ජීව විද්යාව සහ සෞඛ්‍ය විද්‍යා ක්ෂේත්‍රයේ දත්ත විශ්ලේෂණය සහ අර්ථ නිරූපණය කිරීමේදී ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. කෙසේ වෙතත්, දත්ත අතුරුදහන් වීම ජෛව සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණයන්හි පොදු ගැටළුවක් වන අතර, විවිධ මෘදුකාංග පැකේජ මෙම ගැටලුව හසුරුවන ආකාරය ප්‍රතිඵලවල වලංගුභාවයට සහ විශ්වසනීයත්වයට බලපෑම් කළ හැකිය. මෙම විස්තීර්ණ මාතෘකා පොකුරේ, අපි ජීව දත්ත විශ්ලේෂණ සඳහා භාවිතා කරන විවිධ මෘදුකාංග පැකේජ ගවේෂණය කර සංසන්දනය කරන්නෙමු, ඒවා අතුරුදහන් වූ දත්ත හසුරුවන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව අවධානය යොමු කරන්නෙමු.
ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල නැතිවූ දත්ත අවබෝධ කර ගැනීම
විවිධ මෘදුකාංග පැකේජ අතුරුදහන් වූ දත්ත ආමන්ත්රණය කරන ආකාරය ගැන සොයා බැලීමට පෙර, ජීව සංඛ්‍යාලේඛනවල නැතිවූ දත්තවල වැදගත්කම අවබෝධ කර ගැනීම වැදගත් වේ. අස්ථානගත වූ දත්ත යනු දත්ත එකතු කිරීමේ දෝෂ, සහභාගිවන්නන් ප්‍රතිචාර නොදැක්වීම හෝ උපකරණ ක්‍රියා විරහිත වීම වැනි විවිධ හේතු නිසා සිදු විය හැකි දත්ත කට්ටලයේ අගයන් නොමැති වීමයි.
එහි පැවැත්ම පක්ෂග්‍රාහී ප්‍රතිඵලවලට සහ සංඛ්යාන බලය අඩුවීමට හේතු විය හැකි බැවින් අතුරුදහන් වූ දත්ත සමඟ කටයුතු කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. එබැවින්, සොයාගැනීම්වල නිරවද්‍යතාවය සහ විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීම සඳහා සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණවලදී අතුරුදහන් වූ දත්ත හැසිරවීමට පර්යේෂකයන් සහ ජීව සංඛ්‍යාලේඛනඥයින් සුදුසු ක්‍රමවේද භාවිතා කළ යුතුය.
ජෛව සංඛ්යාන විශ්ලේෂණ සඳහා මෘදුකාංග පැකේජ
ජෛව සංඛ්යාන විශ්ලේෂණ සඳහා පොදුවේ භාවිතා කරන මෘදුකාංග පැකේජ කිහිපයක් ඇත, ඒ සෑම එකක්ම තමන්ගේම හැකියාවන් සහ නැතිවූ දත්ත හැසිරවීමේ ප්‍රවේශයන් ඇත. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන ක්ෂේත්‍රයේ සමහර ප්‍රමුඛ මෘදුකාංග පැකේජවලට R, SAS, SPSS සහ STATA ඇතුළත් වේ. මෙම එක් එක් මෘදුකාංග පැකේජ අතුරුදහන් වූ දත්ත ආමන්ත්රණය කරන්නේ කෙසේදැයි සොයා බලමු.
R: Imputation Techniques සමඟ නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම
R යනු සංඛ්යාන පරිගණනය සහ ග්‍රැෆික්ස් සඳහා ප්‍රබල සහ බහුලව භාවිතා වන ක්‍රමලේඛන භාෂාවකි. නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සම්බන්ධයෙන්, R මධ්‍යන්‍ය ආරෝපණය, උණුසුම් තට්ටුවේ ආරෝපණය සහ බහු ආරෝපණය වැනි විවිධ ආරෝපණ ක්රම ඉදිරිපත් කරයි. මෙම ක්රම භාවිතා කරන්නන්ට පවතින දත්ත මත පදනම්ව ඇස්තමේන්තුගත අගයන් සමඟ අතුරුදහන් වූ අගයන් ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට ඉඩ සලසයි, එමඟින් විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත කට්ටලයේ සම්පූර්ණත්වය පවත්වා ගනී.
SAS: PROC MI සහ PROC MIANALYZE සමඟ නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම
SAS යනු ජෛව සංඛ්යාන විශ්ලේෂණ සඳහා තවත් ජනප්‍රිය මෘදුකාංග පැකේජයක් වන අතර නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා පුළුල් ක්‍රියා පටිපාටි මාලාවක් සපයයි. PROC MI බහු ආරෝපණ සඳහා භාවිතා කරන අතර, PROC MIANALYZE මඟින් අතුරුදහන් වූ අගයන් ආරෝපණය කිරීමෙන් පසු සුදුසු විශ්ලේෂණයන් සිදු කිරීමට පරිශීලකයින්ට හැකියාව ලබා දේ. මීට අමතරව, SAS විසින් අතුරුදහන් වූ දත්ත ඵලදායී ලෙස හැසිරවීම සඳහා පුළුල් ලියකියවිලි සහ සහාය ලබා දෙයි.
