去年，當我參加JMP Discovery Summit時，有幾個人問我：“什麼是三向圖？為什麼我需要一個？”不是每個人都需要，但有些人可能需要。在這篇文章中，我將向您詳細介紹它們以及您可能想要使用它們的原因。
疾病管制中心 (CDC) 建議所有青春期女孩以及最近的 青春期男孩接受完整的三劑人類乳突病毒疫苗 (HPV4)。許多研究發現，抗 HPV 疫苗可顯著減少子宮頸癌和其他 HPV 引起的癌症的病例。根據美國疾病管制與預防中心 (CDC) 報告，2008 年全球有超過 50 萬例新發癌症病例和超過 275,000 例死亡是由 HPV 引起的，這使得 HPV 成為最重要的癌症感染原因之一。正如 CDC 在 2010 年報告的那樣，只有 32% 的 13-17 歲女孩完成了全部三劑疫苗的接種，因此已經開始開展強有力的運動來研究並提高完成該序列的成功率。
接種這些疫苗的典型醫療機構是兒科、家庭診所和婦產科診所。通常，醫院或醫療小組內會在多個地點進行疫苗接種。本研究模擬了 11 家醫院及其相關診所的完成率，每家醫院均有三種診所。在這種情況下，每個兒科、家庭和婦產科都嵌套在每家醫院內。也就是說，我們不能假設醫院 1 的兒科部門與醫院 5 的兒科部門具有相同的行為和特徵；它們也不能互換。
要在JMP中複製下面的圖表：
從 JMP File Exchange 開啟
HPV.jmp （下載需要免費的 SAS 設定檔）
從“分析”選單中，選擇“品質和流程”->“控製圖產生器”
將 Completed 拖放到 Y 軸
將位置拖曳到 X 軸
將練習類型拖曳至 X 軸正上方的區域並放下
我們在 Y 軸上繪製的數據是完成序列的患者人數除以該年齡組患者總數的比率。如果每個診所或科室只有5-10名患者，我們可能會考慮先使用p圖。由於休哈特控製圖不做常態性假設，而且該比例資料的樣本量很大，因此休哈特控製圖可以很好地檢查資料。
在圖 2 中，我們看到許多按照品質標準被視為「失控」的做法，因為它們的平均值要么高於或低於限制。想像一下，如果您正在繪製 20 或 100 家醫院，每家醫院都有一到兩個診所超出了控制範圍。這個情節很快就會變得毫無用處，因為沒有什麼引人注目的地方。
請注意，圖 2 中的第二個圖表是範圍圖，它繪製了每個實踐/位置組合的範圍。第一個圖表的限制，XBar 圖表使用第二個圖表的平均範圍來計算限制。
相反，如果我們考慮資料的嵌套結構並使用實踐之間的移動極差差異計算限制，我們可能能夠更好地從不同診所類型之間和內部的常規變化中對噪音進行排序。
為此，我們可以右鍵單擊上方的圖表並選擇“新增離散度圖表”。這將：
1) 在 XBar 圖和極差圖之間插入移動極差圖。
2) 改變 XBar 圖表上的限制，以使用平均移動極差作為 sigma，而不是平均極差。
您將看到 XBar 圖表上的限制移出，變得更寬。現在的限制是使用每個練習位置組合之間的移動範圍。由於我們的興趣是比較實踐而不是實踐中的特定患者，因此使用 XBar 圖上的限制之間的變化是有意義的。現在我們只有一種實踐很突出，我們可以開始探索是什麼讓這種實踐如此有效。
* 使用上述 HPV 分子影像的許可由 Yeshiva 大學阿爾伯特愛因斯坦醫學院流行病學癌症中心的 Thomas Zucker-Scharff 授予。
