අස්ථානගත වූ දත්ත වෛද්ය සාහිත්‍යයේ විභව පක්ෂග්‍රාහීත්වය හඳුන්වා දෙයි, පර්යේෂණ සොයාගැනීම්වල වලංගුභාවයට සහ විශ්වසනීයත්වයට බලපායි. මෙම මාතෘකා පොකුර විවිධ අතුරුදහන් වූ දත්ත තාක්ෂණික ක්රම, ඒවායේ පක්ෂග්‍රාහීත්වය සහ අතුරුදහන් වූ දත්ත විශ්ලේෂණය සහ ජීව සංඛ්‍යාලේඛන සන්දර්භය තුළ ඒවායේ ඇඟවුම් ගවේෂණය කරයි.
අස්ථානගත වූ දත්ත ශිල්පීය ක්රම හේතුවෙන් වෛද්ය සාහිත්‍යයේ විභව පක්ෂග්‍රාහීත්වය
වෛද්ය සාහිත්‍යයේ නැතිවූ දත්ත රෝගීන් අධ්‍යයනයෙන් ඉවත් වීම, අසම්පූර්ණ සමීක්ෂණ, හෝ දත්ත රැස් කිරීමේදී තාක්ෂණික දෝෂ වැනි විවිධ මූලාශ්‍රවලින් මතු විය හැක. පර්යේෂකයන් අතුරුදහන් වූ දත්ත හැසිරවීමට විවිධ ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කරන අතර, එක් එක් තාක්‍ෂණය ප්රතිඵල අර්ථ නිරූපණයට බලපෑ හැකි විශේෂිත නැඹුරුතා හඳුන්වා දිය හැක.
මධ්‍යන්‍ය ආරෝපණය මගින් හඳුන්වා දුන් පක්ෂග්‍රාහී
මධ්‍යන්‍ය ආරෝපණය යනු එම විචල්‍යය සඳහා අස්ථානගත වූ අගයන් නිරීක්ෂණය කරන ලද අගයන්හි මධ්‍යන්‍යය සමඟ ප්‍රතිස්ථාපනය කරන පොදු තාක්‍ෂණයකි. මෙම ක්‍රමය අතුරුදහන් දත්ත පුරවන අතර, එය පක්ෂග්‍රාහීත්වයට හේතු විය හැක, විශේෂයෙන් සම්මත දෝෂ අවතක්සේරු කිරීම සහ සංඛ්යානමය වැදගත්කම උද්ධමනය කිරීම. මෙම පක්ෂග්‍රාහී ප්රතිකාර ප්‍රතිවිපාකවල නිරවද්‍යතාවයට සහ මැදිහත්වීමේ ප්‍රතිඵලවලට බලපෑම් කළ හැකි අතර, සොයාගැනීම්වල වලංගු භාවය අඩාල කරයි.
සම්පූර්ණ සිද්ධි විශ්ලේෂණයේ තේරීම් නැඹුරුව
සම්පූර්ණ සිද්ධි විශ්ලේෂණය යනු විශ්ලේෂණයෙන් අතුරුදහන් වූ දත්ත සමඟ නිරීක්ෂණ බැහැර කිරීමයි. නියැදිය තවදුරටත් අධ්‍යයනයට ලක්ව ඇති සමස්ත ජනගහනයම නියෝජනය නොකරන බැවින්, මෙම ක්‍රමයට තේරීම් නැඹුරුව හඳුන්වා දිය හැක. පක්ෂග්‍රාහී නියැදිය වැරදි නිගමනවලට තුඩු දිය හැකි අතර විශේෂයෙන් සායනික අත්හදා බැලීම් සහ වසංගත රෝග අධ්‍යයනයන්හි පර්යේෂණ සොයාගැනීම්වල දෝෂ සහිත සාමාන්‍යකරණයට හේතු විය හැක.
ඉදිරියට ගෙන ගිය අවසන් නිරීක්ෂණ (LOCF) හා සම්බන්ධ පක්ෂග්‍රාහී
LOCF යනු කල්පවත්නා අධ්‍යයනයන්හි බොහෝ විට භාවිතා වන ක්‍රමයක් වන අතර එහිදී අතුරුදහන් වූ අගයන් අවසන් වරට නිරීක්ෂණය කළ අගය සමඟ ගණනය කෙරේ. කෙසේ වෙතත්, මෙම ක්‍රමය අතුරුදහන් වීම අහඹු නොවේ නම් පක්ෂග්‍රාහීව හඳුන්වා දිය හැකි අතර, ප්රතිකාර ප්‍රතිවිපාක සහ කාලයාගේ ඇවෑමෙන් රෝග වල ප්‍රගතිය නොමඟ යවනසුලු අර්ථකථන වලට තුඩු දෙයි. තවද, LOCF විසින් ප්‍රතිඵලවල විචල්‍යතාවය අවතක්සේරු කළ හැකි අතර, ඇස්තමේන්තු වල නිරවද්‍යතාවයට බලපෑම් කළ හැකි අතර සායනික තීරණ ගැනීම කෙරෙහි බලපෑම් කළ හැකිය.
අතුරුදහන් වූ දත්ත විශ්ලේෂණයේ අභියෝග
ජීව විද්‍යාඥයින් සහ පර්යේෂකයන් වෛද්ය සාහිත්‍යයේ නැතිවූ දත්ත ආමන්ත්රණය කිරීමේදී අභියෝග කිහිපයකට මුහුණ දෙයි. එක් මූලික අභියෝගයක් වන්නේ අහඹු ලෙස සම්පූර්ණයෙන්ම අතුරුදහන් වීම (MCAR), අහඹු ලෙස අතුරුදහන් වීම (MAR) සහ සසම්භාවී (NMAR) යාන්ත්‍රණ අතුරුදහන් නොවීම අතර වෙනස හඳුනා ගැනීමයි. විවිධ අස්ථානගත දත්ත රටාවන්ට පක්ෂග්‍රාහීත්වය අවම කිරීමට සහ සංඛ්යානමය අනුමානවල ශක්තිමත් බව වැඩි දියුණු කිරීමට ගැලපෙන විශ්ලේෂණාත්මක ප්‍රවේශයන් අවශ්‍ය වේ.
Biostatistics සඳහා ඇඟවුම්
සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණවල වලංගුභාවයට සහ නිරවද්‍යතාවයට බලපෑම් කරන බැවින්, අතුරුදහන් වූ දත්ත ශිල්පීය ක්රම ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන සඳහා සැලකිය යුතු ඇඟවුම් ඇත. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනඥයින් විවිධ අතුරුදහන් වූ දත්ත ක්රම මගින් හඳුන්වා දෙන විභව පක්ෂග්‍රාහී බව ප්‍රවේශමෙන් සලකා බැලිය යුතු අතර වෛද්ය පර්යේෂණවල අතුරුදහන් වූ දත්තවල සංකීර්ණතා විසඳීම සඳහා බහු ආරෝපණය සහ සංවේදීතා විශ්ලේෂණ වැනි උසස් සංඛ්යානමය ක්රම භාවිතා කළ යුතුය. පක්ෂග්‍රාහී බව පිළිගැනීම සහ අවම කිරීම මගින්, පර්යේෂණ සොයාගැනීම් වල විශ්වසනීයත්වය සහ අර්ථකථනය වැඩි දියුණු කිරීමේදී ජීව විද්‍යාඥයින් තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි.