Zwei Serviceteams bearbeiten unterschiedliche Anfragen. Im Monatsbericht hat Team A die höhere Nachbearbeitungsquote. Die schnelle Schlussfolgerung lautet: Team B arbeitet besser. Doch was passiert, wenn A überwiegend komplizierte Vorgänge übernimmt und B vor allem Standardfälle? Dann beschreibt die Gesamtquote zugleich die Arbeitsergebnisse und die Zusammensetzung der Aufgaben.
Stratifizierung im Qualitätsmanagement hilft Dir, solche Mischungen sichtbar zu machen. Du wertest vorhandene Daten nach sachlich begründeten Gruppen aus, statt alles in einer Kennzahl zusammenzufassen. Dieser Beitrag zeigt das an einem vollständig fiktiven Lernfall. Er ist eine Denk- und Rechenübung, keine Bewertung realer Beschäftigter oder verbindliche Vorgabe für betriebliche Entscheidungen.
Was Stratifizierung im QM bedeutet
Stratifizierung wird auch als Schichtung bezeichnet: Daten werden nach einem relevanten Merkmal getrennt betrachtet. Das können beispielsweise verschiedene Maschinen, Lieferanten oder Arbeitsbedingungen sein. Die American Society for Quality erklärt Stratifizierung als Werkzeug, mit dem Muster in zusammengefassten Daten erkennbar werden können. Die Gruppenbildung ergänzt andere Auswertungen; sie ist nicht selbst schon eine Ursachenanalyse.
Für unseren Lernfall ist das Merkmal die Anfrageart. „Standard“ und „komplex“ werden vor der Auswertung nach derselben Aufgabenbeschreibung unterschieden. Es geht nicht darum, nachträglich eine günstige Erklärung für ein bestimmtes Team zu suchen. Die Frage lautet: Wie verändert sich der Vergleich, wenn wir den Aufgabenmix mitlesen?
Ein eigener Lernfall mit überraschendem Ergebnis
Stell Dir zwei Teams in einem Servicebereich vor. Gezählt werden alle im selben Monat abgeschlossenen Vorgänge. Ein Vorgang gilt im Beispiel als nachbearbeitet, wenn nach seiner ersten Freigabe eine fachliche Korrektur erforderlich war. Auch bei mehreren Korrekturen zählt er nur einmal. Für beide Teams gelten dieselbe Definition und derselbe Beobachtungszeitraum.
Die folgenden Zahlen sind erfunden. Jeder Tabellenwert nennt zuerst die nachbearbeiteten Vorgänge und anschließend sämtliche abgeschlossenen Vorgänge der jeweiligen Gruppe.
| Anfrageart | Team A | Team B |
|---|---|---|
| Standard | 3 von 100 3 % |
32 von 800 4 % |
| Komplex | 60 von 300 20 % |
25 von 100 25 % |
| Alle Vorgänge | 63 von 400 15,75 % |
57 von 900 rund 6,33 % |
Innerhalb beider Anfragearten liegt die beobachtete Quote von A unter der von B: 3 statt 4 Prozent bei Standardfällen und 20 statt 25 Prozent bei komplexen Fällen. Insgesamt liegt A trotzdem deutlich darüber. Die Zahlen widersprechen sich nicht. Sie beantworten unterschiedliche Vergleichsfragen.
Rechne die Gesamtwerte nach: Bei A sind es (3 + 60) geteilt durch (100 + 300), also 15,75 Prozent. Bei B sind es (32 + 25) geteilt durch (800 + 100), also rund 6,33 Prozent. Wer nur die Prozentwerte der beiden Gruppen mittelt, erhält dagegen nicht die tatsächliche Gesamtquote.
Der Aufgabenmix verschiebt die Gewichte
Bei A sind 300 von 400 Vorgängen komplex, also 75 Prozent. Bei B sind es 100 von 900, also rund 11,11 Prozent. Die Anfrageart mit den hohen Nachbearbeitungsquoten hat bei A deshalb wesentlich mehr Gewicht. Als gewichtete Rechnung lässt sich A so ausdrücken: 25 Prozent mal 3 Prozent plus 75 Prozent mal 20 Prozent ergeben 15,75 Prozent.
Eine Umkehrung des beobachteten Zusammenhangs zwischen Teilgruppen und Gesamtheit wird als Simpson-Paradoxon bezeichnet. Die Pennsylvania State University erläutert dieses Phänomen in ihrer Statistik-Lehre. Eine dritte Variable kann einen zusammengefassten Vergleich stark beeinflussen. In unserem Beispiel ist das der Aufgabenmix.
Das heißt nicht, dass A nun nachweislich das leistungsfähigere Team ist. Wir kennen weder die genaue Schwierigkeit innerhalb der beiden Kategorien noch Ausstattung, Bearbeitungswege oder zeitliche Entwicklung. Die Tabelle zeigt zunächst eine rechnerische Umkehrung und begründet eine vertiefte Prüfung, keine Personalentscheidung.
