ශුන්‍ය සහ විකල්ප උපකල්පනවල සංකල්ප උපකල්පන පරීක්ෂාවට සහ ජීව සංඛ්‍යාලේඛනවලට මූලික වේ. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන ක්ෂේත්‍රයේ, පර්යේෂකයන් පර්යේෂණ සොයාගැනීම්වල වලංගුභාවය තක්සේරු කිරීමට සහ සෞඛ්ය සේවා සහ වෛද්ය පර්යේෂණ සම්බන්ධයෙන් දැනුවත් තීරණ ගැනීමට මෙම උපකල්පන භාවිතා කරයි.
ශුන්‍ය සහ විකල්ප උපකල්පන මොනවාද?
ශුන්‍ය උපකල්පනය: ශුන්‍ය කල්පිතය (H0) යනු ජනගහන පරාමිතියක කිසිදු බලපෑමක්, වෙනසක් හෝ වෙනසක් නොමැති බවට වන ප්‍රකාශයකි. එය වත්මන් තත්ත්වය හෝ බලපෑමක් නොමැතිකම නියෝජනය කරයි.
විකල්ප කල්පිතය: විකල්ප කල්පිතය (H1 හෝ HA) යනු ජනගහන පරාමිතියෙහි බලපෑමක්, වෙනසක් හෝ වෙනසක් ඇති බවට යෝජනා කරමින්, ශුන්‍ය කල්පිතයට පටහැනි ප්‍රකාශයකි. පර්යේෂකයන් සහාය දැක්වීමට සාක්ෂි සොයන කල්පිතයයි.
නිදසුනක් ලෙස, නව ඖෂධයක සඵලතාවය විශ්ලේෂණය කරන ජෛව සංඛ්යානමය අධ්‍යයනයක දී, ශුන්‍ය උපකල්පනය මඟින් ඖෂධයේ කාර්යක්ෂමතාවය ප්ලේසෙබෝට වඩා වෙනස් නොවන බව ප්‍රකාශ කළ හැකි අතර විකල්ප කල්පිතය මඟින් එම ඖෂධය ප්ලේසෙබෝට වඩා ඵලදායී බව යෝජනා කරයි.
උපකල්පිත පරීක්ෂණයේ වැදගත්කම
උපකල්පන පරීක්ෂාව සිදු කරන විට, පර්යේෂකයන් ඉලක්ක කරන්නේ නියැදි දත්ත මත පදනම් වූ ශුන්‍ය කල්පිතය ප්‍රතික්ෂේප කිරීම හෝ ප්‍රතික්ෂේප කිරීම ප්‍රතික්ෂේප කිරීමයි. මෙම ක්‍රියාවලියට නියැදි සංඛ්‍යාලේඛන භාවිතයෙන් ජනගහන පරාමිතීන් පිළිබඳ සංඛ්යානමය නිගමනයන් සිදු කිරීම සහ ශුන්‍ය කල්පිතය සත්‍ය නම් ලබාගත් නියැදි ප්රතිඵල නිරීක්ෂණය කිරීමේ සම්භාවිතාව තක්සේරු කිරීම ඇතුළත් වේ.
ශුන්‍ය කල්පිතය පෙරනිමි උපකල්පනය ලෙස ක්‍රියා කරන අතර විකල්ප කල්පිතය නියෝජනය කරන්නේ පර්යේෂකයන් සහාය දැක්වීමට සාක්ෂි සොයන ප්‍රකාශයයි. ශුන්‍ය කල්පිතය ප්‍රතික්ෂේප කිරීමට හෝ ප්‍රතික්ෂේප කිරීමට තීරණය කිරීම නියැදි දත්ත මගින් සපයන ලද සාක්ෂිවල ප්‍රබලත්වය මත පදනම් වේ.
