個別測量i管制圖是罕見事件管制圖的基礎，例如不良事件之間的g管制圖和不良事件間隔時間之t管制圖，對測量的分佈形狀非常敏感。特別是，當數據範圍超過一個數量級（10、100、1000 等等）或當數據在一個方向上高度偏斜（例如時間測量）時，i 管制圖上的限制將受益於數據的轉換。
除了罕見的事件外，當全院數據（通常適合 Shewhart 管制圖）下探子集，(例如依照：病房別、診斷別或醫生別）時，還可以看到健康照護一系列過程中產出的數據集。在這些情況下，分母大小不符合 Shewhart 管制圖的標準，並且通常是偏斜的數據集。 [2]
極端情況
- 如果測量值大於或等於零的數值但是管制圖的管制下限卻低於零（例如，完成服務的時間）
- 如果超過一半的數據低於平均水準（通過目視檢查可以明顯看出）請用g-管制圖。
g-型 管制圖
高度偏斜的數據的典型轉換
- 對數轉換： `log_(10) (X)` or `ln (X)` 對於乘倍數量級（測量值不可為零）
- 平方根轉換： `sqrt{X}`
- 將資料取倒數：`1/X`（測量值不可為零）
轉換步驟
- 依照頻率(次數)建立數據的直條圖
- 如果建立的圖形不對稱(與常態分布比)，並且您認為沒有特殊原因是主要問題，請嘗試轉換以得到數據對稱性(的圖形)。
- 處理 `0` 這個值才能使用對數或倒數轉換。常見的預認設置是為所有數據點都添加一個很小的值。
- 查看轉換後數據的頻率圖，看看它是否較為對稱了。
- 一旦找到分佈有較對稱的變換，比較概率圖、 JB 檢定 以及 線性迴歸。
- 完成計算並繪製圖形（
參見其他頁面）
- 使用已轉換的數據計算管制圖上、下限限制。
- 對中心線和上、下限限制進行逆變換，以便以原始單位繪製數據。
- 使用原始數據繪製圖表，並繪製已轉換回原始單位的上、下限限制。
- 有時，在 對數尺度上顯示數據更合適，因此更易於直觀地檢視中心線下方的點。
- 應根據所使用的轉換對這些估計進行調整。
試用AE之間的「時間」(差距)
選擇範例檔 [hai_299.txt] 查看以下圖形 （i） 原始資料 （ii） 對數刻度（iii） 轉換數據。
如何使用轉換頁面
樣本資料集包含以下罕見事件資料：
- 不良事件之間的事件
- 手術部位感染（感染之間的手術計數）
- 不良藥物事件（交付的藥物計數）*
- 醫院內感染（感染之間收治的患者計數）*
- 抗藥性金黃葡萄球菌，MRSA（MRSA 陽性培養物之間的葡萄球菌培養物計數）
- 不良事件之間的時間
- 住院患者跌倒間隔時間
- 藥物不良事件之間的時間間隔*
- 院內感染之間的時間間隔*
對於每個數據集，一旦做出選擇，頁面就會顯示數據分佈的直方圖和累積概率曲線。
此時，原始數據由程式保留（不必為每個轉換導入該數據文件）並自動執行以下轉換。數據上傳後，可以通過修改選擇在直方圖、累積概率圖和常態概率圖之間循環視覺顯示。 [3] 這樣可以節省個別在Excel中繪製轉換圖的時間，並快速實現視覺決策，瞭解哪個轉換提供了所需的更改方向。
① `x_i = sqrt{x_i}`
② `x_i = x_i^(0.277)` (Weibull)
③ `x_i = x_i^0.25 `
④ `x_i = ln(x_i)`
⑤ `x_i = frac{1}{sqrt(x_i)} `
② `x_i = x_i^(0.277)` (Weibull)
③ `x_i = x_i^0.25 `
④ `x_i = ln(x_i)`
⑤ `x_i = frac{1}{sqrt(x_i)} `
⑥ `x_i = frac{1}{x_i} `
⑦ `x_i = frac{1}{x_i^2} `
⑧ `x_i = arcsin(x_i)^½ `
⑨ `x_i = log (frac{x_i}{1-x_i}) `
⑩ `x_i = 0.5 times log(frac{1+x_i}{1-x_i})`
⑦ `x_i = frac{1}{x_i^2} `
⑧ `x_i = arcsin(x_i)^½ `
⑨ `x_i = log (frac{x_i}{1-x_i}) `
⑩ `x_i = 0.5 times log(frac{1+x_i}{1-x_i})`
從繪製的圖形看起來接近鐘形但很難說哪個更合適時，程式會繼續在所有圖形下顯示峰度、偏度和 JB 檢定的計算結果。目標是JB檢定結果等於零代表常態分佈（如果用Excel [4] 計算p值 — 未在這個網頁上提供 — p值目標是 > 0.05。）
在完成所有範例數據集並討論哪些轉換對哪些轉換分佈有效後，請使用您自己的數據。必須提前準備數據，以計算間隔值（序位之間或時間之間）;但要小心零這個數值（例如，同一天多次跌倒其差異為零）。 零這個值不能用於對數或倒數數據。考慮數據集中的間隔值添加很小的值（例如，0.01），或提高數據收集的準確性，例如每個跌倒的日期和時間。
關鍵文獻
- Provost LP, Murray SK. The health care data guide. Learning from data for improvement. www.amazon.com 2011. John Wiley & Sons.
- Hart MK, Hart RF. Statistical process control for health care. 2000 www.amazon.com
- McNeese B. Normal probability plots www.spcforexcel.com
- CHISQ.DIST.RT Function: Calculates the right-tailed probability of a chi-square distribution corporatefinanceinstitute.com