කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණය යනු ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල මූලික අංගයක් වන අතර, කාලාන්තරයක් පුරා එකම විෂයයන්ගෙන් රැස් කරගත් දත්ත අධ්යයනය කිරීම ඇතුළත් වේ. මෙම ප්‍රවේශය පර්යේෂකයන්ට කාලයත් සමඟ විචල්‍යවල වෙනස්වීම් තක්සේරු කිරීමට, ප්‍රතිකාරවල බලපෑම් පරීක්ෂා කිරීමට සහ විවිධ සාධක සහ ප්‍රතිඵල අතර සම්බන්ධතා විමර්ශනය කිරීමට හැකියාව ලබා දේ. කෙසේ වෙතත්, විශ්වාසදායක සහ අර්ථවත් කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණයක් සිදු කිරීම සඳහා, ඇතැම් ප්‍රධාන උපකල්පන පිළිපැදිය යුතුය.
උපකල්පනය 1: ස්වාධීනත්වය
ස්වාධීනත්වය පිළිබඳ උපකල්පනය යනු විෂයයන් තුළ සහ ඒවා අතර නිරීක්ෂණවල ස්වාධීනත්වයයි. කල්පවත්නා අධ්‍යයනයන්හි දී, එකම විෂයයෙන් නැවත නැවත මැන බැලීම් එකිනෙක හා සම්බන්ධ නොවන බව සහතික කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. මෙම උපකල්පනය උල්ලංඝනය කිරීම පක්ෂග්රාහී ඇස්තමේන්තු සහ වැරදි නිගමනවලට හේතු විය හැක. මෙය විසඳීම සඳහා, පර්යේෂකයන් බොහෝ විට දත්තවල සහසම්බන්ධිත ස්වභාවය සඳහා ගණනය කිරීම සඳහා මිශ්‍ර-ප්‍රයෝග ආකෘති සහ සාමාන්‍යකරණය කළ ඇස්තමේන්තුගත සමීකරණ වැනි සංඛ්‍යාන ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කරයි.
උපකල්පනය 2: රේඛීයත්වය
රේඛීයත්වය ස්වාධීන සහ පරායත්ත විචල්‍ය අතර සම්බන්ධය රේඛීය බව උපකල්පනය කරයි. පුරෝකථන විචල්‍යයන් සහ ප්‍රතිඵලය අතර සම්බන්ධය රේඛීය යැයි උපකල්පනය කරනු ලබන ප්‍රතිගාමී ආකෘතිවල මෙම උපකල්පනය අත්‍යවශ්‍ය වේ. කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණයේදී, භාවිතා කරන සංඛ්‍යාන ආකෘතිවල වලංගුභාවය සහතික කිරීම සඳහා රේඛීය උපකල්පනය ප්‍රවේශමෙන් තක්සේරු කළ යුතුය. සම්බන්ධතාවය රේඛීය නොවන නම්, විචල්‍යයන් පරිවර්තනය කිරීම හෝ රේඛීය නොවන ආකෘති භාවිතා කිරීම අවශ්‍ය විය හැකිය.
උපකල්පනය 3: දත්ත අතුරුදහන්
කල්පවත්නා අධ්‍යයනයන් බොහෝ විට අතහැර දැමීම්, ප්‍රතිචාර නොදැක්වීම හෝ වෙනත් හේතූන් නිසා දත්ත අතුරුදහන් වීමේ අභියෝගයට මුහුණ දෙයි. අතුරුදහන් වූ දත්ත අහඹු ලෙස සම්පූර්ණයෙන්ම අතුරුදහන් වී ඇති බව උපකල්පනය කෙරේ, අහඹු ලෙස අතුරුදහන් වී හෝ අහඹු ලෙස අතුරුදහන් නොවේ. සංඛ්යානමය නිගමනවල වලංගුභාවයට බලපාන බැවින් අතුරුදහන් වූ දත්ත යාන්ත්‍රණ පිළිබඳ උපකල්පනය ඉතා වැදගත් වේ. කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණයේදී අතුරුදහන් වූ දත්තවල ඇඟවුම් ආමන්ත්‍රණය කිරීම සඳහා විවිධ ආරෝපණ ක්රම සහ සංවේදීතා විශ්ලේෂණ බහුලව භාවිතා වේ.
