プロセススクリーニングで正しいSPCチャートを選択する方法改善イベントの前後 13 週間以内に診察を受けた患者の割合を含むデータ セットがあります。
プロセススクリーニングを選択し、次の結果を得ました...
事前に選択された SPC は I-MR です。P チャートではないでしょうか? これを変更することはできないようです。
プロセス選択には、プレゼンテーションで変更をより効果的に視覚的に表示できる機能がありますか?
ありがとう
品質およびプロセスエンジニアリングRe: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法こんにちはノエレーン 、
プロセス スクリーニング プラットフォームは、主に設定された仕様制限内でのプロセス能力の測定に重点を置いています。P チャートは欠陥の割合 (仕様制限を超えたサンプルの量によって生成される数値) に重点を置いています。これが、プロセス スクリーニングで I-MR が表示される理由です (プラットフォームの起動時に利用可能な他のオプションと共に)。
これについてはコミュニティ内で別の議論があります。
データを効果的に提示したい場合は、各タブに欠陥のさまざまな測定値を表示するJMP プロジェクトの使用を検討してください。または、管理図ビルダーの「新規 Y チャート」オプションを使用して、観察結果を積み重ねることもできます。
ありがとう、
ベン
Re: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法私の考えは次のとおりです。
ソフトウェア内のボタンをランダムにクリックする前に、どのような質問に答えようとしていますか?
応答変数が 1 つあるようですが、 13 週間以内に診察を受けた患者の割合ですか? 何の割合ですか? なぜ 13 週間ですか? 患者が「診察」を受けたという結果は重要ですか? 診察を受けた患者の割合の一貫性を気にしますか?
「カイゼン」の効果を判定しようとしているようですね？
応答変数は連続的 (おそらく二項近似) であると考えられるため、連続管理図の使用が適切である可能性がある (Wheeler を参照)。合理的なサブグループがないように見えるため、I-MR 図が正しい図です。この図は変動のコンポーネントを割り当てるのには役立ちませんが、一貫性を評価するのには役立つ可能性があります。これはカウント データであると主張し、属性図を使用することもできます。
いずれにせよ、情報をグラフ形式で提示する方がはるかに良いでしょう。グラフ ビルダーまたは管理図のいずれかを使用します。データ セットを添付していただければ、グラフィカル スクリプトを追加できます。
Re: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法ご返信ありがとうございます。
これであなたの質問のいくつかに答えられたと思います。
私は、カイゼン イベント全体、または実施された個々の入力が、出力に統計的に有意な違いをもたらしたかどうかを評価しようとしています。
カイゼンの取り組みは、スタッフのトレーニングを導入し、時系列スケジュールの標準作業、日常的な待機リスト管理、緊急待機リスト管理を導入し、利用可能な劇場の収容能力の利用率を高めることでした。
カイゼン前とカイゼン後、および上記のアクションの実装前と実装後を分析したい出力は次のとおりです。
- 予約を28日以上待っている患者数（目標 = 0）
- 定期待機リストの患者数（目標または仕様の制限なし）
- 最長待機時間（目標または仕様の制限なし）
- 診察までに 13 週間以内待機している定期検査患者の数 (目標なし、仕様制限)
- 定期診察の患者のうち、予約までに 13 週間以内の患者の割合 (KPI は 65% 以上)
- 予約待ち期間が 9 か月以内の定期検査患者の数 (目標なし、仕様制限あり)
- 定期診察の患者のうち、予約待ち期間が 9 か月以内である患者の割合 (KPI は 95% 以上)
臨床成果は KPI を超えていたため、このプロジェクトの範囲には含まれませんでした。
私はデータをグラフで提示し、変化が統計的に有意であるかどうか、またプロセスがより安定してより有能であるかどうかを判断したいと考えています。
ご指示いただければ幸いです。ご要望に応じてデータセットを添付しました。
ありがとう
Re: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法ノエリーン、
