• “你盡量是不夠的;你必須知道該怎麼做,再全力以赴”
  • “知識沒有替代品”
  • “最重要的事情無法測量”

相關主題

  1. 認可改善能力

    可靠的持續改善被認可為〝有效過程〞。該假設認為此類過程就會以恆定速率的減少缺陷。因此,當在半對數紙上隨時間註記時,會成一直線,使其易於推斷未來的結果 …
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    [品質改善半衰期]

  2. 管制圖子群組樣本數

    有效的比率 (屬性)管制圖需要: (1) 為了監測改善,圖形的管制下現必須大於零。 (2) 大多數的次群組必須有非預期的事件發生(低於25%的次群組等於零)。符合此兩種狀況的次群組規模是很重要的。資料的收集必須考量這些條件,以避免過多的零出現 …
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  3. 嚴禁事件、貫徹事項

    國家品質論壇理事長 Ken Kizer 2001 年提出〝嚴禁事件〞的概念,這是指絕對不應發生的糟透的醫療錯誤(如手術部位錯誤)。隨著時間,這​​概念被展開,至今包含明確的(清楚定義及可測量的)、嚴重的(造成死亡或嚴重傷害)、及可預防的不良事件。國家品質論壇在 2002 年先訂定了27 個這樣的事件,又在 2006 年重新修正且擴大了。這份清單分為六類事件:手術、產品或設備、病人保護、醫療管理、環境、及違法。
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  4. 判讀罕見事件管制圖

    如果一個〝罕見〞事件粗略的定義為發生的頻率小於10%,在健康照護中有許多例子,包括用藥錯誤、病人跌倒、院內感染、手術併發症與呼吸器感染。如果基於比例的非罕見事件,一般的管制圖用來監測不良事件,會有下列的問題 …
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  5. 分層抽樣

    Stratification stuff …
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使用 Excel 繪管制圖

  1. 平均值與標準差管製圖

    Xbar and s 圖是成對出現的獨立管制圖,一個是依據每個次群組的衡量結果的平均值(Xbar),一個是依據分散程度(標準差)。這兩種變數通常隨時間註記。圖的中線分別為總平均值(平均值的平均值)及標準差的平均值。
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  2. I-型、T-型、G-型管制圖

    許多使用某些設備(實驗室儀器、血氧飽和度、心率和血壓監測器)所收集的數據以及病人別的測量數據(如病人跌倒)均是以連續尺度呈現。然而資料收集的頻率不適用於這些情況和資料的類型。 而 I-型圖則適用於這些情形,且可以代表所有的資料分布型態。相對於屬性管制圖,I-型圖對於潛在的資料分佈非常敏感。
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  3. 累積和管制圖 (CUSUM)

    一般普遍使用的管制圖有一個主要的缺點是他們僅使用流程收集到的資訊,且忽略整個時間序列的資料點所提供的資訊。如果偏移1.5σ~2σ或更大,他們會非常有效。另一個累積和管制圖受歡迎的理由是他們消除風險的能力。
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  4. 指數加權移動平均管制圖 (EWMA)

    類似於累積和管制圖,指數加權移動平均管制圖對於偵測流程平均值微小的偏移相當有用。指數加權移動平均管制圖的功用大致與累積和管制圖相同,且在某些方面,較容易設定及操作。
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