TÓM TẮT NỘI DUNG CHUYÊN ĐỀ: 1. Phân tích Pareto hay nguyên tắc 8020 • Giới thiệu lịch sử của phân tích Pareto 63 • Tầm quan trọng và ứng dụng của phân tích Pareto trong quản trị 63 2. Quy trình thực hành phân tích Pareto • Quy trình phân tích 64 Thống kê dữ liệu theo phân nhóm Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự giảm dần Tính phần trăm và phần trăm tích lũy Chọn ngưỡng quyết định (thường là 80%) Vẽ biểu đồ Pareto Diễn giải kết quả phân tích và kết luận • Hướng dẫn thực hành phân tích bằng Excel 64 • Hướng dẫn thực hành phân tích bằng ngôn ngữ R 66 • So sánh trước – sau hoặc giữa 2 vị trí bằng phân tích Pareto 67 3. Những cạm bẫy trong phân tích Pareto 68 4. Áp dụng phân tích Pareto trong quản trị hoạt động quản lý chất lượng • Chọn lựa vấn đề ưu tiên 69 • Phân tích ABCVEN trong quản lý sử dụng yếu tố đầu vào 70 • Phân tích nguyên nhân gốc vấn đề chất lượng 72 BÀI TẬP THỰC HÀNH 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 CÂU HỎI TỰ LƯỢNG GIÁ 75 CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM
Trang 1Mô đun 5.4:
RA QUYẾT ĐỊNH ƯU TIÊN DỰA TRÊN DỮ LIỆU:
PHÂN TÍCH PARETO (QUY TẮC 80/20)
Biên soạn: Ths.Bs Đỗ Văn Niệm
TP Quản lý chất lượng, BV Nhi đồng 1
MỤC TIÊU:
Sau khi nghiên cứu kỹ lưỡng chuyên đề này, học viên có thể:
a Nêu được các ứng dụng của phân tích Pareto trong quản trị
b Trình bày quy trình thực hành phân tích Pareto
c Trình bày các tình huống phối hợp phân tích Pareto và các công cụ trong Q7
d Thực hành phân tích Pareto trên Excel hoặc ngôn ngữ R nhờ các gói phân tích
e Thực hành phân tích ABC/VEN (dành cho học viên trình độ nâng cao)
HƯỚNG DẪN CHUNG DÀNH CHO CHUYÊN ĐỀ
Tình huống áp dụng: Chuyên đề này thường được kết hợp với các mô-đun đào
tạo nằm trong chương trình đào tạo: “Tiếp cận cải tiến chất lượng bệnh viện theo chu trình Plan-Do-Check-Act” hoặc “Công cụ quản lý chất lượng cổ điển – Q7” Đây là
công cụ dùng để phân tích số liệu theo phân nhóm được thu thập từ bảng kiểm tra tóm lượt hoặc truy xuất từ dữ liệu quản trị hoạt động, nhằm ra quyết định chọn vấn đề ưu tiên dựa trên số liệu, hoặc trong quá trình phân tích nguyên nhân gốc Chuyên đề này cũng dành cho học viên có nhu cầu tự học hoặc dùng làm tài liệu hỗ trợ đào tạo theo phương pháp đào tạo trực tuyến (e-learning)
Yêu cầu dành cho học viên: Để hoàn thành tốt chuyên đề này, học viên cần có kỹ
năng sử dụng Excel (tương đương chứng chỉ A tin học, hoặc sử dụng thành thạo các hàm cơ bản của Excel) Đồng thời cần có kiến thức lĩnh vực chuyên ngành liên quan đến nội dung phân tích nhằm có nhận định thích hợp về kết quả phân tích
Thời lượng: Tốt nhất 4 tiết học (riêng phần phân tích Pareto) dành cho học viên
trình độ nâng cao hoặc đào tạo cấp chứng chỉ trong mô-đun “Công cụ quản lý chất lượng cổ điển – Q7”: 2 tiết lý thuyết (lý thuyết & mô phỏng tình huống thực hành) và
2 tiết học viên trực tiếp thực hành trên Excel Thời lượng tối thiểu: 2 tiết (nếu tích hợp trong các mô-đun đào tạo về cải tiến chất lượng dành cho các nhóm học viên có kỹ năng thực hành tốt Excel) Chương trình mở rộng cả phần phân tích ABC/VEN, cần thời lượng gấp đôi đối với học viên đào tạo trình độ nâng cao