Welche Informationen der nächste Bericht braucht
Für eine Wiederholung dieser Übung würden eine eindeutige Vorgangskennung, das Abschlussdatum, das Team, die vorab festgelegte Anfrageart und der Nachbearbeitungsstatus genügen. Halte daneben fest, wann die Nachbearbeitung festgestellt wurde. Sonst könnten spät abgeschlossene Fälle weniger Gelegenheit haben, überhaupt als nachbearbeitet erkannt zu werden.
ASQ empfiehlt, benötigte Gruppenmerkmale bereits vor der Erhebung mitzuerfassen. Für eine Darstellung mit verschiedenen Symbolen oder Farben sollte eine verständliche Legende vorhanden sein. Im Lernfall bleibt deshalb neben jedem Ergebnis ausdrücklich stehen, ob es Standardfälle, komplexe Fälle oder die Gesamtmenge beschreibt.
Fehlt die Anfrageart in älteren Datensätzen, kennzeichne diese Fälle als ungeklärt. Ordne sie nicht allein anhand des Ergebnisses zu: „nachbearbeitet“ darf nicht nachträglich zum Kriterium für „komplex“ werden. Dokumentiere, wie viele Fälle unbekannt bleiben und ob das die Vergleichbarkeit einschränkt.
Gesamtbild und Gruppenbild erfüllen verschiedene Zwecke
Für die tatsächlich angefallene Nacharbeit
Die Gesamtzahlen bleiben relevant. A hatte im Beispiel 63 nachbearbeitete Vorgänge und B 57. Daraus lässt sich aber noch kein Zeitaufwand ablesen: Eine kurze Korrektur und eine aufwendige Überarbeitung zählen hier jeweils als ein Vorgang. Wenn Du Ressourcen planen möchtest, müsstest Du den Aufwand zusätzlich passend erfassen.
Für einen Vergleich ähnlicher Aufgaben
Die getrennten Quoten lenken den Blick auf vergleichbare Anfragearten. Auch dabei gehören die Fallzahlen zur Aussage. Lass im Bericht keine Gruppe weg, nur weil sie nicht zur erwarteten Geschichte passt. Prüfe außerdem, ob „komplex“ in beiden Teams dasselbe bedeutet und ob die Aufgabenverteilung nachvollziehbar dokumentiert ist.
Die ursprüngliche Teamfrage wird dadurch präziser: Wo unterscheiden sich Ergebnisse bei ähnlich definierten Vorgängen, und welche Prozessbedingungen sollten wir dort untersuchen? Das ist konkreter als ein pauschales Ranking aus zwei Gesamtquoten.
Eine Ergebnisnotiz, die beide Ebenen zusammenhält
Für das Beispiel könntest Du schreiben: „Team A weist insgesamt eine höhere Nachbearbeitungsquote auf. Innerhalb der beiden definierten Anfragearten ist seine beobachtete Quote jeweils niedriger. Der Anteil komplexer Vorgänge unterscheidet sich stark zwischen den Teams. Die Gesamtquote wird daher nicht isoliert als Leistungsranking verwendet. Als nächster Schritt werden Kategoriendefinition und Aufgabenverteilung geprüft.“
Als Lernübung erklärt eine Person zunächst nur die Gesamtzeile, eine zweite nur die beiden Teilgruppen. Vergleicht anschließend die Schlussfolgerungen. Ergänzt gemeinsam einen Satz dazu, welche Information noch fehlt. So übst Du nicht nur Prozentrechnung, sondern auch eine verständliche Ergebnisdarstellung.
FAQ zur Stratifizierung im Qualitätsmanagement
Ist Stratifizierung dasselbe wie eine geschichtete Stichprobe?
Nein. Hier werden bereits vorhandene Ergebnisse getrennt ausgewertet. Bei einer geschichteten Stichprobe wird eine Grundgesamtheit in Gruppen aufgeteilt, um daraus Fälle auszuwählen. Auswahlplanung und nachträgliche Auswertung sind unterschiedliche Aufgaben.
Wird jeder Gruppenvergleich zum Simpson-Paradoxon?
Nein. Im Beispiel kehrt sich die Richtung des Vergleichs um. Eine Aufteilung kann auch Unterschiede sichtbar machen, ohne dass eine solche Umkehrung vorliegt. Der Nutzen hängt nicht von einem spektakulären Ergebnis ab.
Brauche ich spezielle Software?
Für diese kleine Übung genügt eine nachvollziehbare Tabelle. Entscheidend sind korrekte Zähler und Nenner sowie eindeutig definierte Gruppen. Bei komplexeren betrieblichen Daten sollte die Auswertung fachlich begleitet werden.
Fazit: Die Zusammensetzung gehört zur Kennzahl
Stratifizierung im QM macht sichtbar, was eine Gesamtquote verdecken kann. Im Lernfall sind weder die Gesamtwerte noch die Gruppenwerte falsch. Erst zusammen zeigen sie, warum ein vorschnelles Teamranking nicht trägt. Behalte daher Bezugsgrößen, Fallzahlen und Aufgabenmix im Blick, bevor Du eine Maßnahme ableitest.
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