ゼロ値の過半数を含む管理図を解釈する方法は？

管理図を使用して一部の感染データを処理しようとしていますが、感染が「制御不能」と見なされた場合は警告が表示されます。

ほとんどの時点で感染がゼロで、1〜2回の感染が数回しかない一連のデータに到達したときに問題が発生しますが、これらはすでにグラフの管理限界を超えており、アラートが発生します。

データセットの陽性感染数が非常に少ない場合、管理図でどのように作業すればよいですか？

ありがとう！

変数を変更します。「感染間隔」変数の管理図を実行します。そうすることで、値の範囲が非常に小さい離散変数の代わりに、適切な値の範囲を持つ連続変数ができます。感染の間隔が短くなりすぎると、グラフに「制御不能」の表示が出ます。

この手順は、バリエーションを理解する：カオスを管理するための鍵でドナルドウィーラーによって推奨されました。

あなたはかなりトリッキーな質問をしています！

これは私の専門分野の範囲外ですが、ファリントン教授がこの問題に取り組んでいることを知っています。だから私は彼の論文のいくつかを見て、彼の参考文献のいくつかに従います。はじめに、このレポートは関連性があるように見えます。

週ごとの感染の平均または同様の変動平均に基づいて管理図をプロットすることは理にかなっていますか？トレンドの変化が比較的タイムリーにピックアップされることを保証しながら、これは毎日の高値によるスパイクを「減衰」するでしょうか。

おそらく、状況に対処するために、ルーチン/ソフトウェアにエッジケースを構築できます。データセットで複数のゼロを検出した場合は、その特定の状況に個別のコントロールを設定します。これは明らかにハックであり、原則的な解決策ではありませんが、より良いものを思いつくまでは、現在のニーズを満たすことができます。

トーマス・ライアン（「品質改善のための統計的方法」、ワイリー、1989）はいくつかの手順を説明しています。彼はすべての管理図を通常のケースに削減しようとする傾向があるため、彼の手順は可能な限り創造的ではありませんが、かなりうまく機能していると主張しています。1つは、値を二項データとして扱い、ArcSin変換を使用して、標準のCUSUMチャートを実行することです。もう1つは、値をポアソンデータとして表示し、平方根変換を使用してから、CUSUMチャートを再度実行することです。これらのアプローチは、プロセスの品質管理を目的としているため、各期間中に潜在的に暴露された個人の数を知っているはずです。そうでない場合は、おそらくポアソンモデルを使用する必要があります。感染症がまれであることを考えると、

ただし、管理図が問題の正しい概念モデルであるかどうかは疑問です。ここでは実際にはどのような品質管理プロセスも実行していません。科学的根拠から、感染率が憂慮すべき時期を知っていると思います。架空の例として、1週間に渡る感染が10未満であることが、発生の前兆となることはめったにないことを知っているかもしれません。ほとんど役に立たない統計的制限を採用するのではなく、このような基準で上限を設定しませんか？