SPSS: දත්ත ආරෝපණය සහ විශ්ලේෂණ විකල්ප සමඟ නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම
SPSS, එහි පරිශීලක-හිතකාමී අතුරුමුහුණත සඳහා ප්‍රසිද්ධ, මධ්‍යන්‍ය ආදේශනය, ප්‍රතිගාමී ආරෝපණය සහ අනාවැකි මධ්‍යන්‍ය ගැලපීම වැනි විවිධ දත්ත ආරෝපණ ක්රම ඉදිරිපත් කරයි. එපමනක් නොව, SPSS පරිශීලකයින්ට අතුරුදහන් වූ දත්ත සමඟ විශ්ලේෂණයන් සිදු කිරීම සඳහා විකල්ප සපයයි, නැතිවූ අගයන්ගේ බලපෑම ප්‍රතිඵලවල නිසි ලෙස ආමන්ත්රණය කර ඇති බව සහතික කරයි.
STATA: බහු ආරෝපණ සහ විශ්ලේෂණ මෙවලම් සමඟ අතුරුදහන් වූ දත්ත හැසිරවීම
STATA යනු ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල බහුලව භාවිතා වන බහුකාර්ය සංඛ්යාන මෘදුකාංග පැකේජයකි. ගණනය කළ අගයන් සහිත බහු සම්පූර්ණ දත්ත කට්ටල ජනනය කිරීමෙන් අතුරුදහන් වූ දත්ත ආමන්ත්රණය කිරීමට පරිශීලකයින්ට ඉඩ සලසන බහු ආරෝපණ හැකියාවන් එයට ඇතුළත් වේ. තවද, STATA විසින් ශක්තිමත් සංඛ්යාන අනුමාන සඳහා අතුරුදහන් දත්ත හැසිරවීමට විෙශේෂෙයන් නිර්මාණය කර ඇති විශ්ලේෂණ මෙවලම් පරාසයක් ඉදිරිපත් කරයි.
මෘදුකාංග පැකේජ වල සංසන්දනාත්මක විශ්ලේෂණය
සෑම මෘදුකාංග පැකේජයක්ම නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා එහි අද්විතීය ප්‍රවේශයන් ඉදිරිපත් කරන අතර, සංසන්දනාත්මක විශ්ලේෂණයක් පැවැත්වීම ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනඥයින්ට සහ පර්යේෂකයන්ට ඔවුන්ගේ නිශ්චිත අවශ්‍යතා සඳහා වඩාත් සුදුසු පැකේජය පිළිබඳව දැනුවත් තීරණ ගැනීමට උපකාරී වේ. නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා මෘදුකාංග පැකේජ සංසන්දනය කිරීමේදී සලකා බැලිය යුතු සාධක අතර ක්‍රියාත්මක කිරීමේ පහසුව, ගණනය කිරීමේ කාර්යක්ෂමතාව, ආරෝපණ ක්‍රමවල නම්‍යශීලී බව සහ පසුකාලීන විශ්ලේෂණයන්හි ශක්තිමත් බව ඇතුළත් වේ.
ජීව සංඛ්‍යාලේඛනවල අතුරුදහන් වූ දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා හොඳම භාවිතයන්
භාවිතා කරන මෘදුකාංග පැකේජය කුමක් වුවත්, ජීව සංඛ්‍යාලේඛනවල අතුරුදහන් වූ දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා හොඳම භාවිතයන් පිළිපැදීම අත්‍යවශ්‍ය වේ. විවිධ අස්ථානගත දත්ත හැසිරවීමේ ක්‍රමවල බලපෑම තක්සේරු කිරීම සඳහා සංවේදීතා විශ්ලේෂණ පැවැත්වීම, අතුරුදහන් වූ දත්තවල අනුපාතය සහ තෝරාගත් ආරෝපණ ශිල්පීය ක්රම වාර්තා කිරීම සහ දත්ත කට්ටලය තුළ අතුරුදහන් වීමට හේතු වන යටින් පවතින යාන්ත්‍රණයන් සලකා බැලීම මෙම හොඳම භාවිතයන් ඇතුළත් වේ.
හොඳම භාවිතයන් අනුගමනය කිරීමෙන් සහ විවිධ මෘදුකාංග පැකේජ අතුරුදහන් වූ දත්ත හසුරුවන ආකාරය අවබෝධ කර ගැනීමෙන්, ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන විද්‍යාවේ අභියෝගාත්මක සන්දර්භය තුළ ඔවුන්ගේ විශ්ලේෂණවල අඛණ්ඩතාව සහ වලංගුභාවය සහතික කළ හැකිය.