උපකල්පනය 4: සමලිංගිකත්වය
සමලිංගිකත්වය යනු ස්වාධීන විචල්‍යවල සියලුම මට්ටම් හරහා අවශේෂ හෝ දෝෂවල විචලනය නියත යැයි උපකල්පනය කිරීමයි. කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණයේ සන්දර්භය තුළ, සංඛ්යානමය ඇස්තමේන්තු වල නිරවද්‍යතාවය සහ උපකල්පන පරීක්ෂණවල වලංගුභාවය තක්සේරු කිරීමේදී සමලිංගිකත්වය වැදගත් වේ. පර්යේෂකයන්ට විෂමතාවයේ පැවැත්ම ඇගයීමට අවශ්‍ය වන අතර උපකල්පනය උල්ලංඝනය වී ඇත්නම් ශක්තිමත් සම්මත දෝෂ හෝ බර අඩු කොටු ඇස්තමේන්තු සලකා බැලිය යුතුය.
උපකල්පනය 5: සාමාන්යය
සාමාන්‍යභාවය පිළිබඳ උපකල්පනය සංඛ්‍යාන ආකෘතිවල අවශේෂ බෙදා හැරීමට අදාළ වේ. කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණයේදී, රේඛීය මිශ්‍ර ආචරණ ආකෘති වැනි පරාමිතික ආකෘති භාවිතා කිරීමේදී මෙම උපකල්පනය විශේෂයෙන් අදාළ වේ. සාමාන්‍යයෙන් බැහැරවීම් සංඛ්‍යාලේඛන නිගමනවල නිරවද්‍යතාවයට බලපෑ හැකිය, සාමාන්‍ය නොවන දත්ත බෙදාහැරීම් සඳහා විකල්ප ආකෘති හෝ පරිවර්තනයන් භාවිතා කිරීමට පෙළඹවිය හැක.
උපකල්පනය 6: කාලය-අස්ථාවරත්වය
කාලය-විචල්‍යතාව උපකල්පනය කරන්නේ ස්වාධීන සහ යැපෙන විචල්‍යයන් අතර සම්බන්ධතාවය කාලයත් සමඟ ස්ථාවරව පවතින බවයි. ප්‍රතිඵලය මත ස්වාධීන විචල්‍යවල බලපෑම් විවිධ කාල ලක්ෂ්‍ය හරහා වෙනස් නොවන බව එයින් ගම්‍ය වේ. සබඳතාවල ස්ථායීතාවය තීරණය කිරීම සහ විභව කාල-විචල්‍ය බලපෑම් හඳුනා ගැනීම සඳහා කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණයේ දී කාල-විචලනය පිළිබඳ උපකල්පනය තක්සේරු කිරීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.
සැබෑ ලෝක යෙදුම්
කල්පවත්නා දත්ත විශ්ලේෂණයේ ප්‍රධාන උපකල්පනයන් පර්යේෂණ සොයාගැනීම්වල වලංගුභාවය සහ විශ්වසනීයත්වය කෙරෙහි බලපාන බැවින් ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල ගැඹුරු ඇඟවුම් ඇත. ජෛව වෛද්‍ය විද්යාව සහ මහජන සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රයේ දැඩි කල්පවත්නා අධ්‍යයනයන් සිදු කිරීම සඳහා මෙම උපකල්පන අවබෝධ කර ගැනීම සහ ආමන්ත්‍රණය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. මෙම උපකල්පනවලට අනුගත වීමෙන් සහ සුදුසු සංඛ්යානමය ක්‍රමවේදයන් භාවිතා කිරීමෙන්, පර්යේෂකයන්ට රෝග ප්‍රගතිය, ප්‍රතිකාර කාර්යක්ෂමතාව සහ අනෙකුත් වැදගත් සෞඛ්‍ය සම්බන්ධ ප්‍රතිඵල පිළිබඳ අර්ථවත් අවබෝධයක් ලබා ගත හැකිය.