Phương tiện: Máy tính cài đặt ứng dụng Excel phiên bản 2013 trở lên hoặc ngôn
ngữ R và các gói phân tích qcc, ggQC hoặc qicharts2
Trang 2TÓM TẮT NỘI DUNG CHUYÊN ĐỀ:
1 Phân tích Pareto hay nguyên tắc 80/20
• Giới thiệu & lịch sử của phân tích Pareto 63
• Tầm quan trọng và ứng dụng của phân tích Pareto trong quản trị 63
2 Quy trình thực hành phân tích Pareto
- Thống kê dữ liệu theo phân nhóm
- Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự giảm dần
- Tính phần trăm và phần trăm tích lũy
- Chọn ngưỡng quyết định (thường là 80%)
- Vẽ biểu đồ Pareto
- Diễn giải kết quả phân tích và kết luận
• Hướng dẫn thực hành phân tích bằng Excel 64
• Hướng dẫn thực hành phân tích bằng ngôn ngữ R 66
• So sánh trước – sau hoặc giữa 2 vị trí bằng phân tích Pareto 67
4 Áp dụng phân tích Pareto trong quản trị hoạt động & quản lý chất lượng
• Phân tích ABC/VEN trong quản lý sử dụng yếu tố đầu vào 70
• Phân tích nguyên nhân gốc vấn đề chất lượng 72
Trang 3NỘI DUNG:
1 Phân tích Pareto và nguyên tắc 80/20
Nguyên tắc Pareto (hay quy luật thiểu số quan trọng và phân bố nhân tố) do nhà kinh tế học người Ý là Vilfredo Pareto đề xuất và thường được nhắc đến với tên gọi Nguyên tắc 80/20 Để ghi nhận công lao của ông,
một nhà tiên phong trong lĩnh vực quản trị chất
lượng là Joseph M Juran đề xuất đặt tên nguyên lý
này là nguyên tắc Pareto Đây là một công cụ phân
tích dữ liệu thường dùng trong gói công cụ quản lý
chất lượng cổ điển Q7
Phân tích Pareto là một công cụ phổ biến và
quan trọng đối với nhà quản trị Nó được sử dụng
để ra quyết định dựa trên dữ liệu, phân tích nhu cầu
khách hàng, phân tích nhà cung ứng, phân tích cơ
hội đầu tư và định vị vùng ưu tiên trong cải tiến quá
trình Nếu khéo léo kết hợp với các công cụ khác
trong bộ công cụ Q7, nó thực sự là một công cụ hữu
ích và có hiệu quả cao trong công việc hằng ngày của nhà quản trị Phân tích Pareto giúp
“chia nhỏ” nội dung của “vấn đề”, từ đó có thể xác định dễ dàng những yếu tố QUAN TRỌNG NHẤT, giúp chỉ rõ nơi cần TẬP TRUNG các nỗ lực Nhờ đó, nó cho phép nhà quản trị ra quyết định tốt và sử dụng tối ưu các nguồn lực hiện có
Pareto là công cụ phân tích tài chính, cho phép xác định các phân nhóm quan trọng theo nhu cầu của nhà quản trị Nó còn được biết dưới tên gọi khác là phân tích ABC (chia các nhóm theo tỷ trọng sử dụng nguồn lực thành 3 nhóm A, B, C với mức độ ưu tiên khác nhau)
Dưới góc độ thực hành, phân tích Pareto có thể biểu hiện dưới 2 dạng phân tích theo tổng tiền hay tần suất (số lượng) của các phân nhóm mà nhà quản trị quan tâm Chọn lựa phân tích theo tổng tiền hay số lượng tùy thuộc mục tiêu, theo bối cảnh cụ thể nhằm đảm bảo thông tin thu được có thể được diễn giải có ý nghĩa thực tiễn tốt nhất
Ở một số lĩnh vực đặc biệt, như trong dịch vụ y tế, ngoài mối quan tâm về tài chính, nhà quản trị còn đòi hỏi nhiều mối
quan tâm khác – do không phải
mọi giá trị tạo ra trong quá trình
cung cấp dịch vụ đều có thể đo
lường dưới góc độ tài chính Nếu
