Vergleichende Qualitätsmessungen Teil 3: Funnel Plots

Kennzahlenbasierte Qualitätsvergleiche von Einrichtungen sind verbreitet. Neben der Standardisierung und Risikoadjustierung muss die zufallsbedingte Variabilität in den Daten adäquat berücksichtigt werden. Rankings ohne Berücksichtigung der Präzision führen zu Fehlinterpretationen und fördern Datenmanipulationen. Konfidenzintervalle um die Kennzahlen der Einzeleinrichtungen sind eine Möglichkeit, die Präzision zu berücksichtigen. Funnel Plots als Spezialform von Regelkarten basieren auf der Theorie der Statistischen Prozesskontrolle (SPC). Darin werden die Kennzahlen in Beziehung zur Gruppengröße gesetzt. Warn- und Kontrollgrenzen, die sich 2 bzw. 3 Standardabweichungen vom Mittelwert aller Kennzahlen befinden, laufen mit steigender Fallzahl aufeinander zu und bilden einen Trichter. Kennzahlen innerhalb der Kontrollgrenzen weisen eine natürlicherweise zu erwartende Variabilität (common cause variation), Kennzahlen außerhalb der Kontrollgrenzen spezielle Variabilität (special cause variation) auf. Der Rankinggedanke ist aufgehoben. Funnel Plots bieten datenbasierte Kriterien, die Leistung von Einrichtungen im Qualitätsmanagement-Kontext zu bewerten.

Comparative quality measurements between organisations or institutions are common. Quality measures need to be standardised and risk adjusted. Random error must also be taken adequately into account. Rankings without consideration of the precision lead to flawed interpretations and enhances “gaming”. Application of confidence intervals is one possibility to take chance variation into account. Funnel plots are modified control charts based on Statistical Process Control (SPC) theory. The quality measures are plotted against their sample size. Warning and control limits that are 2 or 3 standard deviations from the center line are added. With increasing group size the precision increases and so the control limits are forming a funnel. Data points within the control limits are considered to show common cause variation; data points outside special cause variation without the focus of spurious rankings. Funnel plots offer data based information about how to evaluate institutional performance within quality management contexts.