Run Chart & Control Chart로 시스템의 변화 분석하기

📘 MYPT 논문 노트 | Run Chart & Control Chart로 시스템의 변화 분석하기

출처: SCV Quality Improvement Toolkit (2024)

🧭 왜 시계열 분석이 중요한가?

QI 프로젝트에서 어떤 변화가 실제로 효과가 있는지를 확인하려면 시간에 따른 데이터 변화를 분석해야 합니다.
이때 유용한 도구가 바로 Run Chart와 Control Chart입니다.

⏱️ 시계열(Time Series)이란?

시계열(Time Series)은 데이터를 시간 순서대로 나열한 것입니다.

✅ 예시: 병동 환자 대기시간 (주 단위)

주차	대기 시간(분)
1주차	30분
2주차	32분
3주차	29분
4주차	35분
5주차	27분
6주차	25분

이처럼 시간에 따라 정리된 수치는 '흐름'을 보여주기 때문에, 시계열 데이터라고 합니다.

📈 Run Chart란?

Run Chart는 중앙선(Median)을 기준으로 측정값의 변화 양상을 시간순으로 보여주는 그래프입니다. 시스템 변화의 패턴을 빠르게 파악할 수 있어 PDSA 사이클 초기에 적합합니다.

✅ Run Chart 분석 예시

• 매주 환자 대기 시간(min)을 측정하여 시계열로 나열
• 중앙선 기준으로 점들이 위아래 고르게 분포 → 시스템 안정
• 6주 연속 상승 → Shift 발생 → 변화 신호

📊 Control Chart란?

Control Chart는 평균선(Mean)과 상하한선(UCL/LCL: Upper/Lower Control Limit)을 포함하여 시스템이 통계적으로 안정한지를 판단하는 도구입니다. Common Cause vs Special Cause Variation 구분에 효과적입니다.

✅ Control Chart 예시: 낙상 발생률

• 월별 낙상 건수 기록
• 3개월 연속 UCL(상한선) 초과 → Special Cause 의심
• 원인 조사 결과: 야간 교대 간 인계 누락 → 교육 및 체크리스트 개정 시행

📊 두 도구 비교

항목	Run Chart	Control Chart
기준선	중앙값(Median)	평균(Mean), UCL/LCL
복잡도	간단	중간~높음 (통계 필요)
목적	변화 신호 탐색	시스템 안정성 판단
사용 시점	PDSA 초기 실험	지속적인 모니터링

📌 요약

• Run Chart: 변화 경향을 빠르게 확인, 신호(shift/trend)를 감지
• Control Chart: 통계적 안정성 여부 판단, Common vs Special Cause 구분
• 두 도구를 조합하면 더 정교하고 신뢰도 높은 분석 가능

📎 참고 링크

• SCV Toolkit 공식 사이트
• The Health Foundation – QI Made Simple

👉 다음 포스팅 예고: Family of Measures: Outcome, Process, Balancing 지표 설계 실전 가이드