ಮಾದರಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ತತ್ವಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಈ ಅಗತ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಕಲ್ಪನೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಅದರ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮಾದರಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕದ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಊಹೆಗಳ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ - ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆ (H0) ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆ (H1) - ಮತ್ತು ಯಾವ ಊಹೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಜವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆ.
ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆ (H0)
ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮ ಅಥವಾ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲ. ಇದು ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ವಿಫಲವಾದ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ.
ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆ (H1)
ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯ ವಿರುದ್ಧವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮ ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳು
ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವಾಗ, ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು:
- ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟ: ಇದು ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ α ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು 0.05, 0.01 ಮತ್ತು 0.1 ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
- ಟೈಪ್ I ದೋಷ: ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ನಿಜವಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಟೈಪ್ I ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ (α) ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಟೈಪ್ II ದೋಷ: ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ನಿಜವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿರುವಾಗ ಅದನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸದಿದ್ದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಟೈಪ್ II ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು β ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಕ್ತಿ: ಇದು ತಪ್ಪಾದಾಗ ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು (1 - β) ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಹಂತಗಳು
ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು: ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶೂನ್ಯ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದು.
- ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು: ಅಧ್ಯಯನದ ಸಂದರ್ಭದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು (α) ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು.
- ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು: ಮಾದರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು.
- ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು: ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
- ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು: ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ p-ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುವುದು.
- ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು: ನಿರ್ಧಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳು
ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್, ಎಪಿಡೆಮಿಯಾಲಜಿ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕೆಲವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು: ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
- ರೋಗ ಕಣ್ಗಾವಲು: ರೋಗದ ಸಂಭವ ಮತ್ತು ಹರಡುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು.
- ಜೆನೆಟಿಕ್ ಸ್ಟಡೀಸ್: ಕೇಸ್-ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆನುವಂಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗದ ಅಪಾಯದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಪರಿಸರ ಆರೋಗ್ಯ: ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಮೂಲಕ ಆರೋಗ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಸರದ ಮಾನ್ಯತೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.