Vergleichende Qualitätsmessungen Teil 3: Funnel Plots

Abstract

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.