உயிரியல் மற்றும் சுகாதார அறிவியல் துறையில் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதிலும் விளக்கமளிப்பதிலும் உயிரியல் புள்ளியியல் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இருப்பினும், உயிரியல் புள்ளியியல் பகுப்பாய்வுகளில் தரவு விடுபட்டது பொதுவான பிரச்சினையாகும், மேலும் பல்வேறு மென்பொருள் தொகுப்புகள் இந்தச் சிக்கலை எவ்வாறு கையாள்கின்றன என்பது முடிவுகளின் செல்லுபடியாகும் தன்மையையும் நம்பகத்தன்மையையும் பாதிக்கும். இந்த விரிவான தலைப்புக் கிளஸ்டரில், உயிர் புள்ளியியல் பகுப்பாய்வுகளில் பயன்படுத்தப்படும் பல்வேறு மென்பொருள் தொகுப்புகளை ஆராய்ந்து ஒப்பிட்டுப் பார்ப்போம், விடுபட்ட தரவை அவை எவ்வாறு கையாளுகின்றன என்பதை மையமாகக் கொண்டு.
பயோஸ்டாடிஸ்டிக்ஸில் விடுபட்ட தரவைப் புரிந்துகொள்வது
பல்வேறு மென்பொருள் தொகுப்புகள் விடுபட்ட தரவை நிவர்த்தி செய்யும் வழிகளை ஆராய்வதற்கு முன், உயிரியல் புள்ளிவிபரத்தில் விடுபட்ட தரவுகளின் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். விடுபட்ட தரவு என்பது தரவுத்தொகுப்பில் மதிப்புகள் இல்லாததைக் குறிக்கிறது, இது தரவு சேகரிப்பு பிழைகள், பங்கேற்பாளர் பதிலளிக்காதது அல்லது உபகரணங்கள் செயலிழப்பு போன்ற பல்வேறு காரணங்களால் ஏற்படலாம்.
விடுபட்ட தரவைக் கையாள்வது மிகவும் முக்கியமானது, ஏனெனில் அதன் இருப்பு பக்கச்சார்பான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் புள்ளிவிவர சக்தியைக் குறைக்கும். எனவே, கண்டுபிடிப்புகளின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்காக, புள்ளியியல் பகுப்பாய்வுகளின் போது காணாமல் போன தரவைக் கையாள ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் உயிரியல் புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் பொருத்தமான முறைகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும்.
பயோஸ்டாடிஸ்டிகல் பகுப்பாய்வுகளுக்கான மென்பொருள் தொகுப்புகள்
உயிரியல் புள்ளியியல் பகுப்பாய்வுகளுக்குப் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பல மென்பொருள் தொகுப்புகள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த திறன்கள் மற்றும் விடுபட்ட தரவைக் கையாளும் அணுகுமுறைகளைக் கொண்டுள்ளன. உயிர் புள்ளியியல் துறையில் சில முக்கிய மென்பொருள் தொகுப்புகள் R, SAS, SPSS மற்றும் STATA ஆகியவை அடங்கும். இந்த மென்பொருள் தொகுப்புகள் ஒவ்வொன்றும் விடுபட்ட தரவை எவ்வாறு நிவர்த்தி செய்கின்றன என்பதை ஆராய்வோம்.
ஆர்: காணாமல் போன தரவை இம்ப்யூடேஷன் நுட்பங்களுடன் கையாளுதல்
R என்பது புள்ளியியல் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் கிராபிக்ஸ் ஆகியவற்றிற்கு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிரலாக்க மொழியாகும். விடுபட்ட தரவைக் கையாளும் போது, R ஆனது சராசரி இம்ப்யூடேஷன், ஹாட்-டெக் இம்ப்யூடேஷன் மற்றும் மல்டிபிள் இம்ப்யூடேஷன் போன்ற பல்வேறு இம்ப்யூடேஷன் நுட்பங்களை வழங்குகிறது. இந்த முறைகள் பயனர்கள் காணாமல் போன மதிப்புகளை கிடைக்கக்கூடிய தரவின் அடிப்படையில் மதிப்பிடப்பட்ட மதிப்புகளுடன் மாற்ற அனுமதிக்கின்றன, இதன் மூலம் பகுப்பாய்வுக்கான தரவுத்தொகுப்பின் முழுமையை பராமரிக்கிறது.
