Vergleichende Qualitätsmessungen Teil 1: Laufdiagramme

Qualitätsbeurteilungen basieren häufig auf Vergleichen von Qualitätskennzahlen. Dabei werden zwei Wege verfolgt: die Kennzahlen werden über eine Zeitspanne (Selbstvergleich) oder gleichzeitig mit anderen Organisationen verglichen (Fremdvergleich). Neben Risikoadjustierungen und Standardisierungen von Messungen müssen zufallsbedingte Variationen in empirisch ermittelten Kennzahlen adäquat berücksichtigt werden. In der Theorie der Statistischen Prozesskontrolle (statistical process control) werden innerhalb komplexer Prozesse natürlicherweise zu erwartende allgemeine Variabilität und besondere unnatürlich bedingte Variabilität in Messwerten unterschieden (common cause und special cause variation). Prozesse innerhalb statistischer Kontrolle sind stabil und vorhersagbar. Befinden sich Prozesse außerhalb statistischer Kontrolle, dann sollte das Management die Ursachen dafür identifizieren und handeln. Im vorliegenden Artikel werden Laufdiagramme als einfache Werkzeuge, um Kennzahlen von Prozessen und Ergebnissen über die Zeit darzustellen, vorgestellt. Diese eignen sich zum Selbstvergleich. In den nachfolgenden zwei Teilen dieser Serie werden Regelkarten und Funnel Plots beschrieben.

Quality assessment may be based on data of quality indicators. There are two main approaches for comparative quality measurements: comparison of data of the same service at different points over time or comparison of data of different services at the same time. Risk adjustment and standardisation must be performed and random variation must be adequately taken into account. In Statistical Process Control (SPC) theory common cause and special cause variation are distinguished. Processes in statistical control are stable and predictable. If processes exhibit special cause variation the management should investigate the reasons for this and manage the causes. Run charts as simple tools to display and analyse data of processes and outcomes over time are discussed in this article. They can be used for self-comparison. The following two parts of this three-part series explain control charts and funnel plots.