Deze website maakt gebruik van cookies

Deze website gebruikt cookies en verzamelt daarmee informatie over het gebruik van de website om deze te analyseren (Google Analytics) en om er voor te zorgen dat u relevante informatie te zien krijgt. Door op akkoord te klikken, geeft u aan akkoord te zijn met het gebruik van deze cookies en het hiermee verzamelen van informatie door ons en door derden.

Akkoord
Niet akkoord

De kracht van de vergelijking

7 januari 2019

Ken jij ze nog? De zoek de verschillen puzzels. Hoe frustrerend was het wel niet als je het laatste verschil niet kon vinden?
En kom jij zulke vergelijkingsplaatjes nog wel eens tegen in je werk? Ik wel. Alleen wel met een verschil, er is vooraf niet bekend hoeveel verschillen er te vinden zijn en de afmeting van beide plaatjes wil nog wel eens verschillen. Hoe zorg je er nu voor dat de kracht van de vergelijking blijft?
 
De definitiekwestie
De eerste stap is het maken van beide plaatjes ofwel foto’s. Het belangrijkste bij het maken van de foto’s is dat eenzelfde lens wordt gebruikt. Wordt er bijvoorbeeld gemeten middels indicatoren, dan dienen dezelfde definitie en gegevens gebruikt te worden.

Voorbeeld uit de praktijk
Onlangs gingen we twee afdelingen in een ziekenhuis met elkaar vergelijken. Van de eerste afdeling waren gegevens bekend over de geplande afspraken, terwijl er van de andere afdeling gegevens bekend waren over de gerealiseerde afspraken. De twee foto’s waren niet met eenzelfde lens gemaakt. In dit geval is ervoor gekozen om een meting uit te voeren bij beide afdelingen om zodoende over dezelfde gegevens te bezitten om de vergelijking te maken.

De voorwaarde
Wat kun je doen wanneer twee zoekplaatjes andere afmetingen hebben? De foto’s zijn gemaakt, maar er blijkt dat bij een van de foto’s verder is ingezoomd dan bij de ander. Hoe los je dit op? Je pakt een schaar en knipt de grote foto bij. Dit kan ook door het stellen van randvoorwaardes. Vooraf bepalen welke delen van een foto wel of niet meegenomen worden voor het vergelijken.
 
Voorbeeld uit de praktijk
Afgelopen jaar hebben we een werklastmeting uitgevoerd bij een grote vakgroep met verschillende secties. Er was het vraagstuk of alle individuen in de groep eenzelfde werklast ervaarde. Hoe bepaal je echter of een uur op de OK staan eenzelfde “werklast” geeft als een uur spreekuur draaien? Het antwoord is niet. Voorafgaand is met elkaar besloten dat verschillen ten aanzien van de inhoud van het werk niet beoordeeld zouden worden. Er is een randvoorwaarde bepaald en er is ingezoomd op het stuk van de foto waarbij niet duidelijk was hoeveel uren er gewerkt wordt, bijvoorbeeld bij oproepdiensten.
 
Het onderscheid
Als je twee plaatjes hebt waarop hetzelfde te zien is, dan zouden ze natuurlijk te vergelijken moeten zijn. Helaas werkt dit in de praktijk niet altijd zo. De ene foto is genomen in kleur, terwijl de andere foto zwart-wit is. Een aantal verschillen is daardoor slechter te zien. In zo’n geval kan er gecategoriseerd worden. Voor de zwart-witfoto kan een ander normenkader gelden dan voor de kleurenfoto, er wordt onderscheid gemaakt.
 
Voorbeeld uit de praktijk
Wanneer we twee verpleegafdelingen met een kwantitatieve bril met elkaar vergelijken, zal al snel de bezettingsgraad als een van de indicatoren gebruikt worden. Kun je dan direct deze afdelingen met elkaar vergelijken? Of is iedere afdeling uniek? Voor het vergelijken van beide plaatjes is het geen handig uitgangspunt als alle afdelingen uniek zijn. Maar we kunnen ook niet alle afdelingen hetzelfde zien. In zulke gevallen zal er onderscheid gemaakt moeten worden, bijvoorbeeld door de categorisering in beschikbaarheidsafdelingen en reguliere afdelingen. De ene categorie mag een andere bezettingsgraad hebben dan de andere. Door deze categorisering te gebruiken, is de vergelijking ineens veel meer waard.
 
Zijn alle zoekpuzzels dan volledig op te lossen? Nee, dat zeker niet, maar veelal lukt het ons om een groot gedeelte van de vergelijking met elkaar op te lossen, waardoor de vergelijking nog krachtiger wordt.