ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ರೋಗದ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿನ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಧ್ಯಯನವು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಜವಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಧ್ಯಯನವು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಅತಿಯಾದ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅನಗತ್ಯ ವ್ಯರ್ಥಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಗಣನೀಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಒದಗಿಸದಿರಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ನಿರ್ಣಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳು
ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ನಿರ್ಣಯದ ಮೇಲೆ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ:
- ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ವಾಸ: ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮಟ್ಟವು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 95% ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ.
- ಅಧ್ಯಯನದ ಶಕ್ತಿ: ಅಧ್ಯಯನದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಕ್ತಿಯು ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ತಪ್ಪು-ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು-ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿಯು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ.
- ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ: ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳಾಗಿವೆ. ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
- ದೋಷದ ಅಂಚುಗಳು: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾದ ದೋಷದ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಅಂಚುಗಳು, ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕಿರಿದಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
- ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆ: ಅಧ್ಯಯನದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಳಗಿನ ಗುರಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ಪ್ರಭುತ್ವವು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಋಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು
ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ:
- ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವಿಧಾನ: ಈ ವಿಧಾನವು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಸುವ ದೋಷವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ನಿಖರವಾದ ದ್ವಿಪದ ವಿಶ್ವಾಸ ಮಧ್ಯಂತರ ವಿಧಾನ: ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿಖರವಾದ ದ್ವಿಪದ ವಿಶ್ವಾಸ ಮಧ್ಯಂತರ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್: ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸುವ ವಿವಿಧ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಅಧ್ಯಯನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು
ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ನಡೆಸುವಾಗ, ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಇದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ಸಮಾನವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ.
ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಾಗಿ:
ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂವೇದನೆ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಸುವ ದೋಷವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ಬಿಗಿಯಾದ ಅನುಮತಿಸುವ ದೋಷವು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಾಗಿ:
ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗೆ ಇದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಸುವ ದೋಷವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ಸಮಾನವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಗುರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.
ರಿಯಲ್-ವರ್ಲ್ಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಲಭ್ಯತೆ: ಧನಸಹಾಯ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶದಂತಹ ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. ಅಧ್ಯಯನದ ಪರಿಸರದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಬಯಸಿದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬೇಕು.
- ಅಧ್ಯಯನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು: ಅದರ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಗುರಿ ಅಧ್ಯಯನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಅಪರೂಪದ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು.
- ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬಹು ಪರೀಕ್ಷಾ ಹಂತಗಳ ಸೇರ್ಪಡೆ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸದ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ತೀರ್ಮಾನ
ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟಗಳು, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಪುರಾವೆ-ಆಧಾರಿತ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ದೃಢವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.