chỉ quan tâm góc độ tài chính, có
thể khó tìm được tiếng nói chung
giữa nhà quản trị với những
chuyên gia về chuyên môn trong
lĩnh vực y tế Những công cụ phân
Phân tích Pareto là một kỹ thuật phân tích và trình bày
dữ liệu đơn giản, kết hợp phân tích tần suất và phần trăm tích lũy, nó giúp nhà quản trị nhanh chóng xác định một ít (thiểu số) nhóm quan trọng, nhằm tập trung các nỗ lực Nhờ đó có thể ra quyết định sử dụng nguồn lực hiện có một cách tối ưu
Trang 4tích kết hợp chuyên môn – tài chính như gói phân tích ABC/VEN sử dụng trong quản
lý sử dụng thuốc dành cho lĩnh vực y tế là một ví dụ điển hình Phân tích ABC/VEN là một phương tiện hiệu quả dành cho những người quản lý cung ứng, tồn kho và sử dụng thuốc hoặc vật tư y tế, mà một phần cốt lõi không thể thiếu của nó chính là phân tích Pareto (phần phân tích ABC)
2 Quy trình thực hành phân tích Pareto
Trước khi thực hiện phân tích cần quyết định danh sách phân nhóm các đối tượng, đảm bảo có ý nghĩa sử dụng, dựa trên mục tiêu và kỳ vọng của nhà quản trị Dữ liệu đầu vào thường được thu thập bằng 1 trong các dạng bảng kiểm tra tóm lượt theo phân nhóm chức năng, vị trí, quy trình chuyên môn, hoặc theo nhóm nguyên nhân Dữ liệu quản trị hoạt động sẵn có (đối với các cơ sở dữ liệu đã số hóa) cũng là một nguồn quan trọng để truy xuất dựa trên đề xuất của nhà quản trị bằng mẫu bảng kiểm tra, nhằm tạo nguồn dữ liệu phân tích Pareto, nhất là khi cần đánh giá việc sử dụng nguồn lực đầu vào có hợp
lý hay không
2.1 Quy trình thực hành phân tích Pareto gồm các bước sau đây:
[1] Thống kê theo phân nhóm (tổng tiền, tần suất hay số lượng)
[2] Sắp xếp các nhóm theo thứ tự giảm dần (theo tổng tiền, tần suất hay số lượng) [3] Tính phần trăm mỗi nhóm và phần trăm tích lũy
[4] Quyết định ngưỡng xác định (tùy thuộc mục tiêu quản trị và nguồn lực)
[5] Vẽ biểu đồ Pareto
[6] Diễn giải kết quả phân tích và kết luận
Điểm cần lưu ý khi diễn giải kết quả phân tích Pareto về mức độ sử dụng nguồn lực trong lĩnh vực y tế là mức sử dụng cao không đồng nghĩa với lạm dụng Những phương pháp phân tích về chuyên môn theo lĩnh vực quản trị như phân tích đơn vị chuẩn hóa (D.D.D: Defined Daily Dose), phân tích sử dụng theo mùa, phân tích mức độ quan trọng về chuyên môn VEN (Vital, Essential, Non-Essential), mô hình bệnh tật, ngày điều trị trung bình và theo dõi biến thiên theo thời gian bằng các công cụ phân tích SPC (xem chuyên đề 5.1 và 5.2) có thể cần thiết để có kết luận tốt về kết quả phân tích Điểm cần lưu ý là theo thông lệ phân tích mô tả, các biến phân nhóm không phải
đo lường theo thang thứ tự trong thang đo 4 cấp của Steven’s không được phép sử dụng phân tích phần trăm tích lũy Trong tình huống phân tích Pareto, các biến phân loại thang
đo định danh đã được thứ tự hóa dựa trên mức độ quan trọng của nó (theo tổng tiền hay
số lượng), vì thế phân tích này không vi phạm những quy tắc cơ bản trong phân tích mô
tả số liệu thống kê khoa học Nếu thiếu bước 2 trong quy trình phân tích, kết quả phân tích hoàn toàn không thể diễn giải do vi phạm những chuẩn mực thông thường trong phân tích mô tả dữ liệu khoa học
