작년에 JMP Discovery Summit 에 갔을 때, 여러 사람이 "3방향 차트란 무엇이고 왜 필요한가요?"라고 물었습니다. 모든 사람에게 필요한 것은 아니지만, 어떤 사람에게는 필요할 수도 있습니다. 이 블로그 게시물에서 3방향 차트에 대해 자세히 설명하고 왜 사용해야 할지 말씀드리겠습니다.
질병통제예방센터(CDC)는 모든 사춘기 소녀, 그리고 최근에는 사춘기 소년에게 인유두종바이러스 백신(HPV4)의 3회 접종을 모두 받도록 권고하고 있습니다. 많은 연구에 따르면 항-HPV 백신은 자궁경부암과 기타 HPV로 인한 암의 사례를 크게 줄이는 것으로 나타났습니다. CDC에 따르면 2008년 전 세계적으로 50만 건 이상의 새로운 암 사례와 275,000건 이상의 사망이 HPV에 기인했으며, HPV는 암의 가장 중요한 전염성 원인 중 하나가 되었습니다. CDC가 2010년에 13~17세 소녀의 32%만이 3회 접종을 모두 마쳤다고 보고했듯이, 이 접종을 완료하는 데 성공률을 연구하고 높이기 위한 강력한 캠페인이 시작되었습니다.
이러한 백신을 투여하는 전형적인 의료 기관은 소아과, 가정의학과, 산부인과입니다. 종종 병원이나 의료 그룹 내에서 백신을 투여하는 여러 장소가 있습니다. 이 연구에서는 3개 진료소를 모두 갖춘 11개 병원과 관련 진료소의 완료율 시뮬레이션을 고려합니다. 이 경우 각 소아과, 가정의학과, 산부인과가 각 병원 내에 중첩됩니다. 즉, 병원 1의 소아과가 병원 5의 소아과와 동일한 행동과 특성을 가질 것이라고 가정할 수 없으며, 서로 바꿔 쓸 수도 없습니다.
아래 차트를 JMP 에서 복제하려면:
JMP 파일 교환에서
HPV.jmp를 엽니다(다운로드에는 무료 SAS 프로필이 필요함)
분석 메뉴에서 품질 및 프로세스->관리도 작성기를 선택합니다.
Y축으로 드래그 앤 드롭 완료
위치를 X축으로 드래그 앤 드롭
연습 유형을 X축 바로 위 영역으로 끌어서 놓습니다.
Y축에 플로팅하는 데이터는 시퀀스를 완료한 환자 수를 이 연령대의 총 환자 수로 나눈 비율입니다. 각 진료소나 부서에 환자가 5~10명뿐이라면 먼저 p-차트를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. Shewhart 관리 차트는 정규성을 가정하지 않으며 이 비율 데이터는 표본 크기가 매우 크기 때문에 Shewhart 차트는 데이터를 검토하는 데 적합합니다.
그림 2에서 우리는 품질 기준에 따라 "통제 불능"으로 간주될 수 있는 많은 진료소를 볼 수 있습니다. 왜냐하면 평균이 한계를 넘거나 넘지 않기 때문입니다. 잠시 동안 20개 또는 100개의 병원을 플로팅하고 각각 하나 또는 두 개의 진료소가 통제 한계를 넘었다고 상상해 보세요. 이 플롯은 아무것도 눈에 띄지 않기 때문에 금세 쓸모없게 될 것입니다.
그림 2의 두 번째 차트는 범위 차트로, 각 연습/위치 조합의 범위를 플로팅합니다. 첫 번째 차트의 한계인 XBar 차트는 두 번째 차트의 평균 범위를 사용하여 한계를 계산합니다.
대신 우리가 데이터의 중첩 구조를 고려하고 진료소 간 이동 범위 차이를 사용하여 한계를 계산한다면, 서로 다른 진료소 유형 간 및 내부에서 발생하는 규칙적인 변동에서 노이즈를 더 잘 분류할 수 있을 것입니다.
이를 위해, 우리는 위쪽 그래프를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "분산 차트 추가"를 선택할 수 있습니다. 이것은 다음을 수행합니다.
1) XBar 차트와 범위 차트 사이에 이동 범위 차트를 삽입합니다.
2) 평균 범위 대신 평균 이동 범위를 시그마로 사용하도록 XBar 차트의 제한을 변경합니다.
XBar 차트의 한계가 확장되어 넓어지는 것을 볼 수 있습니다. 한계는 이제 각 진료소-위치 조합 간의 이동 범위를 사용합니다. 우리의 관심사는 진료소 내의 특정 환자보다는 진료소를 비교하는 것이므로 XBar 차트의 한계에 대해 between variation을 사용하는 것이 합리적입니다. 이제 우리는 단 하나의 진료소만 두드러지게 되었고, 이 진료소가 왜 그렇게 효과적인지 알아보기 시작할 수 있습니다.
* 위의 HPV 분자 이미지를 사용할 수 있는 허가는 예시바 대학교 알버트 아인슈타인 의과대학 역학 암 센터의 토마스 주커-샤프에게 부여되었습니다.