SAS: PROC MI மற்றும் PROC MIANALYZE மூலம் விடுபட்ட தரவைக் கையாளுதல்
SAS என்பது உயிரியல் புள்ளியியல் பகுப்பாய்வுகளுக்கான மற்றொரு பிரபலமான மென்பொருள் தொகுப்பாகும் மற்றும் விடுபட்ட தரவைக் கையாள்வதற்கான விரிவான செயல்முறைகளை வழங்குகிறது. PROC MI பல கணிப்புகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அதே சமயம் PROC MIANALYZE பயனர்கள் காணாமல் போன மதிப்புகளைக் கணக்கிட்ட பிறகு பொருத்தமான பகுப்பாய்வுகளைச் செய்ய உதவுகிறது. கூடுதலாக, SAS விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் காணாமல் போன தரவை திறம்பட கையாள்வதற்கான ஆதரவை வழங்குகிறது.
SPSS: விடுபட்ட தரவை டேட்டா இம்ப்யூடேஷன் மற்றும் பகுப்பாய்வு விருப்பங்களுடன் கையாளுதல்
SPSS, அதன் பயனர் நட்பு இடைமுகத்திற்கு பெயர் பெற்றது, சராசரி மாற்று, பின்னடைவு கணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பு சராசரி பொருத்தம் போன்ற பல்வேறு தரவு கணக்கீட்டு நுட்பங்களை வழங்குகிறது. மேலும், SPSS பயனர்களுக்கு விடுபட்ட தரவுகளுடன் பகுப்பாய்வுகளை நடத்துவதற்கான விருப்பங்களை வழங்குகிறது, காணாமல் போன மதிப்புகளின் தாக்கம் முடிவுகளில் சரியான முறையில் கவனிக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
STATA: பல இம்ப்யூடேஷன் மற்றும் பகுப்பாய்வு கருவிகள் மூலம் விடுபட்ட தரவை கையாளுதல்
STATA என்பது பயோஸ்டாடிஸ்டிக்ஸில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பல்துறை புள்ளிவிவர மென்பொருள் தொகுப்பாகும். கணக்கிடப்பட்ட மதிப்புகளுடன் பல பூர்த்தி செய்யப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குவதன் மூலம் காணாமல் போன தரவை நிவர்த்தி செய்ய பயனர்களை அனுமதிக்கும் பல கணக்கீட்டு திறன்களை உள்ளடக்கியது. மேலும், வலுவான புள்ளிவிவர அனுமானத்திற்காக காணாமல் போன தரவைக் கையாள குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட பல பகுப்பாய்வுக் கருவிகளை STATA வழங்குகிறது.
மென்பொருள் தொகுப்புகளின் ஒப்பீட்டு பகுப்பாய்வு
ஒவ்வொரு மென்பொருள் தொகுப்பும் காணாமல் போன தரவை கையாள்வதில் அதன் தனித்துவமான அணுகுமுறைகளை வழங்கும் அதே வேளையில், ஒரு ஒப்பீட்டு பகுப்பாய்வை நடத்துவது, உயிரியல் புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான தொகுப்பைப் பற்றி தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவும். விடுபட்ட தரவை கையாள்வதற்கான மென்பொருள் தொகுப்புகளை ஒப்பிடும் போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய காரணிகள் செயல்படுத்தலின் எளிமை, கணக்கீட்டு திறன், கணக்கீட்டு முறைகளில் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் அடுத்தடுத்த பகுப்பாய்வுகளின் வலிமை ஆகியவை அடங்கும்.
பயோஸ்டாடிஸ்டிக்ஸில் விடுபட்ட தரவு பகுப்பாய்வுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்
பயன்படுத்தப்படும் மென்பொருள் தொகுப்பைப் பொருட்படுத்தாமல், உயிரியலில் தரவு பகுப்பாய்வு விடுபட்டதற்கான சிறந்த நடைமுறைகளைக் கடைப்பிடிப்பது அவசியம். இந்த சிறந்த நடைமுறைகளில், பல்வேறு விடுபட்ட தரவு கையாளுதல் முறைகளின் தாக்கத்தை மதிப்பிடுவதற்கு உணர்திறன் பகுப்பாய்வுகளை மேற்கொள்வது, காணாமல் போன தரவுகளின் விகிதம் மற்றும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு நுட்பங்களைப் புகாரளித்தல் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பில் காணாமல் போகும் அடிப்படை வழிமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்வது ஆகியவை அடங்கும்.
சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், பல்வேறு மென்பொருள் தொகுப்புகள் விடுபட்ட தரவை எவ்வாறு கையாளுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், உயிரியல் புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் பயோஸ்டாடிஸ்டிக்ஸின் சவாலான சூழலில் தங்கள் பகுப்பாய்வுகளின் ஒருமைப்பாடு மற்றும் செல்லுபடியை உறுதி செய்ய முடியும்.