2.2 Thực hành phân tích Pareto bằng ứng dụng Excel:
Để phân tích Pareto trong Excel cần lập bảng dữ liệu thống kê theo phân nhóm và nhập liệu số thống kê tổng tiền hay số lượng (tần suất) cho mỗi nhóm
Trang 5Chọn cả khối dữ liệu → chọn lệnh Data → Sort để mở cửa sổ xếp thứ tự như hình
bên Trong ô Sort by của cửa sổ này,
chọn cột dữ liệu tương ứng với tổng
tiền (hay số lượng, tần suất) tùy
thuộc vào phân tích Pareto theo tổng
tiền (hay số lượng, tần suất) Chọn
lựa kiểu sắp xếp từ lớn nhất đến nhỏ
nhất (Largest to Smallest) tại ô
Order
Tính tổng số hoặc tổng tiền cho
tất cả các phân nhóm vào 1 ô định
trước hoặc sử dụng hàm SUM() cho cả cột dữ liệu tổng tiền (hay số lượng, tần suất) khi tính toán phần trăm theo phân nhóm hoặc phần trăm tích lũy
Tính phần trăm tích lũy theo phương pháp thủ công với ô tích lũy đầu tiên bằng chính ô phần trăm ngang dòng Từ ô phần trăm tích lũy thứ 2 trở đi sẽ bằng ô phần trăm tích lũy ngay trước đó (ô ngay phía trên) cộng với ô phần trăm ngang dòng với ô tích lũy đang tính (tổng 2 ô chéo góc nhau) Nếu thành thạo kỹ năng Excel, có thể tính trực tiếp phần trăm tích lũy, mà không cần tính qua trung gian phần trăm theo phân nhóm,
từ cột dữ liệu tổng tiền (tần suất hay số lượng) với hàm SUM() ở tử số được khóa ô đầu tiên, và hàm SUM() ở mẫu số tính theo tổng cột
Chọn một ngưỡng quyết định ưu tiên (thường là 80%) và lập một cột dữ liệu bằng
giá trị này (có thể thay đổi giá trị ngưỡng quyết định khi cần thiết)
Chọn khối dữ liệu gồm: phân nhóm, tần suất (hay tổng tiền), phần trăm tích lũy, ngưỡng quyết định (ấn giữ phím CONTROL để chọn các cột dữ liệu khác nhau) Vẽ biểu đồ dạng đường hoặc điểm - đường (chọn kiểu biểu đồ có 2 đường mẫu cắt nhau, như vẽ biểu đồ con chạy)
Chọn đường biểu đồ phần
trăm tích lũy trên biểu đồ, nhấn
chuột phải để mở cửa sổ lệnh
như hình bên và chọn lệnh
chỉnh sửa trục biểu đồ (Format
Data Series) Ở cửa sổ được
mở ra tiếp theo, chọn lựa trục
tung thứ 2 (secondary axis)
cho đường dữ liệu phần trăm tích lũy Chuyển dạng biểu đồ của tần suất (hay tổng tiền)
từ dạng biểu đồ đường thành biểu đồ thanh đứng
Hoàn thiện biểu đồ Pareto bằng cách chọn giới hạn tối đa trục tung của phần trăm bằng 100% và trục tung số lượng (hay tổng tiền) bằng tổng số các phân nhóm Khi đó, điểm đầu tiên của đường phần trăm tích lũy sẽ nằm ngay trên đỉnh của thanh tần suất (tổng tiền) đầu tiên
Trang 62.3 Thực hành phân tích Pareto trong ngôn ngữ R:
Phân tích Pareto bằng ngôn ngữ R với gói cơ bản có thể cần phải dùng nhiều lệnh khá phức tạp Những gói phân tích chuyên dùng cho quản trị như qcc hoặc qicharts2, ggQC có thể thực hiện phân tích Pareto khá đơn giản Chuẩn bị dữ liệu phân tích bằng cách nhập trực tiếp nhờ hàm c() hoặc đọc từ bảng tính Excel
Gói phân tích qcc, cho phép phân tích Pareto từ dữ liệu gộp (đã được thống kê theo phân nhóm) Bạn cần nhập dữ liệu và đặt tên các phân nhóm, sau đó thực hiện phân tích với các lệnh tương tự sau đây:
require(qcc) # loading package for analysis
defect <- c(80, 27, 66, 94, 33)
