ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸಾವುಗಳು, ಮರುಕಳಿಸುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ವೈಫಲ್ಯಗಳಂತಹ ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ನಡೆಯುವವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆ-ಮುಕ್ತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಅಂಡರ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್
ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್, ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಚಲಿತವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರೋಗಿಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣ, ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ. ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸೆನ್ಸಾರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಧ್ಯಯನದ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಸರ್ವೈವಲ್ ಡೇಟಾ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ: ಗಮನಿಸಿದ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಮಯ, ಈವೆಂಟ್ ಸೂಚಕ (ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಿದೆಯೇ) ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಹಿತಿ. ಈ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿಶೇಷ ವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳ ಪಾತ್ರ
ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಮಯದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡದೆಯೇ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣಾ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದೃಢತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುಗಾರ
ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮೂಲಭೂತವಲ್ಲದ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ಬಿಂದುವನ್ನು ಮೀರಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಹಂತದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಲಾಗ್-ರ್ಯಾಂಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಲಾಗ್-ರ್ಯಾಂಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಇದು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಹಂಚಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗಳ ನಡುವೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ದರಗಳ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ.
ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಛೇದಕ
ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಶಾಖೆ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆ-ಮುಕ್ತ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲಿನ ಒತ್ತು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆಯು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಆಧಾರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
ವಿತರಣಾ ಊಹೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ವಿಲ್ಕಾಕ್ಸನ್ ಶ್ರೇಣಿ-ಮೊತ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮನ್-ವಿಟ್ನಿ ಯು ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತಹ ಶ್ರೇಣಿ-ಆಧಾರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ವರ್ಗೀಯ ಅಥವಾ ಆರ್ಡಿನಲ್ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯವಾಗಿವೆ.
ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಮರು ಮಾದರಿ
ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ರೀಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರ, ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಮರುಮಾದರಿ ವಿಧಾನವು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣಾ ರೂಪಗಳನ್ನು ಊಹಿಸದೆಯೇ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ದೃಢವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರ, ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನಗಳು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಎಪಿಡೆಮಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯದಿಂದ ಘಟನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿ
ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರೆ-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇದರ ಬಳಕೆಯು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಛೇದಕವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿಯತಾಂಕವಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಮಯದಿಂದ ಘಟನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ವಿತರಣಾ-ಮುಕ್ತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳ ಛೇದನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.