Embed Size (px)
Citation preview
Gráfico de Controle
São Paulo, Brasil
Hospital Israelita Albert Einstein
Ademir Petenate, PhDPaulo Borem, MD
Especialista em Melhoria
2
Semana N de Consultas Atrasadas Porcentagem
1 60 5 0.08
2 60 3 0.05
3 60 2 0.03
4 60 6 0.10
5 60 2 0.03
6 60 5 0.08
7 60 4 0.07
8 60 6 0.10
9 60 2 0.03
10 60 5 0.08
11 60 4 0.07
12 60 1 0.02
13 60 3 0.05
14 60 5 0.08
15 60 3 0.05Variável Média D.P.
Porcentagem 0.06222 0.03118
Número de consultas
com atraso medidas em
amostras de 60
consultas por semana
Tipo de dado:
Tamanho do subgrupo:
Tipo de Gráfico:
Gráfico de Controle: exemplo 2
3
Seleção do Gráfico de Controle
4
Gráfico de Controle: exemplo 2
1 51 41 31 21 11 0987654321
0.1 6
0.1 4
0.1 2
0.1 0
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00
Semana
Pro
po
rtio
n
_P=0.0622
UCL=0.1558
LCL=0
P Chart of Atrasadas
5
Gráfico para dado de Classificação:
Gráfico P - Estrutura
1
2
3
•
•
•
•
•
24
200
100
300
•
•
•
•
•
150
(n)
20
30
10
•
•
•
•
•
20
0.10
0.30
0.03
•
•
•
•
•
0.13
(p)
Numero de Defeituosos (Numerador)
AmostraUnidades
Amostradas/Amostra
Nº de Unidades
Defeituosas
Proporção de
Unidades Defeituosas
Tamanho da Amostra
(Denominador
O Gráfico P plota
esta coluna
6
O Gráfico p
• Hipóteses primárias necessárias para se usar
um gráfico P
– Cada unidade pode ser classificada apenas em uma
de duas categorias.
– O resultado de uma unidade independente dos
resultados de qualquer outra unidade (falta de
memória)
7
Recomendações para Usar um Gráfico P
• O gráfico P deve ter um limite de controle
inferior.
• É desejável ter o tamanho do subgrupo grande
o suficiente de modo que algumas unidades
“defeituosas” sejam encontradas na maior parte
dos subgrupos (menos de 25% dos subgrupos
devem ter nenhuma unidade “defeituosa)
• O tamanho mínimo de subgrupo para um gráfico
P eficaz depende do valor médio de p.
8
Fonte: Lloyd P Provost, Sandra Murray The Health Care Data Guide Learning from Data for Improvement 2011
9
Observação
• Nem todo dado de porcentagem é dado de
classificação
– Muitas vezes as porcentagens se originam de dados
de variáveis tais como tempo, peso, comprimentos e
custos. Por exemplo, o lucro percentual pode ser
uma razão de lucros sobre vendas.
– Dados desse tipo devem ser tratados como dados
contínuos ao se desenvolver gráficos de controle
10
Número de Erros Críticos
medidas em amostras de 100
procedimentos realizados por
semana
Tipo de dado:
Tamanho do subgrupo:
Tipo de gráfico:
Semana N_Proced. N_Erros Críticos Taxa_EC1 100 4 0.042 100 2 0.023 100 8 0.084 100 3 0.035 100 13 0.136 100 6 0.067 100 7 0.078 100 4 0.049 100 0 0.00
10 100 5 0.0511 100 3 0.0312 100 4 0.0413 100 7 0.0714 100 1 0.0115 100 5 0.0516 100 2 0.0217 100 14 0.1418 100 4 0.0419 100 7 0.0720 100 6 0.06
Variável Média D.P.
Taxa_EC 0.052 0.023
Gráfico de Controle: exemplo 3
11
Gráfico de Controle: exemplo 3
1 91 71 51 31 197531
0.1 4
0.1 2
0.1 0
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00
Semana
Sam
ple
Co
un
t P
er
Un
it
_U=0.0525
UCL=0.1212
LCL=0
1
1
U Chart of Erros Críticos
12
Gráfico para dados de Contagem: Gráfico U
• Indicado quando são feitas contagens de
ocorrências (erros, defeitos, acidentes,
mudanças, etc. )
• Um subgrupo é definido por:
– Número de unidades avaliadas
– Área de oportunidade
• Área de oportunidade pode ser um espaço, um
período de tempo, um volume, etc.
13
Fonte: Lloyd P Provost, Sandra Murray The Health Care Data Guide Learning from Data for Improvement 2011
14
Fonte: Lloyd P Provost, Sandra Murray The Health Care Data Guide Learning from Data for Improvement 2011
15
Regras para causas especiais
Uma observação além de um limite de controle
Uma seqüência de sete ou mais pontos acima ou abaixo da média
Uma seqüência de cinco ou mais pontos crescentes ou decrescentes