names(defect) <- c("A", "B", "C", "D", "E")
pareto.chart(defect, ylab = "Error frequency")
Dữ liệu đầu vào sử dụng phân tích Pareto đối với các gói phân tích qicharts2
là dữ liệu chi tiết cho từng trường hợp Nếu dữ liệu đã được thống kê theo phân nhóm với 2 cột tương ứng là nhóm và tần suất (group, frequency), dùng hàm lặp rep(group, frequency) để mô phỏng dữ liệu chi tiết dùng trong phân tích và gán dữ liệu vừa tạo vào đối tượng d.Pareto Sau đó dùng hàm paretochart() trong gói phân tích qicharts2 với cú pháp như sau:
require(qicharts2) # loading package for analysis
paretochart(x=d.Pareto,
title="", subtitle = "", ylab = "Frequency", xlab = "Group",
x.angle=TRUE, print.data = TRUE)
Gói phân tích ggQC kết hợp ggplot2 cho phép phân tích dữ liệu gộp như gói qcc Lợi điểm của gói ggQC là có thể chỉnh sửa biểu đồ về thẩm mỹ dễ dàng hơn do được vẽ trên nền tảng của ggplot2 Hàm phân tích khi sử dụng gói ggQC như sau:
# loading package for analysis
require(ggQC)
require(ggplot2)
# prepare data for analysis
df <- data.frame (
x = c("A","B","C","D","E","F"),
y = c(12,23,34,9,90,30)
)
# Render Pareto Plot
ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
stat_pareto(point.color = "red", point.size = 3,
line.color = "black", bars.fill = c("blue", "orange") )
Trang 72.4 So sánh trước - sau hoặc giữa 2 vị trí bằng phân tích Pareto
Phân tích khuynh hướng dữ liệu chuỗi thời gian bằng biểu đồ SPC là kỹ thuật thống
kê thường dùng để đánh giá hiệu quả hoạt động cải tiến Tuy nhiên, kỹ thuật này cũng
có một số hạn chế nhất định vì làm giảm lượng thông tin thu được từ các tập dữ liệu thuộc tính (dữ liệu phân nhóm) Việc kết hợp biểu đồ khuynh hướng và phân tích Pareto giúp nhà quản trị có thể nhìn thấy được bản chất dữ liệu đầy đủ hơn nhằm có được những quyết định tốt hơn trong suốt tiến trình cải tiến
Phân tích Pareto so sánh trước - sau ở cùng 1 không gian (vị trí) đòi hỏi dữ liệu phải được tổng hợp trong một khoảng thời gian tương đồng (cùng độ dài về thời gian), với điểm cắt thời gian có ý nghĩa (liên quan các mốc thời gian về thời điểm can thiệp)
Về kỹ thuật vẽ biểu đồ, để đảm bảo nguyên tắc trực quan về hình ảnh, nên điều chỉnh trục tung số lượng của biểu đồ Pareto giai đoạn sau bằng với chiều cao trục tung giai đoạn trước nhằm đạt được hiệu ứng so sánh bằng hình ảnh tốt Sự thay đổi thứ tự của các phân nhóm giữa trước và sau can thiệp cũng là những chỉ điểm có ý nghĩa về hiệu quả (những phân nhóm liên quan trực tiếp đến can thiệp cần có xu hướng dịch chuyển
về bên phải của biểu đồ) Hình sau minh họa phân tích Pareto so sánh trước - sau
Phân tích Pareto so sánh giữa 2 không gian (vị trí) khác nhau cho phép xác định mức độ quan trọng của các nhóm theo bối cảnh Điều này có thể cung cấp thông tin hữu ích trong các tình huống nhân rộng hoạt động cải tiến sau thí điểm Nhằm đảm bảo hiệu quả, các hoạt động can thiệp có thể cần một số điều chỉnh để phù hợp với nguyên nhân gốc thực sự theo từng bối cảnh cụ thể Trong trường hợp này, ngoài yêu cầu khoảng thời gian thống kê dữ liệu tương đồng còn đòi hỏi sự tương đồng về vùng cơ hội tương tự
