በርዝመታዊ መረጃ ትንተና ውስጥ ዋና ዋና ግምቶች ምንድን ናቸው?

የረጅም ጊዜ መረጃ ትንተና የባዮስታቲስቲክስ መሠረታዊ ገጽታ ነው, ከተመሳሳይ ርዕሰ ጉዳዮች ለተወሰነ ጊዜ የተሰበሰቡ መረጃዎችን ማጥናትን ያካትታል. ይህ አካሄድ ተመራማሪዎች በጊዜ ሂደት ተለዋዋጭ ለውጦችን እንዲገመግሙ፣ የሕክምና ውጤቶችን እንዲመረምሩ እና በተለያዩ ምክንያቶች እና ውጤቶች መካከል ያለውን ግንኙነት እንዲመረምሩ ያስችላቸዋል። ሆኖም፣ አስተማማኝ እና ትርጉም ያለው የርዝመታዊ መረጃ ትንተና ለማድረግ የተወሰኑ ቁልፍ ግምቶች መቆም አለባቸው።

ግምት 1፡ ነፃነት

የነፃነት ግምት በርዕሰ-ጉዳዩ ውስጥ እና በመካከላቸው ያሉ ምልከታዎች ነፃነትን ያመለክታል። በርዝመታዊ ጥናቶች፣ ከተመሳሳይ ርዕሰ-ጉዳይ የሚወሰዱ ተደጋጋሚ መለኪያዎች እርስበርስ የማይዛመዱ መሆናቸውን ማረጋገጥ በጣም አስፈላጊ ነው። ይህንን ግምት መጣስ ወደ ግምታዊ ግምቶች እና የተሳሳቱ መደምደሚያዎች ሊመራ ይችላል. ይህንን ለመቅረፍ፣ ተመራማሪዎች የመረጃውን ተያያዥ ተፈጥሮ ከግምት ውስጥ ለማስገባት ብዙ ጊዜ እንደ የተቀላቀሉ-ተፅእኖ ሞዴሎች እና አጠቃላይ የግምት እኩልታዎች ያሉ እስታቲስቲካዊ ቴክኒኮችን ይጠቀማሉ።

ግምት 2፡ መስመራዊነት

መስመራዊነት በገለልተኛ እና ጥገኛ ተለዋዋጮች መካከል ያለው ግንኙነት መስመራዊ ነው ብሎ ይገምታል። ይህ ግምት በእንደገና ሞዴሎች ውስጥ አስፈላጊ ነው, በተጠባባቂዎች እና በውጤቱ መካከል ያለው ግንኙነት መስመራዊ ነው ተብሎ በሚታሰብበት. በርዝመታዊ መረጃ ትንተና፣ ጥቅም ላይ የዋሉ የስታቲስቲክስ ሞዴሎች ትክክለኛነት ለማረጋገጥ የሊኒየር ግምት በጥንቃቄ መገምገም አለበት። ግንኙነቱ መስመራዊ ካልሆነ፣ ተለዋዋጮችን መለወጥ ወይም መስመራዊ ያልሆኑ ሞዴሎችን መጠቀም አስፈላጊ ሊሆን ይችላል።

ግምት 3፡ የጠፋ መረጃ

የረጅም ጊዜ ጥናቶች ብዙውን ጊዜ በማቋረጥ ፣ ምላሽ ባለመስጠት ወይም በሌሎች ምክንያቶች የተነሳ የጠፋ መረጃን ፈታኝ ሁኔታ ያጋጥማቸዋል። የጠፋው መረጃ በዘፈቀደ ሙሉ በሙሉ የጠፋ፣ በዘፈቀደ የጠፋ ወይም በዘፈቀደ የማይጠፋ እንደሆነ ይታሰባል። የጠፉ የመረጃ ስልቶች ግምት በስታቲስቲካዊ ግምቶች ትክክለኛነት ላይ ተጽዕኖ ስለሚያሳድር ወሳኝ ነው። በርዝመታዊ መረጃ ትንተና ውስጥ የጎደለውን መረጃ አንድምታ ለመፍታት የተለያዩ የማስመሰል ዘዴዎች እና የስሜታዊነት ትንተናዎች በተለምዶ ጥቅም ላይ ይውላሉ።

