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私は医師と協力して、抗生物質の適切な投与量へのコンプライアンスを監視するプロジェクトに取り組んでいます. 準拠していないイベントの割合を追跡するために、医師はP チャートを使用したいと考えています。

中心線の上下に 3 つのリミット ライン(1、2、および 3 SD に対応) を持つ P チャートを生成したいと考えています。これを行う方法が見つかりませんでした。また、データをいくつかの期間に分割するいくつかの区切りをプロットに持たせたいと思います。これは、qicharts パッケージでは実行できますが、他のパッケージでは実行できません。

P チャートを生成するための R 用のパッケージがいくつかあります。私が最も気に入っているのはqchartsです。qicharts の標準的な P-Chart と、私が見た他のすべてのパッケージは、中心線と、中心線から +3 SD と -3 SD の上限管理限界と下限管理限界を持つプロットを生成します。

同じプロットで追加の +1、+2、および -1、-2 SD コントロール ラインを生成する方法を理解したいと思います。次のようないくつかのオプション

LimitLines = c(1, 2, 3) where the default is LimitlLines = 3

データを生成し、チャートを作成し、2 つのブレークを含めるようにr-projectsから変更されたコードを次に示します。

# Setup parameters
m.beds       <- 300
m.stay       <- 4
m.days       <- m.beds * 7
m.discharges <- m.days / m.stay
p.pu         <- 0.08

# Simulate data
discharges  <- rpois(24, lambda = m.discharges)
patientdays <- round(rnorm(24, mean = m.days, sd = 100))
n.pu        <- rpois(24, lambda = m.discharges * p.pu * 1.5)
n.pat.pu    <- rbinom(24, size = discharges, prob = p.pu)
week        <- seq(as.Date('2014-1-1'),
               length.out = 24, 
               by         = 'week') 

# Combine data into a data frame
d <- data.frame(week, discharges, patientdays,n.pu, n.pat.pu)

# Create a P-chart to measure the number of patients with pressure ulcers (n.pat.pu) each week (week) as a proportion of all discharges (discharges) with breaks one third (8) and two thirds (16) of the way through the data

qic(n.pat.pu,
n        = discharges,
x        = week,
data     = d,
chart    = 'p',
multiply = 100,
breaks   = c(8,16),
main     = 'Hospital acquired pressure ulcers (P chart)',
ylab     = 'Percent patients',
xlab     = 'Week')
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単純にデータを表示する必要がある場合は、グラフを自分で簡単に作成できます。必要に応じて関数を自由に変更して、より簡単にします。

データ：

Groups <- c(120, 110, 150, 110, 140, 160, 100, 150, 100, 130, 130, 100, 120, 110, 130, 110, 150, 110, 110)
Errors <- c(4, 3, 3, 3, 0, 6, 2, 2, 1, 5, 1, 5, 1, 1, 0, 1, 4, 0, 0)
Week <- length(Groups) #optional: input vector of week numbers
PchartData <- data.frame(Week,Groups,Errors)

関数：

Shewhart.P.Chart <- function(Groups, Errors, Week)
{
## Create from scratch
# p value
p <- Errors/Groups
# pbar
pbar <- mean(p)
# calculate control limits
UCL3 <- pbar+3*sqrt((pbar * ( 1 - pbar))/Groups)
UCL2 <- pbar+2*sqrt((pbar * ( 1 - pbar))/Groups)
UCL1 <- pbar+1*sqrt((pbar * ( 1 - pbar))/Groups)
LCL1 <- pbar-1*sqrt((pbar * ( 1 - pbar))/Groups)
LCL2 <- pbar-2*sqrt((pbar * ( 1 - pbar))/Groups)
LCL3 <- pbar-3*sqrt((pbar * ( 1 - pbar))/Groups)
## adjust the minimal value of the LCL to 0
LCL3[LCL3 < 0] <- 0
LCL2[LCL2 < 0] <- 0
LCL1[LCL1 < 0] <- 0
# plot pvalues
plot(c(1:length(Groups)),p, ylim = c(min(LCL3,p),max(UCL3,p)),
    main = "p Chart \n for Prescription Errors", xlab = "weeks", 
    ylab = 'Proportion nonconforming', col = "green", pch = 20,
    lty = 1, type = "b")
# add centerline reference
abline(h = pbar, col = "red")
# plot control limits at ±1s, 2s, and 3s
lines(c(1:length(Groups)),UCL1, col = "blue", lty = 2)
lines(c(1:length(Groups)),UCL2, col = "blue", lty = 2)
lines(c(1:length(Groups)),UCL3, col = "blue", lty = 2)
lines(c(1:length(Groups)),LCL3, col = "blue", lty = 2)
lines(c(1:length(Groups)),LCL2, col = "blue", lty = 2)
lines(c(1:length(Groups)),LCL1, col = "blue", lty = 2)
}

上記にブレークを簡単に追加できます。それに応じてデータを分離するだけで済みます。ただし、使用するプロセスに変更がない場合は、制限の計算を変更してはならず、プロセスが単に統計的管理から外れており、標準化が必要である可能性があることを覚えておく必要があります。

于 2016-12-05T19:50:56.433 に答える