ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಊಹೆಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಉತ್ತಮ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಹಂತಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪ್ರಪಂಚದ ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.
1. ಊಹೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು
ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೊದಲ ಹಂತವು ಶೂನ್ಯ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು. ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆ (H0) ಯಥಾಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಪರಿಣಾಮದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆ (H1) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಣಾಮ ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಈ ಊಹೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ, ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಅಥವಾ ಜೈವಿಕ ಅಂಶದ ಪ್ರಭಾವಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ.
2. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ಊಹೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ ನಂತರ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲ್ಪಡುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಷಿಯನ್‌ಗಳು ಟಿ-ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳು, ANOVA, ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ವಿಲೇವಾರಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಡೇಟಾ ನಿರಂತರವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಯವಾಗಿದೆಯೇ, ಹೋಲಿಸಿದ ಗುಂಪುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಶೋಧನಾ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
3. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಸಂಶೋಧಕರು ಅಧ್ಯಯನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾರೆ. ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ವಿಧಾನಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
4. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಕೈಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ, ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಷಿಯನ್‌ಗಳು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಹಂತವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು (p-ಮೌಲ್ಯ) ನಿರ್ಧರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. p-ಮೌಲ್ಯವು ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ನಿಜವೆಂದು ಊಹಿಸಿ, ಗಮನಿಸಿದಂತೆ ತೀವ್ರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ ತೀರ್ಮಾನಗಳು
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿದ ನಂತರ, ಸಂಶೋಧಕರು ಊಹೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ. p-ಮೌಲ್ಯವು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ (ಆಲ್ಫಾ) ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ), ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯ ಪರವಾಗಿ ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗಮನಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವಕಾಶದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅಸಂಭವವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, p-ಮೌಲ್ಯವು (ಆಲ್ಫಾ" ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಪುರಾವೆಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
6. ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ. ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಅವರು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಪಾರದರ್ಶಕ ವರದಿಯು ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಜ್ಞಾನದ ದೇಹಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.