カイゼンを実施することで行われた変更やカイゼンの要素のいずれかが「統計的に有意」であるかどうかというご質問は、非常に難しいものです。いくつかの改善があったようですが、行われた変更があなたが関心のある効果をもたらしたことを示唆する十分なデータがありません。カイゼン後のデータ ポイントは 7 つだけなので、安定性について結論付けるには実際には不十分です。
データ テーブルで行った操作は次のとおりです (スクリプトを追加しました。スクリプトを実行するには、緑色の矢印をクリックするだけです)。
1. より柔軟な分析オプションのために列をコード化しました (データ テーブルで単語や文字を使用すると、分析が制限されます)。
2. 改善前と改善後の結果を色分けしました。
3. 上記の 7 つの回答に対して多変量解析を実行しました。データには外れ値がありました (スクリプトを参照)。
4. 7つの回答それぞれについてIMRチャートを実行しました。これらのチャートには、改善前と改善後のすべてのデータが含まれています。
5. カイゼンを含む 7 つの応答の分布を実行しました。この出力は、JMP の分布の設定によって異なります。ヒストグラムと垂直のみをチェックしてください。カイゼンをリストの最初に配置したことがわかります。分布の事前セクションを強調表示すると、7 つの分布の対応する結果が表示されます。
6. カイゼンによって IMR チャートを実行しました。カイゼン前とカイゼン後のチャートが作成されます。
7. モデルにカイゼンだけを含めて適合モデルを実行しました。カイゼン内の要素のバランスの取れたデータが十分ではありません。
8. グラフ ビルダー。試すにはオプションが多すぎますが、これで遊ぶことができます。ゾーンにドラッグ アンド ドロップするだけです。開始できるようにいくつか追加しました。
将来的には、改善努力の効果をテストするためのより効果的かつ効率的な手段として、実験や変動研究のコンポーネントを設計することが役立つかもしれません。また、実際の待ち時間と分類を使用することもお勧めします。
Re: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法わあ！本当にありがとうございます。本当に感謝しています。
私はシックス シグマと JMP について非常に初心者です (数か月しか使用していません)。そのため、送信されたすべての情報を確認して、プロセスを理解し、それを自分で再現する方法を理解するには数日かかります。よろしければ、質問があれば再度ご連絡いたします。
今後の研究のためのご提案もありがとうございます。次のプロジェクトで検討させていただきます。
Re: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法喜んでお手伝いいたします。他にサポートが必要な場合はお知らせください。
ソフトウェアに慣れるために、オンライン JMP サポートをご利用ください。
https://community.jmp.com/t5/Learn-JMP/ct-p/learn-jmp
Re: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法JMPのプロセススクリーニングプラットフォームで適切な統計的プロセス管理（SPC）チャートを選択することは、データの種類と特定の分析目標によって異なります。たとえば、連続データでは、属性データとは異なるチャートが必要になる場合があります。同様に、複雑な学術課題に直面している場合は、ここでエッセイライティングサービスを利用してください。
Re: プロセススクリーニングで正しい SPC チャートを選択する方法管理図セクションにいるときに P チャートを選択し、そこで事前事後比較を行うことができます。
ただし、プロセス スクリーニング セクションでは変更できないようです。他の回答者が述べたように、このメトリックにはプロセス スクリーニングを使用すべきではないかもしれません。改善前後の安定性インデックスとシグマ レベルが表示される点が気に入っており、それが使用したいと思った理由です。
Re: プロセススクリーニングで正しいSPCチャートを選択するにはどうすればいいですか？
ソフトウェアが間違ったチャートタイプをデフォルトに設定してしまい、それを修正するための隠れた設定を探すのに苦労した経験は確かにあります。 雨の中でジャンプ望む結果を得るには、適切な要素を正確にドラッグ＆ドロップする必要があります。そうでないと、リズムが崩れてしまいます。しかし、データフェーズを正しく設定すれば、プレゼンテーションでチャートの違いが非常に明確になります。
