医院品管圈七大手法之七控制图

医院品管圈七大手法之七控制图
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七控制图。

控制图能够对医院诊疗服务品质进行有效监控。

一什么是控制图（WHAT）
控制图（Control Chart）是1924年由美国品管大师休哈特（W.A.She-whart）博士所发明。

是对过程或过程中各特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图，也叫管制图。

控制图是根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产或服务过程是否处于控制状态。

它是统计质量管理的一种重要手段和工具。

将实际的品质特性，与根据过去经验所建立的过程能力的控制界限比较，按时间先后的次序，以判别质量是否稳定。

控制图的基本结构是在直角坐标系中画三条平行于横轴的直线，中间一条实线为中心线，上、下两条虚线分别为上、下控制界限。

横轴表示按一定时间间隔抽取样本的次序，纵轴表示根据样本计算的、表达某种质量特征的统计量的数值，由相继取得的样本算出的结果，在图上标为一连串的点子，它们可以用线段连接起来。

二为什么要使用控制阁图（WHY）
在工作过程中，工作质量会受各种因素的影响而产生变动。

而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然(随机）因素，一种为异常（非随机）因索。

偶然因素是大量地客观存在的，
是过程所固有的，但对过程质特性的影响很小，是人们无法加以消除的。

异常因素不是过程所固有的，但对过程质量特性的影响较大，查明原因后，是可以消除的。

偶然因素和异常因素对照表：
当工作过程仅受偶然因素的影响，从而质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时，称之为处于控制状态。

此时，质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布（或其中的未知参数）可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。

分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。

为检验其后的过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。

为此，每隔一定时间，抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为过程正常。

否则，就认为受到某种异常因素的影响，或者说过程失去控制。

发现已经存在的或潜在的影响过程质量的异常因素，加以消除，使过程无异因。

从而维持过程的稳定状态，使过程可预测。

三控制图的分类
（一）按数据的性质分类
1.计算值控制图：所谓计量值是指控制图的数据均属于由量具实际量测得到，如长度、重量、浓度等特性均为连续性。

常用的有：①平均数与全距控制图;②平均数与标准差控制图；③中位数与全距控制图；④个別值与移动全距控制图；⑤最大值与最小值控制图。

2.计数值控制图：所谓计数值是指控制图的数据均属于以单位计数者得
到，如不良数、缺点数等间断性数据。

常用的有：①不良率控制图；
②不良数控制；③缺点数控制图；④单位缺点数控制图0
3.计数值与计量值控制图的应用比较
（二）按用途分类
1.解析用控制图：这种控制图先有数据，后有控制界。

主要有下列用途：决定方针、过程解析、过程能力研究、过程控制的准备。

2.控制用控制图：先有控制界限，后有数据。

其主要用途为控制过程的品质，如有数据点超出控制界限，则立即采取措施。

四如何绘制控制图（why)
制作控制图一般要经过以下几个步骤:
（一）按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本。

（二）测量样本的质量特性值，计算其统计量数值，包括中心线、控制上限、控制下限。

（三）在控制图上描点，用直线连接各点。

（4）对控制图进行判断、分析，查找原因。

五控制图的判断
（一）正常控制图的判断法：正常的控制图，大多数点集中在中心线附近，且随机散布，同时在管制界限附近的点很少。

结论：过程处于受控状态下。

（二）不正常控制图的判断法：不正常控制图的判断是根据统计学的原理，当发现各样本的分布不呈随机性，或有点落在管制界限外时，即判定过程具有异常变异的原因，应寻找出原因的所在，并剔除。

以下是几种常见的不正常控制图。

1.有点溢出管制界限之外.则需追查其原因。

2.点在中心线任何一方连续出现。

连续5点一注意其以后的动态；连续6点一开始调查其原丙；连续7 点一必有非随机原因，应采取措施使其恢复控制状态。

3.点在任何一方出现较多时，必有原因，应立即调査。

连续11点中有10点以上：连续14点中有12点以上；连续17点屮有14 点以上；连续2 0点中有6点以上。

4.控制图中各点连续朝同一方向变动吋〈连续上升或下降〉。

连续5点上升或下降，应注意以后动态；连续6点上升或下降，开始调查原因；连续7点上升或下降，必有非随机原因发生，应立即采取措施。