ಬಯೋಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವಾಗ, ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಗಣನೆಯು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂಬುದು. ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅನ್ವಯವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಈ ವಿಷಯದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಡೇಟಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸರಾಸರಿ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯ ಆಕಾರ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ANOVA) ಮತ್ತು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ ಸೇರಿವೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಊಹೆಗಳು: ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಾಮಾನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಏಕರೂಪತೆ.
- ಶಕ್ತಿ: ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದಾಗ, ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರ: ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಗಮನಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಪರಿಮಾಣದ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ದೃಢವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿತರಣಾ-ಮುಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದಾಗ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಊಹೆಗಳು: ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ವಿತರಣಾ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸದ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- ದೃಢತೆ: ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ವಿತರಣಾ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಓರೆಯಾದ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಲ್ಲದ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್: ಆರ್ಡಿನಲ್ ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ.
ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವೆ ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ, ಸಂಶೋಧಕರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೀತಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಈ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಊಹೆಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ ಸನ್ನಿವೇಶ
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಷಿಯನ್ ರಕ್ತದೊತ್ತಡದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಔಷಧದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಊಹೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದ್ದರೆ, ವಿವಿಧ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಗುಂಪುಗಳ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಟಿ-ಟೆಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ANOVA ನಂತಹ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಡೇಟಾವು ತಿರುಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ವಿಲ್ಕಾಕ್ಸನ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಕ್ರುಸ್ಕಾಲ್-ವಾಲಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತಹ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಯನ್ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ನಾನ್-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕಾರದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಊಹೆಗಳು, ದೃಢತೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.