ግምት 4፡ ግብረ ሰዶማዊነት

ግብረ ሰዶማዊነት በሁሉም የገለልተኛ ተለዋዋጮች ደረጃዎች ላይ የቅሪዎቹ ወይም የስህተቶቹ ልዩነት ቋሚ ነው የሚለውን ግምትን ያመለክታል። በቁመታዊ ዳታ ትንተና አውድ ውስጥ ግብረ ሰዶማዊነት የስታቲስቲካዊ ግምቶችን ትክክለኛነት እና የመላምት ፈተናዎችን ትክክለኛነት ለመገምገም አስፈላጊ ነው። ተመራማሪዎች heteroscedasticity መኖሩን መገምገም እና ግምቱ ከተጣሰ ጠንካራ መደበኛ ስህተቶችን ወይም ክብደታቸው አነስተኛ ካሬ ግምት ግምት ውስጥ ማስገባት አለባቸው።

ግምት 5፡ መደበኛነት

የመደበኛነት ግምት በስታቲስቲክስ ሞዴሎች ውስጥ የተረፈውን ስርጭት ይመለከታል። በርዝመታዊ መረጃ ትንተና፣ ይህ ግምት በተለይ እንደ መስመራዊ የተቀላቀሉ-ተፅእኖ ሞዴሎች ያሉ ፓራሜትሪክ ሞዴሎችን ሲጠቀሙ ጠቃሚ ነው። ከመደበኛነት መዛባት የስታቲስቲክስ ፍንጮች ትክክለኛነት ላይ ተጽእኖ ሊያሳድር ይችላል, ይህም መደበኛ ያልሆኑ የውሂብ ስርጭቶችን ለማስተናገድ አማራጭ ሞዴሎችን ወይም ለውጦችን መጠቀምን ያነሳሳል.

ግምት 6: ጊዜ-ኢንቫሪነስ

የጊዜ አለመለዋወጥ በገለልተኛ እና ጥገኛ ተለዋዋጮች መካከል ያለው ግንኙነት በጊዜ ሂደት የተረጋጋ እንደሆነ ይገምታል። እሱ የሚያመለክተው የገለልተኛ ተለዋዋጮች በውጤቱ ላይ የሚያሳድሩት ተጽዕኖ በተለያዩ የጊዜ ነጥቦች ላይ እንደማይለዋወጥ ነው። የግንኙነቶችን መረጋጋት ለመወሰን እና በጊዜ-ተለዋዋጭ ተጽእኖዎች ለመለየት የጊዜ-አልባነት ግምትን መገምገም በቁመታዊ መረጃ ትንተና አስፈላጊ ነው.

የእውነተኛ ዓለም መተግበሪያዎች

በቁመታዊ መረጃ ትንተና ውስጥ ያሉት ቁልፍ ግምቶች በባዮስታቲስቲክስ ውስጥ ጥልቅ አንድምታ አላቸው፣ ምክንያቱም የምርምር ግኝቶች ትክክለኛነት እና አስተማማኝነት ላይ ተጽዕኖ ያሳድራሉ። እነዚህን ግምቶች መረዳት እና መፍታት በባዮሜዲሲን እና በሕዝብ ጤና መስክ ላይ ጥብቅ የረጅም ጊዜ ጥናቶችን ለማካሄድ ወሳኝ ናቸው። እነዚህን ግምቶች በማክበር እና ተገቢ የሆኑ የስታቲስቲክስ ዘዴዎችን በመጠቀም ተመራማሪዎች ስለ በሽታ እድገት፣ ህክምና ውጤታማነት እና ሌሎች አስፈላጊ የጤና-ነክ ውጤቶች ትርጉም ያለው ግንዛቤ ማግኘት ይችላሉ።