የረጅም ጊዜ ጥናቶች የበሽታዎችን እድገት እና የጤና ውጤቶችን በጊዜ ሂደት ለመረዳት በባዮስታቲስቲክስ ውስጥ ጠቃሚ መሳሪያ ናቸው። ነገር ግን፣ የሚጎድል መረጃ በርዝመታዊ መረጃ ትንተና ላይ ፈተናዎችን ሊፈጥር ይችላል። በዚህ የርእስ ክላስተር ውስጥ፣ በቁመታዊ ጥናቶች ውስጥ ያሉትን የተለያዩ የጎደሉ የመረጃ ስልቶች እና በረጅም መረጃ ትንተና እና ባዮስታስቲክስ ላይ ያላቸውን ተፅእኖ እንቃኛለን።
የጎደሉ የውሂብ ዘዴዎች ዓይነቶች
በረጅም ጥናቶች ውስጥ ሊከሰቱ የሚችሉ በርካታ የጠፉ የመረጃ ዘዴዎች አሉ። በስታቲስቲካዊ ትንታኔዎች ውስጥ የጎደሉትን መረጃዎች በአግባቡ ለመያዝ እነዚህን ዘዴዎች መረዳት በጣም አስፈላጊ ነው። ዋናዎቹ የጎደሉ የውሂብ ዘዴዎች የሚከተሉትን ያካትታሉ:
- በነሲብ (MCAR) ሙሉ በሙሉ ይጎድላል ፡ በዚህ ዘዴ፣ የጎደለው ነገር ከማናቸውም የተስተዋሉ ወይም ያልተስተዋሉ ተለዋዋጮች ጋር የተገናኘ አይደለም፣ ይህም የጎደለውን መረጃ በትንተናው ውስጥ ችላ እንዲል ያደርገዋል።
- በነሲብ (MAR) ይጎድላል ፡ MAR የሚከሰተው የመጥፋቱ እድል በሌሎች በተስተዋሉ ተለዋዋጮች ላይ የሚወሰን ሲሆን በራሱ የጎደለው መረጃ ላይ አይደለም። ይህ ዓይነቱ የጎደለ መረጃ በተገቢው የስታቲስቲክስ ዘዴዎች ሊፈታ ይችላል.
- በነሲብ የጠፋ አይደለም (MNAR) ፡ MNAR ከማይታዩት የጎደሉት መረጃዎች እሴቶች ጋር የተዛመደ ማጣትን ያመለክታል። ይህ ዓይነቱ የጎደለ መረጃ በረጅም ጥናቶች ውስጥ ለመያዝ በጣም ፈታኝ ነው።
በቁመታዊ መረጃ ትንተና ላይ ተጽእኖ
የጎደለው መረጃ መኖሩ በቁመታዊ መረጃ ትንተና ላይ ከፍተኛ አንድምታ ሊኖረው ይችላል። እንደየጎደለው የመረጃ ዘዴ አይነት፣ የጎደለውን ውሂብ ለመቁጠር እና ትክክለኛ ውጤቶችን ለማምጣት የተለያዩ ስታቲስቲካዊ አቀራረቦች ያስፈልጉ ይሆናል። የጎደለውን መረጃ ችላ ማለት ወይም ተገቢ ያልሆኑ ዘዴዎችን መጠቀም ወደ ተዛባ ግምቶች እና የተሳሳቱ መደምደሚያዎች ሊመራ ይችላል.
MCAR እና MAR
የጎደለው መረጃ የ MCAR ወይም MAR ስልቶችን ሲከተል፣ የጎደለውን መረጃ ለመፍታት እና በትንተናው ላይ ያለውን ተጽእኖ ለመቀነስ የሚያገለግሉ እንደ ብዙ ግምት እና ከፍተኛ የመገመት እድል ያሉ እስታቲስቲካዊ ቴክኒኮች አሉ። እነዚህ ዘዴዎች ተመራማሪዎች ያልተዛባ ግምቶችን እና በረጅም ጥናቶች ውስጥ ትክክለኛ መደምደሚያዎችን እንዲያገኙ ሊረዷቸው ይችላሉ።
MNAR
የMNAR መረጃን ማስተናገድ የበለጠ ውስብስብ ነው፣ ምክንያቱም የጎደሉትን ዋና ምክንያቶች ሞዴል ማድረግን ይጠይቃል። የስሜታዊነት ትንተና እና የላቁ የሞዴሊንግ ቴክኒኮች፣ እንደ ስርዓተ-ጥለት-ድብልቅ ሞዴሎች እና የመምረጫ ሞዴሎች፣ MNARን ለመቁጠር እና ትርጉም ያለው ውጤት ለማምጣት አስፈላጊ ሊሆኑ ይችላሉ።
በባዮስታቲስቲክስ ውስጥ ያሉ አስተያየቶች
የባዮስታቲስቲክስ ባለሙያዎች ጥናቶችን ሲነድፉ እና መረጃዎችን ሲተነትኑ በረጅም ጊዜ ጥናቶች ውስጥ የጎደሉትን የመረጃ ዘዴዎች በጥንቃቄ ማጤን አለባቸው። የጠፉ መረጃዎችን ምንነት መረዳት ተገቢ የስታቲስቲክስ ዘዴዎችን ለመምረጥ እና የምርምር ግኝቶችን ትክክለኛነት እና አስተማማኝነት ለማረጋገጥ አስፈላጊ ነው። በተጨማሪም፣ የባዮስታቲስቲክስ ባለሙያዎች የትብነት ትንታኔዎችን በማካሄድ እና የጎደሉ የውሂብ ግምቶች በጥናት ውጤቶቹ ላይ ሊያመጣ የሚችለውን ተፅእኖ በመመርመር ወሳኝ ሚና ይጫወታሉ።
ማጠቃለያ
በቁመታዊ ጥናቶች ውስጥ የጎደሉ የመረጃ ስልቶች በቁመታዊ መረጃ ትንተና እና ባዮስታስቲክስ ውስጥ በጥንቃቄ መመርመርን የሚሹ ተግዳሮቶችን ያቀርባሉ። የጎደሉትን የመረጃ ስልቶች እና አንድምታዎቻቸውን በመረዳት ተመራማሪዎች እና የባዮስታቲስቲክስ ባለሙያዎች የጎደሉትን መረጃዎች እንዴት እንደሚፈቱ እና ከረጅም ጥናቶች ትክክለኛ መደምደሚያዎችን እንዴት እንደሚወስኑ በመረጃ ላይ የተመሠረተ ውሳኔ ሊወስኑ ይችላሉ።