使用与医疗相关的数据通常与使用制造数据感觉不同。毕竟，医疗保健质量改善专业人员的共同点是保持和改善患者生活的动力。无论是收集有关患者跌倒次数，患者住院时间，床位不可用性，等待时间，医院获得性感染或再入院的数据，人们的生命都是重要的。因此，收集和分析数据并信任您的结果 – 在医疗保健环境中感觉更为关键。
因为有效地提供高质量的护理在医疗保健行业中至关重要，了解您的流程，收集有关该流程的数据，以及了解要执行的分析是关键。了解您的流程以及改善患者护理和降低成本的机会将受益于使用数据来推动组织中的决策，从而带来更好的业务和更好的护理。
因此，为了利用数据来获取洞察力并做出具有积极影响的决策，我想提供一些技巧，以便以一种为您进行正式分析的方式探索和可视化您的医疗保健数据。例如，绘制数据图表并检查描述性统计数据（例如均值和中位数）可以告诉您很多关于数据如何分布的信息，并可以帮助您可视化变量之间的关系。这些初步探索还可以揭示您的数据中的异常观察结果，在您执行更复杂的统计分析之前应对其进行调查，以便在过程，结果或不良事件需要引起注意时快速采取行动。
在本系列的第一部分中，我将提供两个关于使用图形，刷子和条件格式来探索和可视化数据的技巧。在第2部分中，我将提供三个专注于数据操作和获取描述性统计数据的技巧。
图一：医疗相关的数据
案例研究：确保完善的消毒程序
让我们来看一个案例研究，医院正在寻求检查 – 并最终改善 – 他们的房间清洁程序。
表面上存在三磷酸腺苷（ATP）表明存在细菌。医院可以使用ATP检测系统来确保其消毒工作的有效性并确定改进机会。
您医院的工作人员使用ATP拭子测试来测试5个部门的10个不同医院的8个表面，并将结果记录在数据表中。低于400个单位的ATP测量值“通过”拭子测试，而测量值大于或等于400个单位“失败”拭子测试并需要进一步调查。
以下是工作表部分的屏幕截图：
图二：确保完善的消毒程序
提示＃1：评估数据的形状
您可以使用直方图来绘制在同一图表的单独面板中测试的所有八个曲面。这有助于您观察和比较每个触摸点的数据分布。
如果您已下载数据，则可以使用ATP Unstacked.MTW工作表通过导航到Graph> Histogram> Simple来创建相同的直方图。在Graph Variables窗口中，选择Door Knob，Light Switch，Bed Rails，Call Button，Phone，Bedside Table，Chair和IV Pole。单击Multiple Graphs子目标，然后在Show Graph Variables下的同一图表的单独面板中选择。在所有对话框中单击“ 确定”。
图三：评估数据的形状
这些直方图显示：
对于所有测试区域，分布是不对称的，具有一些极端异常值。
数据都是正确的。
数据似乎不是正态分布的。
提示＃2：识别并调查异常值
单个值图可用于绘制在所有八个表面上收集的ATP测量值的图表。使用此图可以很容易地识别异常值。
再次，您可以使用ATP Unstacked.MTW工作表创建一个看起来像我的单个值图。导航到Graph> Individual Value Plots> Multiple Y’s> Simple，并选择Door Knob，Light Switch，Bed Rails，Call Button，Phone，Bedside Table，Chair和IV Pole作为Graph变量。单击确定。
图五：识别并调查异常值
这个单独的价值图表显示：
床栏，呼叫按钮，电话和床头柜上的ATP测量存在极端异常值。
这些极值会影响每个表面测量的平均ATP。
分析中位数的差异可能更有帮助，因为这些异常值会影响均值（通过直方图和个别价值图判断）。
识别出异常值后，您可以使用Minitab的刷子工具对其进行调查，通过右键单击单个值图中的任意位置并选择“ 刷子”来发现更多见解。设置ID变量还有助于揭示与这些异常值相关的其他变量的信息。为此，请再次右键单击图形，然后选择“ 设置ID变量”。输入Room作为变量，然后单击“ 确定”。单击并拖动光标以在异常值周围形成矩形，如下所示。
图六：极端异常值
刷牙可以提供可操作的见解：
在单个值图上绘制极端异常值并设置ID变量可显示与高ATP测量值相关的房间号。
快速识别表面具有高水平ATP的房间，可以更快地跟踪和调查特定房间的特定表面。
最后，您可以使用条件格式和其他单元格属性来调查和记录异常值。要查看所有测试曲面的异常值，请突出显示C2到C9列，右键单击工作表，然后选择“ 条件格式”>“统计”>“异常值”。或者，您可以通过右键单击工作表，选择条件格式>突出显示单元格>大于并输入2000（我们知道基于单个值图的极端异常值高于此值）来突出显示极端异常值。
要记录单个异常值，请右键单击包含极值的单元格，选择“ 单元格属性”>“注释”，然后输入单元格注释。
图七：输入单元格注释
条件格式和单元格属性提供：
通过高ATP测量快速了解表面和房间。
更有效地调查问题区域，以便改进流程。
可视化导致可操作的见解
通过以这些初步方式探索和可视化您的数据，您可以看到在进行分析之前得出结论是多么容易。数据不是正态分布的，而是由几个极端异常值高度偏斜，这极大地影响了每个表面记录的平均ATP测量值。创建用于可视化数据的第一个图表是有用的证据，即比较中位数而不是均值可能是确定表面之间是否存在统计上显着差异的更有效方法。从图形和工作表中研究这些异常值提供了进一步的证据，即分析中值测量的差异将是最有效的。床栏，呼叫按钮，电话。