偏差的趋势分析

我们先来看看某个制药企业，近3年来QC偏差的数量变化趋势。

 http://s9/mw690/006UxxM0zy7dS93pGsMe8&690

这种趋势在许多企业广泛存在。记录的偏差数量大大增加，并不是质量管理水平下降，而是数据完整性水平上升了；原来很多偏差可以暗地里处理掉，现在不行了，都得记录下来。

数据量大大增加以后，企业的数据处理和数据分析能力也要相应增加才行。以前只有十几个偏差，年报列个清单就结束了。现在做年报的时候，面对100-200个偏差，老办法不行了。怎么办？

 

这个问题分为两个部分：首先，数据处理，把趋势提取出来；其次，对趋势进行评估。

 

你不需要很复杂的系统。用Excel的数据透视表，轻松搞定这个趋势分析。

 

如果你还没有听说过数据透视表，那么你的Excel水平已经落后时代十年，要去补补课了。这可能是办公室里最重要的数据分析工具。

 

第一步：数据输入

 

在Excel表格中输入偏差信息，包括日期、编号、偏差类型、归属原因、影响产品、检测类型、偏差描述，等等。

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按CTRL+L快捷键，套用表格格式。套用格式事实上是对表格进行命名。也许你不明白“命名”是什么意思，没有关系，先照做，应用过程中你会慢慢发现它的好处，例如数据源引用的方便（第二步会谈到），例如筛选（见下图，筛选出“归属原因”包含“色谱柱”的行）。

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第二步：插入数据透视表

 

点击表格中有数据的一个单元格（这是关键步骤），然后点击菜单中的“插入”，选择“数据透视表”（或者“数据透视图和数据透视表”），点击确认。由于前面用CTRL+L对表格进行了定义（“表1”），这里你不用自己去定义数据源，Excel自动帮你搞定；以后你再对表格的条目进行删减，也无需重新定义数据源。

 http://s15/mw690/006UxxM0zy7dS99YVLoee&690

 

第三步：根据需要，设定数据透视表

 

拖动鼠标，10秒钟完成数据透视表的设定。

 

最简单的，如果你希望看到不同产品的QC偏差数量，可以这样设定：

 http://s5/mw690/006UxxM0zy7dS9bi2Og34&690
 

复杂一点，如果你希望看到不同检测项目的偏差原因分布趋势，可以这样设定：

 http://s5/mw690/006UxxM0zy7dS9cVHM024&690
 

更复杂一点，如果你希望看到不同检测项目、不同季节、不同原因的偏差变化趋势，可以这样设定：

 

http://s5/mw690/006UxxM0zy7dS9ftTtad4&690

 

怎么样，很炫吧？很快吧？

 

做到这里，你应该已经发现：数据透视表的设定是很简单的，最重要的是你从原始数据中提取关键词，进行分类的过程。

 

就QC偏差而言，重要的关键词包括：

A.    偏差类别；

B.    偏差报告日期；

C.    偏差调查结束日期；

D.   偏差调查的天数（调查结束日期减去报告日期，调查时间长短是评估调查流程表现的重要指标）；

E.    调查员（每名调查员平均的调查天数，平均调查时间更长的调查员，可能需要更多帮助）；

F.     偏差原因；

G.    偏差类型；

H.   偏差影响的产品；

I.      偏差影响的检测类型。

 

在趋势分析里面，偏差具体描述不是关键内容。通常我会加在备注里面，便于检查每个偏差的关键词定义是否准确。

 

第四步：分析趋势

 

完成数据处理以后，你很可能会发现，类似或者重复性偏差很多，某几类偏差（例如仪器故障、人员失误、色谱柱等），近乎占到偏差总数的70%以上。

 

我过去一篇文章“风险管理（1）如何写高大上的偏差报告”讨论过如何分析偏差的趋势，不再赘述。请到博客目录查找这篇文章。

 

 

这时可能有人说：“你用Excel去处理GMP数据，怎么验证？Excel无法保证电子数据的完整性！”

 

没错，Excel不是按照医药行业的数据完整性要求设计的。本系列下一篇文章，将讨论如何对Excel的应用进行GMP管理。

 

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