Beispiel für p-Karten-Diagnose

Ein leitender Angestellter eines kleinen Krankenhauses möchte sicherstellen, dass die Anzahl der Fehler in den medizinischen Unterlagen unter Kontrolle bleibt. Der Angestellte erfasst die Gesamtzahl der täglich eingereichten medizinischen Unterlagen sowie die Anzahl der Unterlagen, die unvollständig oder ungenau sind (fehlerhafte Einheiten).

Die durchschnittliche Teilgruppengröße ist größer als 2500. Aufgrund der hohen Anzahl von Aufzeichnungen verwendet der Vorgesetzte einen p-Karten-Diagnosetest, um einen Test auf Überdispersion durchzuführen.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten FehlerhafteUnterlagen.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Regelkarten > Regelkarten für attributive Daten > p-Karten-Diagnose aus.
  3. Geben Sie im Feld Variablen die Spalte Fehlerhaft ein.
  4. Geben Sie im Feld Teilgruppengrößen die Spalte Unterlagen gesamt ein.
  5. Klicken Sie auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Das Verhältnis zwischen beobachteter Streuung und erwarteter Streuung beträgt 184,3 %. Dieser Wert weist auf eine Überdispersion hin, da er größer als die obere Konfidenzgrenze von 129,4 % ist. Eine Überdispersion kann dazu führen, dass Punkte auf einer herkömmlichen p-Karte scheinbar außer Kontrolle sind, obwohl dies nicht der Fall ist. Zur Korrektur der Überdispersion sollte der Vorgesetzte eine p'-Karte nach Laney anstelle einer herkömmlichen p-Karte verwenden, um fehlerhafte Aufzeichnungen zu überwachen.

Weitere Informationen zu Über- und Unterdispersion finden Sie unter Überdispersion und Unterdispersion.
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