Übersicht über p-Karten-Diagnose

Mit p-Karten-Diagnose können Sie Ihre Daten zu fehlerhaften Einheiten auf Über- und Unterdispersion testen. Eine fehlerhafte Einheit weist mindestens einen Fehler auf, durch den sie inakzeptabel wird. Eine Überdispersion kann dazu führen, dass auf einer herkömmlichen p-Karte eine erhöhte Anzahl von Punkten außerhalb der Eingriffsgrenzen liegen. Eine Unterdispersion kann dazu führen, dass auf einer herkömmlichen p-Karte zu wenige Punkte außerhalb der Eingriffsgrenzen liegen. Bei einer p'-Karte nach Laney werden diese Umstände korrigiert.

Die Radiologiestation eines Krankenhauses möchte beispielsweise den Anteil der Patienten verfolgen, bei denen wegen Bildgebungsfehlern eine erneute Untersuchung erforderlich ist. Aufgrund des hohen Aufkommens an Patienten werden die Daten in der Station mit Hilfe der p-Karten-Diagnose auf Überdispersion geprüft. Das Verhältnis zwischen beobachteter Streuung und erwarteter Streuung beträgt 175,7 %. Dieser Wert weist auf eine Überdispersion hin, da er größer als die obere Konfidenzgrenze von 136,6 % ist. Die Abteilung sollte eine p'-Karte nach Laney anstelle einer herkömmlichen p-Karte verwenden, um den Anteil fehlerhafter Einheiten zu überwachen.

Wo finde ich diese Analyse?

Um einen p-Karten-Diagnosetest durchzuführen, wählen Sie Statistik > Regelkarten > Regelkarten für attributive Daten > p-Karten-Diagnose aus.

In welchen Fällen bietet sich ein anderer Test an?

Eine fehlerhafte Einheit weist mindestens einen Fehler auf, durch den sie inakzeptabel wird. Wenn Sie nur ermitteln können, ob eine Einheit fehlerhaft oder einwandfrei ist, verwenden Sie diesen Test. Wenn Sie die Anzahl der Fehler pro Einheit zählen können, verwenden Sie u-Karten-Diagnose.

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