G-型圖(或幾何圖)使用於關鍵事件其發生機會(個案、病人、住院人次、插管數等)是屬於非連續性的資料。G-型圖使得每個發生的事件能在圖上立即評估,而無須等待一段時間。G-型圖對於驗證改善(如降低感染)以及低比率的流程特別有用。
G-型圖上的值越高,表示有改善。因為幾何分佈的偏態本質,因此,G-型圖無管制下限,但因中線已經隨理論中位數進行調整,所以標準規則仍可應用。
管制界限的計算是依據幾何分佈:
決定感興趣的事件(舉例而言:壓瘡)以及發生機會的單位(如:病床日)
`g` = 事件間的機會或單位數
`bar g` = g 的平均
CL = LN(2)`times bar g`
UL = `bar g + 3 times sqrt(bar g times (bar g + 1)) `
LL = 無管制下限
備註:
- 為了快速的辨識,上限(UL)約為 4 倍的 gbar (或 5.7倍的中線 CL)。
- 由於 g -型圖計數的資料通常有高度的偏態,資料點不會在平均 (gbar) 上下對稱分布。理論中位數為 LN(2) 倍幾何分佈的平均值做為中線,可利用偏移規則(8個連續的資料點在中線上或下)偵測變異。
手術次數: 10, 22, 27, 12, 17, 43, 13, 34, 42, 19,
13, 13, 11, 15, 7, 31, 44, 77, 35, 8,
50, 10, 3, 12, 15, 20, 95, 17, 28, 42,
25, 65, 46, 175, 5
判讀罕見事件管制圖
關鍵文獻
- Provost LP, Murray SK. The health care data guide. Learning from data for improvement. (2011) John Wiley & Sons Inc, San Francisco.