කල්පිත පරීක්‍ෂණයේදී, විකල්ප කල්පිතයට පක්ෂව ශුන්‍ය කල්පිතය ප්‍රතික්ෂේප කිරීම, ජනගහනයේ අර්ථවත් බලපෑමක් හෝ වෙනසක් යෝජනා කරමින් විකල්ප කල්පිතයට සහාය දැක්වීමට ප්‍රමාණවත් සාක්ෂි ඇති බව පෙන්නුම් කරයි. අනෙක් අතට, ශුන්‍ය කල්පිතය ප්‍රතික්ෂේප කිරීමට අපොහොසත් වීමෙන් අදහස් වන්නේ විකල්ප කල්පිතය සත්‍ය බව නිගමනය කිරීමට ප්‍රමාණවත් සාක්ෂි නොමැති බවයි.
ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල යෙදුම
අධ්‍යයනයන් සැලසුම් කිරීමට, දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ සෞඛ්ය ආශ්‍රිත සංසිද්ධි පිළිබඳ අර්ථවත් නිගමනවලට එළඹීමට මෙවලම් සැපයීම මගින් ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන සෞඛ්ය සේවා සහ වෛද්ය පර්යේෂණ සඳහා තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. ශුන්‍ය සහ විකල්ප කල්පිතයන් ජීව සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණවල අත්‍යවශ්‍ය අංග වේ, මන්ද ඒවා ආනුභවික සාක්ෂි මත පදනම්ව දැනුවත් තීරණ ගැනීමට පර්යේෂකයන්ට ඉඩ සලසයි.
නිදසුනක් වශයෙන්, සායනික අත්හදා බැලීම් වලදී, පර්යේෂකයන් නව ප්‍රතිකාර හෝ මැදිහත්වීම් වල සඵලතාවය ඇගයීමට ශුන්‍ය සහ විකල්ප උපකල්පන සකස් කරයි. ශුන්‍ය කල්පිතය බොහෝ විට උපකල්පනය කරන්නේ ප්‍රතිකාරයෙන් කිසිදු බලපෑමක් නොමැති බවයි, විකල්ප කල්පිතය ප්‍රතිකාරය ප්‍රතිඵලවල සැලකිය යුතු දියුණුවක් ඇති කරයි. මෙම උපකල්පන පරීක්ෂා කිරීමෙන්, පර්යේෂකයන්ට ප්රතිකාරයේ කාර්යක්ෂමතාව තීරණය කළ හැකි අතර සායනික පුහුණුව සඳහා නිර්දේශ ඉදිරිපත් කළ හැකිය.
එපමනක් නොව, රෝග රටා සහ අවදානම් සාධක අවබෝධ කර ගැනීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන වසංගත රෝග අධ්‍යයනයන්හිදී, ශුන්‍ය සහ විකල්ප උපකල්පන මගින් පර්යේෂකයන්ට නිරාවරණ සහ සෞඛ්ය ප්රතිඵල අතර ඇති සම්බන්ධතා විමර්ශනය කිරීමට හැකියාව ලැබේ. නිදසුනක් වශයෙන්, ශුන්‍ය උපකල්පනය දුම්පානය සහ පෙනහළු පිළිකා අතර සම්බන්ධයක් නොමැති බව ප්‍රකාශ කළ හැකි අතර විකල්ප කල්පිතය දුම්පානය පෙනහළු පිළිකා වර්ධනය වීමේ වැඩි අවදානමක් සමඟ සම්බන්ධ වන බව යෝජනා කරයි.
නිගමනය
ශුන්‍ය සහ විකල්ප උපකල්පන යනු පර්යේෂණ සහ සෞඛ්ය ආරක්ෂණ තීරණ ගැනීමේදී අත්‍යවශ්‍ය කාර්යභාරයක් ඉටු කරන උපකල්පන පරීක්ෂණයේ සහ ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල තීරණාත්මක සංරචක වේ. මෙම උපකල්පන ප්‍රවේශමෙන් සකස් කිරීමෙන් සහ සුදුසු සංඛ්යානමය ක්රම භාවිතා කිරීමෙන්, පර්යේෂකයන්ට සහ සෞඛ්ය සේවා වෘත්තිකයන්ට විශ්වාසදායක නිගමනවලට එළඹීමට, වෛද්ය දැනුමට දායක වීමට සහ රෝගියාගේ ප්රතිඵල වැඩිදියුණු කිරීමට හැකිය.