich dabei um grafische Darstellungen von Qualitätskennzahlen im zeitlichen Verlauf. Attributive Merkmale können mithilfe von p-, u- und c-Regelkarten dargestellt werden. Es gibt eine Reihe von Regeln, mit denen spezielle Variationen (special cause variation) innerhalb des betrachteten Prozesses identifiziert werden können. Finden sich im Diagramm keine Hinweise auf nichtzufällige Variationen, geht man davon aus, dass sich der Prozess innerhalb «statistischer Kontrolle» befindet (common cause variation). Eine Abweichung eines Datenpunktes um mehr als drei Standardabweichungen vom Mittelwert aller vorliegenden Datenpunkte gilt als stärkstes Signal nicht zufallsbedingter Variation. Im Qualitätsmanagementkontext sind Regelkarten für die dynamische Messung von Prozessen und Ergebnissen und deren Beurteilungen traditionellen Mittelwerts- und Streuungsvergleichen überlegen.
Title: Vergleichende Qualitätsmessungen Teil 2: Regelkarten
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Vergleichende Qualitätsmessungen und Beurteilungen spielen in der Pflege eine zunehmend wichtige Rolle.
Qualitätskennzahlen sind von systematischen und zufälligen Fehlern beeinflusst.
Eine Möglichkeit, mit zufälliger Variation in Kennzahlenvergleichen adäquat umzugehen, bietet die Theorie der Statistischen Prozesskontrolle (SPC).
Im vorliegenden Beitrag werden Regelkarten (control charts) als Werkzeuge der SPC vorgestellt.
Es handelt sich dabei um grafische Darstellungen von Qualitätskennzahlen im zeitlichen Verlauf.
Attributive Merkmale können mithilfe von p-, u- und c-Regelkarten dargestellt werden.
Es gibt eine Reihe von Regeln, mit denen spezielle Variationen (special cause variation) innerhalb des betrachteten Prozesses identifiziert werden können.
Finden sich im Diagramm keine Hinweise auf nichtzufällige Variationen, geht man davon aus, dass sich der Prozess innerhalb «statistischer Kontrolle» befindet (common cause variation).
Eine Abweichung eines Datenpunktes um mehr als drei Standardabweichungen vom Mittelwert aller vorliegenden Datenpunkte gilt als stärkstes Signal nicht zufallsbedingter Variation.
Im Qualitätsmanagementkontext sind Regelkarten für die dynamische Messung von Prozessen und Ergebnissen und deren Beurteilungen traditionellen Mittelwerts- und Streuungsvergleichen überlegen.
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