Trang 8như trong trường hợp biểu đồ C Điều chỉnh dữ liệu thống kê tần suất bằng trọng số dựa trên vùng cơ hội tiêu chuẩn (tương tự như trường hợp biểu đồ U) có thể cần thiết
3 Những cạm bẫy trong phân tích Pareto
Mặc dù phân tích Pareto là công cụ phân tích hiệu quả cao, nó vẫn ẩn chứa nhiều cạm bẫy dành cho nhà quản trị, cần phải lưu ý phòng ngừa Có 2 nhóm cạm bẫy chính
là cạm bẫy liên quan bản chất dữ liệu đối với các phương pháp phân tích định hướng tài chính và cạm bẫy về kỹ thuật phân tích liên quan đến bậc của thang đo
Cạm bẫy kỹ thuật phân tích xảy ra khi người phân tích bỏ qua bước 2 trong quy trình phân tích (sắp xếp theo thứ tự giảm dần) Cần lưu ý bước thứ tự hóa này là yêu cầu bắt buộc để áp dụng phần trăm tích lũy, nhằm đảm bảo nguyên tắc cơ bản trong mô tả
dữ liệu khoa học Dấu hiệu nhận biết vi phạm là đường phần trăm tích lũy gãy khúc, không còn là hình dạng của một đa giác lồi
Nhóm cạm bẫy liên quan bản chất dữ liệu có thể xảy ra trong 3 tình huống sau: [1] Trộn dữ liệu tương đồng về phân loại từ nhiều nguồn thu thập: Dữ liệu thu thập
có liên quan khách hàng mới thoáng nhìn có thể rất tương đồng do được dán nhãn phân loại tương đương như các nhóm dữ liệu thu thập qua [a] Phản hồi từ hộp thư góp ý, [b] Phản hồi qua các máy khảo sát, [c] Đường dây nóng bệnh viện, [d] Qua kênh khảo sát trực tiếp sự hài lòng của khách hàng (“nhân tiện” khách hàng phản ánh các nội dung chi tiết)… Giá trị của các phản hồi (mức độ quan trọng, độ nặng) của các thông tin từ các kênh thu thập này là rất khác nhau tùy thuộc vào mức độ chủ động của khách hàng Mức
độ chủ động (thường khá tương đồng với mức độ không hài lòng) của khách hàng càng cao (như trường hợp đường dây nóng) thì mức độ quan trọng càng cao và ngược lại Một ý kiến không hài lòng phản ánh qua đường dây nóng có thể “nặng nề hơn” rất nhiều
so với “một vài chục lượt” phản hồi khi khảo sát khách hàng trực tiếp của các đợt khảo sát hài lòng người bệnh (vì họ chỉ nhân tiện nói lên ý kiến cá nhân mà thôi) Để tránh các cạm bẫy này, thường chỉ nên phân tích Pareto cho từng nguồn dữ liệu, trừ khi có bằng chứng chắc chắn về mô hình tương đồng về mức độ quan trọng giữa các nguồn dữ liệu, hoặc đã được nghiên cứu điều chỉnh tầm quan trọng của các nguồn dữ liệu bằng hệ
số điều chỉnh, tương tự như trường hợp tính chỉ số rủi ro
[2] Có hiện tượng bất tương xứng quá mức trong danh sách phân nhóm: Trong quá trình lập danh sách phân nhóm, nếu không chú ý, nhà quản trị có thể có khuynh hướng ghép nhiều nhóm ít gặp trên thực tế thành một nhóm Sự mất cân xứng về cách phân nhóm có thể dẫn đến một nhóm ít quan trọng nhưng lại xuất hiện trong danh sách
ưu tiên Bởi vì, thực chất số lượng hoặc tổng tiền của chúng được ghép từ nhiều nhóm Tình huống thứ 2 có thể gặp bất cân xứng phân nhóm là do phân nhóm đa cấp bậc trong cùng một kênh thu thập dữ liệu Đây là dạng cạm bẫy hỗn hợp, vừa có đặc tính của nhóm [1] và [2] Ví dụ: Thu thập ý kiến phản hồi qua đường dây nóng bệnh viện Nhóm ý kiến góp ý về sai sót chuyên môn rất ít gặp do người bệnh và thân nhân khó có khả năng phát hiện các sai sót này, trong khi các phản ánh liên quan đến giao tiếp và thái độ phục vụ thì dễ đánh giá hơn đối với họ Nếu chỉ máy móc thực hiện phân tích
