නව ප්රතිකාර සහ මැදිහත්වීම්වල කාර්යක්ෂමතාවය සහ ආරක්ෂාව ඇගයීම අරමුණු කරගනිමින් සායනික පරීක්ෂණ සැලසුම් කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල තීරණාත්මක අංගයකි. කෙසේ වෙතත්, මෙම අත්හදා බැලීම්වල අතුරුදහන් වූ දත්ත තිබීම, සොයාගැනීම්වල අඛණ්ඩතාව සහ වලංගුභාවය පවත්වා ගැනීම සඳහා ප්රවේශමෙන් ආමන්ත්රණය කළ යුතු සැලකිය යුතු අභියෝග ඉදිරිපත් කරයි.
නැතිවූ දත්තවල බලපෑම අවබෝධ කර ගැනීම
අතුරුදහන් වූ දත්ත යනු සායනික අත්හදා බැලීමක් අතරතුර රැස් කිරීමට අපේක්ෂා කළ නිරීක්ෂණ හෝ මිනුම් නොමැති වීමයි. අත්හැරීම, අනුකූල නොවීම සහ අසම්පූර්ණ මිනුම් වැනි විවිධ හේතු නිසා එය පැන නැගිය හැක. අස්ථානගත වූ දත්ත පැවතීම පක්ෂග්‍රාහීත්වය හඳුන්වා දිය හැකි අතර ඇස්තමේන්තුගත ප්රතිකාර බලපෑම්වල නිරවද්‍යතාවය අඩු කරයි, එය වැරදි නිගමනවලට තුඩු දිය හැකිය.
අතුරුදහන් වූ දත්ත සමඟ සායනික අත්හදා බැලීම් සැලසුම් කිරීමේ අභියෝග
සායනික පරීක්ෂණයක් සැලසුම් කිරීමේදී, සංඛ්‍යාලේඛනඥයින් සහ පර්යේෂකයන් විසින් අතුරුදහන් විය හැකි දත්ත අවස්ථා අපේක්ෂා කිරීම සහ ගිණුම් ගත කිරීම අවශ්‍ය වේ. අතුරුදහන් වීමේ ස්වභාවය (උදා, සම්පූර්ණයෙන්ම අහඹු ලෙස, අහඹු ලෙස අතුරුදහන් වීම හෝ නොසලකා හැරිය නොහැකි), නියැදි ප්රමාණය තීරණය කිරීම සහ සුදුසු සංඛ්යානමය ක්රම තෝරා ගැනීම වැනි සාධක ප්රවේශමෙන් සලකා බැලිය යුතුය. මීට අමතරව, සමාන්තර, හරස්කඩ, හෝ සාධක සැලසුම් ඇතුළුව අත්හදා බැලීමේ සැලසුම තේරීම, අතුරුදහන් දත්තවල සම්භාවිතාව සහ හැසිරවීම කෙරෙහි බලපෑම් කළ හැකිය.
නැතිවූ දත්ත හැසිරවීමේ ක්රම
සායනික අත්හදා බැලීම් වලදී අතුරුදහන් වූ දත්ත මගින් එල්ල වන අභියෝගවලට විසඳුම් සෙවීම සඳහා විවිධ සංඛ්යානමය ප්‍රවේශයන් සහ ආරෝපණ ක්රම දියුණු කර ඇත. සමහර පොදු තාක්ෂණික ක්‍රමවලට බහු ආරෝපණය, උපරිම සම්භාවිතාව ඇස්තමේන්තු කිරීම සහ සම්භාවිතාව මත පදනම් වූ ක්රම ඇතුළත් වේ. සෑම ක්‍රමයකටම එහි ශක්තීන් සහ සීමාවන් ඇති අතර, ප්‍රවේශය තේරීම රඳා පවතින්නේ අතුරුදහන් වූ දත්ත යාන්ත්‍රණය සහ අත්හදා බැලීමේ විශේෂිත ලක්ෂණ පිළිබඳ යටින් පවතින උපකල්පන මත ය.
විශ්ලේෂණයේ ප්රධාන සලකා බැලීම්
විශ්ලේෂණ අවධියේදී, අතුරුදහන් වූ දත්ත හමුවේ සොයාගැනීම්වල ශක්තිමත් බව තක්සේරු කිරීම සඳහා සංවේදීතා විශ්ලේෂණ සහ රටා-මිශ්‍රණ ආකෘති වැනි විශේෂිත සංඛ්‍යාන ශිල්පීය ක්රම බොහෝ විට භාවිතා කරනු ලැබේ. සංවේදිතා විශ්ලේෂණ මගින් අධ්‍යයන ප්රතිඵල මත අතුරුදහන් වූ දත්ත යාන්ත්‍රණය පිළිබඳ විවිධ උපකල්පනවල බලපෑම තක්සේරු කිරීම අරමුණු වන අතර, රටා-මිශ්‍රණ ආකෘති ප්රතිකාර බලපෑම් විශ්ලේෂණය කිරීමේදී අතුරුදහන් වූ දත්ත ක්‍රියාවලිය පැහැදිලිවම ආදර්ශනය කරයි.
නැගී එන ප්‍රවණතා සහ අනාගත දිශාවන්
සංඛ්යානමය ක්‍රමවේදවල සහ පරිගණකමය මෙවලම්වල දියුණුව සායනික අත්හදා බැලීම් වලදී අතුරුදහන් වූ දත්ත විශ්ලේෂණ ක්ෂේත්‍රයේ නව්‍යකරණයන් ඉදිරියට ගෙන යයි. පුද්ගලාරෝපිත වෛද්ය විද්යාව සහ සැබෑ ලෝක සාක්ෂි භාවිතය කෙරෙහි වැඩි වන අවධාරණයත් සමඟ, සංකීර්ණ සායනික අත්හදා බැලීම් දත්ත අතුරුදහන් වීමත් සමඟ විශ්ලේෂණය කිරීමට වඩාත් සංකීර්ණ සහ අනුවර්තනය කළ හැකි ප්‍රවේශයන් අවශ්‍ය වේ.
අවසාන වශයෙන්, අතුරුදහන් වූ දත්ත සහිත සායනික අත්හදා බැලීම් සැලසුම් කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන පර්යේෂණයේ තීරණාත්මක ක්ෂේත්‍රයකි. අතුරුදහන් වූ දත්තවල බලපෑම අවබෝධ කර ගැනීමෙන්, ආශ්‍රිත අභියෝගවලට මුහුණ දීමෙන් සහ සුදුසු සංඛ්යානමය ක්රම භාවිතා කිරීමෙන්, පර්යේෂකයන්ට සහ සංඛ්‍යාලේඛනඥයින්ට සායනික අත්හදා බැලීම්වලින් සොයාගැනීම්වල විශ්වසනීයත්වය සහ වලංගුභාවය සහතික කළ හැකි අතර, අවසානයේ සාක්ෂි මත පදනම් වූ වෛද්ය විද්‍යාවේ දියුණුවට දායක වේ.