Trang 9Pareto theo kiểu mô hình toán học, những lỗi quan trọng về chuyên môn hầu như “mất hút” trong khối dữ liệu hỗn độn đó Nếu khéo léo, nhà quản trị nên phân tích Pareto theo các nhóm lớn: chuyên môn, giao tiếp,… để phát hiện nhóm chiếm ưu thế Tiếp theo phân tích Pareto cho từng nhóm nhỏ để chỉ điểm những phân nhóm quan trọng Ví dụ này cho thấy mặc dù dữ liệu thu thập từ một kênh nhưng vẫn có thể mang tính chất trộn
dữ liệu từ nhiều nguồn, dẫn đến bất tương xứng quá mức giữa các phân nhóm
[3] Có hiện tượng một số nhóm có mức sử dụng lớn về số lượng, nhưng có tổng
tiền thấp do chênh lệch quá mức về giá đơn vị: Nếu nhà quản trị quản trị quan tâm đến
vấn đề an toàn chứ không chỉ quan tâm về gánh nặng tài chính (cần nhớ nền tảng cơ bản của phân tích Pareto là phân tích tài chính) thì cần lưu ý cạm bẫy này Ví dụ: Trong danh mục thuốc, prednisone có số lượng đơn vị sử dụng lớn nhưng tổng tiền dành cho nó thường chỉ có thứ hạng rất thấp do giá đơn vị rất nhỏ (50-100 VNĐ so với các thuốc khác có giá đơn vị có thể lên đến hàng triệu đồng) Lạm dụng prednisone có thể dẫn đến những tác dụng phụ nguy hiểm, có thể gặp ngay trong thời gian điều trị và khá lâu sau
đó Tuy nhiên, nếu phân tích Pareto thông thường (tổng tiền), hầu như không thể phát hiện Prednisone cũng có điểm đặc biệt khác là số lượng đơn vị sử dụng 1 lần rất nhiều
so với các thuốc khác, nên nếu phân tích Pareto theo số lượng đơn vị sử dụng sẽ dẫn đến phóng đại thông tin về mức độ sử dụng Trong tình huống này, phân tích Pareto dựa trên thống kê D.D.D của các nhóm thuốc có thể là một chọn lựa phù hợp
4 Áp dụng phân tích Pareto trong quản trị hoạt động & quản lý chất lượng
Áp dụng hiệu quả phân tích Pareto đòi hòi tính sáng tạo, linh hoạt của nhà quản trị trên cơ sở kết hợp với các công cụ khác của gói Q7 Nó có thể sử dụng lồng ghép nhiều phân tích Pareto có thứ tự, xen kẽ với các công cụ khác như biểu đồ SPC Việc kết hợp chỉ có hiệu quả cao nếu nhà quản trị có đủ dữ liệu cần thiết, được thể hiện dưới những định dạng hay mã hóa thích hợp (xem thêm phần những cạm bẫy thường gặp) Điều này chỉ có được nếu nhà quản trị đặt câu hỏi đúng về nhu cầu dữ liệu và cẩn trọng ở bước thiết kế bảng kiểm tra để thu thập dữ liệu
Có 3 tình huống rất thường sử dụng phân tích Pareto trong quản lý dịch vụ y tế nói chung và quản trị chất lượng dịch vụ y tế nói riêng: xác định vấn đề ưu tiên, phân tích ABC/VEN và phân tích nguyên nhân gốc
4.1 Xác định vấn đề ưu tiên can thiệp/theo dõi:
Nếu có nhiều vấn đề chất lượng được quan tâm, trong điều kiện thông thường, nhà quản trị thường không có đủ nguồn lực để giải quyết tất cả các vấn đề cùng lúc Hơn nữa, các vấn đề trong thực tiễn thường có mối quan hệ lẫn nhau có tính hệ thống Chọn lựa một vấn đề đúng và quan trọng để giải quyết có thể đồng thời giải quyết các vấn đề
có liên quan Công cụ Pareto có thể rất hữu dụng trong tình huống này
Áp dụng Pareto ở tình huống chọn lựa vấn đề ưu tiên có thể dựa trên mức độ sử dụng nguồn lực (phân tích tài chính), nhằm phát hiện các khoản chi phí lớn cần tập trung kiểm soát, dựa trên nguồn dữ liệu quản trị các hoạt động
Trang 10Nhà quản trị cũng có thể phân tích Pareto dựa vào mức độ thường gặp (tần suất xuất hiện) Tình huống này cần sử dụng bảng kiểm tra tóm lượt theo phân nhóm quan tâm (về vấn đề) trong một khoảng thời gian nhất định, ở không gian quản lý nhất định
và sử dụng dữ liệu này để phân tích Tùy theo nguồn lực hiện có và mục tiêu cần đạt, nhà quản trị có thể sử dụng ngưỡng quyết định giải quyết 70-80% các tình huống dựa trên tần suất xuất hiện của chúng (nhưng thường phải trên 50%) Khi nhóm vấn đề ban đầu đã được giải quyết, các phân tích Pareto tiếp theo sau đó sẽ giúp nhà quản trị tiếp tục chọn lựa ưu tiên để can thiệp theo thời gian
Đối với các loại vấn đề mà ngoài tần suất xuất hiện, mức độ ảnh hưởng hay tổn thương cũng là một yếu tố cần quan tâm, phân tích Pareto dựa trên chỉ số rủi ro RI (Risk Index) có thể cần thiết Khi đó thay vì thống kê tổng tiền hay số lượng theo phân nhóm, cần thống kê chỉ số rủi ro và dùng nó để phân tích Pareto Cần nhớ, rủi ro là hàm đa biến [RI = f (L, C, D,…) = L*C*D*…], trong đó 3 biến thường được quan tâm là tần suất xuất hiện (L: Likelihood), mức độ tổn thương (H: Harm) hay ảnh hưởng (C: Consequence) và khả năng phát hiện (D: Detection) Phân tích Pareto dựa trên rủi ro thường áp dụng trong quá trình phân tích nguyên nhân gốc đối với các sự cố hoặc trong phân tích kiểu lỗi - hậu quả nhằm xác định vùng ưu tiên cải tiến của quá trình trong lĩnh vực an toàn người bệnh
4.2 Phân tích ABC/VEN trong quản lý cung ứng, tồn kho và sử dụng thuốc, hóa chất, vật tư y tế hoặc các nhóm tiêu hao nguồn lực khác
Để phân tích VEN cần có hội đồng chuyên môn quyết định phân loại VEN cho các phân nhóm trong dữ liệu phân tích, dựa vào các hướng dẫn trong lĩnh vực liên quan Các hướng dẫn về phân loại VEN liên quan đến thuốc nên sử dụng tiêu chí được Tổ chức Y
tế Thế giới khuyến cáo Tiêu chí phân loại VEN có thể tham khảo sau đây:
▪ V–Vital (Tối cần thiết, quan trọng): có ý nghĩa sống còn
• Quan trọng đối với giảm tỷ lệ tử vong
• Không có chọn lựa khác thay thế
• Cần thiết đối với dịch vụ chăm sóc thiết yếu
▪ E–Essential (Thiết yếu)
• Hiệu quả đối với bệnh có độ nặng ít hơn, NHƯNG vẫn là bệnh quan trọng,
dù KHÔNG mang ý nghĩa sống còn
▪ N–Nonessential (Không thiết yếu) / D-Desirable
• Điều trị bệnh nhẹ, bệnh tự giới hạn, triệu chứng
• Hiệu quả còn bàn cãi
• Chi phí cao hơn nhiều so với hiệu quả điều trị mang lại
Trách nhiệm phân loại VEN của các thuốc trong danh mục thuốc thuộc về Hội đồng Thuốc và Điều trị của cơ sở y tế Phân loại VEN cần phải phù hợp mô hình bệnh tật thu dung điều trị của mỗi bệnh viện, đảm bảo cân bằng góc độ chuyên môn điều trị
và quản lý tài chính Nếu giao quyền quyết định phân loại VEN cho 1 cá nhân của khoa Dược hoặc 1 thành viên của Hội đồng Thuốc & Điều trị có thể dẫn đến một số hệ lụy